INTERNET DER DINGE

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Die zentrale Idee des Internets der Dinge ist es Alltagsobjekten an das Internet anzubinden und so eine umfängliche und autonome Kommunikation zu ermöglichen. Die Geräte sollen nahtlos in den Alltag integriert sein und mit ihrer Hilfe die Lebensqualität erhöht werden. Die Anwendungsgebiete reichen vom Verkehr über die Gesundheit bis hin zur Landwirtschaft. Im deutschen Sprachgebrauch findet man auch oft die englische Bezeichnung „Internet of Things“ oder kurz „IoT“ (Afzal et al. 2015).

Zu dem Paket gehören folgende Themen, zu denen Sie hier kurze Infos erhalten. Sobald Sie ausführlichere Informationen wünschen, können Sie das Gesamtpaket erwerben.

1.1 IoT-Sicherheit

Sicherheit ist eines der wichtigsten Themen im Internet der Dinge, denn es werden umfassend persönliche Daten gesammelt und verarbeitet. Die Manipulation der vernetzten Geräte stellt ein beträchtliches Problem dar, da ihr Funktionsumfang sehr umfassend ist. Sicherheitsbedenken sind vermutlich das größte Hindernis für eine breite Akzeptanz des Internet der Dinge (Zeadally et al. 2016; Tomovic et al. 2015).

SDN (Software-defined Networking): Software-defined Networking ist ein neuer Ansatz für Netzwerkarchitekturen. Netzwerkkontrolle und Datenübertragung werden getrennt, um die Leistungsfähigkeit, Steuerbarkeit, Handhabbarkeit und Flexibilität zu erhöhen. Durch die neuen Möglichkeiten können weitere Sicherheitsmechanismen an verschiedenen Punkten im Netzwerk hinzugefügt werden (Benzekki et al. 2016).

e-Health-Sicherheit: Eine genaue Betrachtung der Thematik E-Health ist in Abschnitt 7.11.2zu finden. In diesem Bereich sind Sicherheit und Privatsphäre von besonderer Bedeutung. Es handelt sich um intime Daten und eine Manipulation der Daten hätte schwerwiegende Folgen, wie falsche Behandlungen oder gar den Tod des Patienten. Kunden sind dabei bereit Sicherheit dem Komfort vorzuziehen. Es sind folglich strengere Sicherheitssysteme nötig als im übrigen Internet der Dinge (Zeadally et al. 2016).

Schutz vor Schadsoftware: Dynamische Algorithmen können Anomalien im Datenverkehr erkennen und so Netzwerke und Geräte vor schädlicher Software und unbefugten Zugriffen schützen(Summerville et al. 2015).

Vertrauenswürdigkeit: Um Sicherheit und Privatsphäre im Internet der Dinge sicherzustellen, wird remote attestation verwendet. Ein „remote verifier“ überprüft die Integrität der Geräte und der Software. Offene Themen sind die Skalierbarkeit für die schnelle Überprüfung vieler Geräte.(Ambrosin, et al., 2016). Vertrauenswürdige Geräte können Daten, Rechenleistung oder Netzwerkkapazität miteinander teilen und so die Nutzererfahrung verbessern (Ambrosin et al. 2016; Kim et al. 2015a).

CoAP (Constrained Application Protocol): Im Internet der Dinge treten oft Geräte mit geringen Energie-, Rechen- und Netzwerkressourcen auf. Für diese sogenannten „constrained devices“ sind herkömmliche Netzwerkprotokolle ungeeignet. Das Constrained Application Protocol ermöglicht eine sichere Datenübertragung bei einer vergleichsweise geringen benötigten Rechenleistung für die Verschlüsselung. CoAP wird unter anderem auch als Anwendungsprotokoll in Lightweight M2M (LWM2M) eingesetzt, einem Protokoll für die Maschinenkommunikation(Bhattacharyya et al. 2015; Lessa dos Santos et al. 2015).

1.2 IoT: Energie & Kommunikation

Neben der Energieeffizienz im Zuge der Nachhaltigkeit ist auch die Energieversorgung der Geräte im Internet der Dinge eine Herausforderung. Die Sensoren sollen möglichst klein sein und befinden sich teilweise an unzugänglichen Orten, weshalb weder externe Stromquellen noch Akkus oder Batterien eine geeignete Lösung darstellen. Bei der Datenübertragung werden neue Möglichkeiten gesucht, die für die Anwendung im Internet der Dinge optimiert sind (Perez-Penichet 2016).

Kommunikation durch Rückstreuung: Kommunikation durch Rückstreuung ermöglicht die Datenübertragung von Sensoren ohne Energiequelle. Dabei werden vorhandene Funksignale von Fernsehen oder WLAN für die Energiegewinnung genutzt. Die Sensoren absorbieren oder reflektieren das Signal eines Senders. Dies stellt die beiden Zustände dar mit denen das Antwortsignal übertragen wird. Das Umschalten zwischen den Zuständen benötigt so wenig Energie, dass diese durch die Absorption der Funkwellenenergie zur Verfügung gestellt werden kann (Perez-Penichet 2016).

Cognitive Internet of Things (CIoT): CIoT bezeichnet die Verwendung von cognitive radio in Bezug auf das Internet der Dinge. Durch die große Zahl an Geräten ist das Frequenzspektrum der drahtlosen Netzwerke sehr eng besetzt. Mit cognitive radio werden freie Frequenzen im drahtlosen Spektrum automatisch ermittelt und so die Belastbarkeit des Netzes erhöht (Li et al. 2016c).

Home energy management: Beim Home energy management wird der Energieverbrauchs in Gebäuden analysiert. Mit den Daten über die Verwendung für Beleuchtung, Temperaturregulierung und ähnliches kann der Verbrauch optimiert und lokale Energieressourcen wie private Solarzellen und Windkraftanlagen optimal genutzt werden. Es bildet die Verbraucherseite des Smart Grid (Lan und Tan 2015; Y. et al. 2015).

6LoWPAN: 6LoWPAN (IPv6 over Low power Wireless Personal Area Network) ist ein Kommunikationsprotokoll für Drahtlosnetzwerke mit geringem Energieverbrauch. Es kommt besonders im Internet der Dinge häufig zum Einsatz (Yushev et al. 2015).

Body sensor networks: Body sensor networks (BSN) sammeln physiologische Daten von Menschen oder Tieren. Die Sensoren werden entweder direkt auf dem Körper angebracht oder befinden sich in der Kleidung. Durch das BSN können beispielsweise Blutzucker, Blutdruck, Puls, Schlafphasen und Bewegung gemessen werden. Die wichtigste Anforderung an die Sensoren ein extrem geringer Energieverbrauch und hohe Sicherheitsstandards (Floos und Al-Mogren 2015).

Visible Light Communication: Durch die Zunahme an drahtloser Kommunikation reicht das bisherige Frequenzspektrum unterhalb von zehn Gigahertz nicht mehr aus. Mit Visible Light Communication (VLC) werden Daten im Frequenzbereich des sichtbaren Licht übertragen. Als Sender fungiert eine Leuchtdiode, als Empfänger eine Fotodiode. Das Signal wird durch Intensitätsmodulation erzeugt. Anwendung könnte diese Kommunikationsart im Smart Home finden, um die Geräte im Haus miteinander zu vernetzen. Die Vorteile sind, dass die vorhandene Lichtinfrastruktur verwendet werden kann und dass die Bandbreite sehr hoch ist. Mit DarkVLC sind die verwendeten Lichtpulse so kurz, dass sie für das menschliche Auge nicht wahrnehmbar sind (Tian et al. 2016; Haas et al. 2016).

Fiber-Wireless-Kommunikation: Wie VLC bietet auch Fiber-Wireless-Kommunikation eine Lösung für den überbeanspruchten Frequenzbereich unterhalb von zehn Gigahertz. Höhere Frequenzen haben das Problem, dass die Übertragungsverluste sehr hoch sind; sie eignen sich daher nur für kurze Distanzen. Für Fiber-Wireless-Kommunikation werden drahtlose Sender nahe an den Verbrauchern installiert und über Glasfaserkabel an das Internet angebunden. Dadurch werden die Frequenzen für die drahtlose Kommunikation nur lokal begrenzt verwendet (Liu et al. 2016; Van et al. 2016).

Time slotted channel hopping: Time Slotted Channel Hopping ist Teil des IEEE 802.15.4e-Standards für die Netzwerkkommunikation und ermöglicht sehr zuverlässige und energieeffiziente drahtlose Sensornetzwerke (Chang et al. 2015).

1.3 Cloud Computing

Cloud-Computing bezeichnet die Auslagerung von Rechenleistung und Datenspeicherung über das Internet in große Rechenzentren. Dies ist im Internet der Dinge besonders relevant, weil viele der verbundenen Geräte nur über rudimentäre Rechenressourcen verfügen und sehr große Datenmengen gesammelt werden (Pietri und Sakellariou 2016).

CEP (Complex Event Processing): Complex event processing interpretiert den primitiven Datenstrom der Sensoren im Internet der Dinge und erfasst Ereignismuster, um so in Echtzeit auf reale, komplexe Situationen zu reagieren. Damit kann eine verteilte künstliche Intelligent realisiert werden (Mayer et al. 2015; Mehdiyev et al. 2015).

Umwelt: Die große Zahl an Sensoren des Internet der Dinge liefern Unmengen an Daten mit denen Klimaveränderungen analysiert und sehr genaue Wettervorhersagen getroffen werden können (Muller et al. 2015).

Edge- und Fog-Computing: Fog-Computing ist eine Erweiterung des Cloud-Computing. Beim Cloud-Computing werden die Daten in Rechenzentren gespeichert und verarbeitet, da die einzelnen Geräte nicht über die nötigen Ressourcen verfügen. Die Nachteile dieses Systems sind jedoch lange Latenzzeiten und sehr hohe Datenströme in den Rechenzentren. Beim Fog-Computing wird eine Ebene zwischen Endgerät und Rechenzentrum eingefügt. Die Daten werden im lokalen Netzwerk verarbeitet und nur wenn nötig aggregiert an die Cloud weitergegeben. Dies reduziert das Datenvolumen zur Cloud und verbessert die Reaktionszeit. Die Zwischenebene können sowohl lokale kleine Rechenzentren darstellen, als auch lokal verfügbare Rechenressourcen wie Smartphones (Qaisar und Riaz 2016; Lee et al. 2015). Der Zweck des Edge-Computing ist der gleiche wie beim Fog-Computing. Allerdings findet die Datenverarbeitung direkt am Gerät statt. Sensoren die für Edge-Computing geeignet sind, liefern folglich nicht nur Messdaten, sondern schon verarbeitete Daten. Ob Cloud- Fog- oder Edge-Computing verwendet wird hängt vom Einzelfall ab. Cloud-Computing benötigt keine lokalen Ressourcen und ermöglicht komplexe Berechnungen, kann jedoch zu träge sein. Fog-Computing ermöglicht schnellere Reaktionszeiten, benötigt jedoch lokale Ressourcen. Für komplexe Berechnungen muss wieder auf die Cloud zurückgegriffen werden. Edge-Computing hat ebenfalls schnelle Reaktionszeiten, allerdings befinden sich die Ressourcen direkt am Gerät. Die Sensoren werden dadurch größer und benötigen eine Energiezufuhr, was in einigen Fällen ein Problem darstellt. Fog- und Edge-Computing erhöhen zusätzlich Sicherheit und Privatsphäre (Salman et al. 2015).

1.4 Smart Cities

Smart Cites sind Städte die durch Informations- und Kommunikationstechnologie intelligent auf die Bedürfnisse der Einwohner reagieren. Dazu gehören unter anderem Nachhaltigkeit, Sicherheit sowie das Management von Verkehr und Energie (Harmon et al. 2015).

Smart Parking: Beim Smart Parking werden freie Parkplätze durch Sensoren erkannt und dem Nutzer vorgeschlagen. Damit entfällt die Suche nach einer geeigneten Parkmöglichkeit. Über RFID kann automatisch die Parkgebühr bezahlt werden (Bagula et al. 2015).

Abfallmanagement: Werden öffentliche Abfalleimer mit Sensoren versehen, kann gemessen werden, wann eine Abfallsammlung nötig ist und eine dynamische Route berechnet werden. Bestimmte Bereiche wie Schulen oder Krankenhäuser können mit einer höheren Priorität versehen werden. Die benötigte Anzahl an Fahrzeugen wird reduziert und die Sauberkeit erhöht (Anagnostopoulos et al. 2015b; Anagnostopoulos et al. 2015a).

Tourismus und Lärmmessung: In diesem Cluster finden sich sehr unterschiedliche Artikel. Die Themen reichen von einer flächendeckenden Lärmmessung in Städten bis hin zu personalisierten Reiserouten für Touristen (Segura Garcia et al. 2016; Yin und Wang 2015).

Smart Grid: Kleine Anlagen zur Energiegewinnung wie Windkraftanlagen und Solarzellen werden als verteilte Energieressourcen bezeichnet. Im Kontrast dazu stehen die großen Kraftwerken der Energieversorger (Rana und Li 2015). Das Smart Grid sammelt und analysiert Daten aus dem Stromnetz. Damit können Voraussagen für Erzeuger und Verbraucher getroffen und das Netz entsprechende gesteuert werden. Dies ermöglicht eine höhere Energieeffizienz und Netzstabilität, eine optimale Integration der verteilten Energieressourcen sowie dynamische Preise. Auch der Verbraucher kann vom Smart Grid profitieren (Ghasempour und Moon 2016).

1.5 Smart Home

Smart Home bezeichnet die Vernetzung und Automatisierung von Wohnhäusern. Dadurch können beispielsweise Wohnqualität und Sicherheit erhöht und der Energieverbrauch gesenkt werden (Jayatilaka et al. 2016).

Ambient assisted living: Im Zuge des demographischen Wandels gibt es immer mehr alte Menschen, die trotz gewisser Einschränkungen in ihrer eigenen Wohnung wohnen möchten. Ambient assisted living umfasst technologische Unterstützungen für die Bewohner, beispielsweise beim Kochen, bei der Steuerung von Beleuchtung und Temperatur und bei der Reinigung (Jayatilaka et al. 2016).

1.6 Machine-to-Machine Kommunikation

Die Vernetzung industrieller Maschinen wird als „Machine-to-Machine“ oder „M2M“ Kommunikation bezeichnet. Dadurch lassen sich die Machinen fernwarten und Telemetriedaten sammeln, um die Effizienz zu steignern. Die Abgrenzung gegenüber der Vernetzung alltäglicher Geräte ergibt sich aus den stellenweise unterschiedlichen Anforderungen (Berrhouma et al. 2016).

1.7 IoT Umweltanwendungen

Je mehr Daten uns über unsere Umwelt zur Verfügung stehen, desto genauer können wir sie verstehen und auf sie reagieren. Dies ermöglicht es Ressourcen optimal zu nutzen sowie die Umwelt und unsere Gesundheit besser zu schützen.

Luftverschmutzung: In urbanen Regionen ist die Luftverschmutzung ein zunehmendes Problem für die Gesundheit der Bevölkerung. Die Luftqualität wird zwar sehr genau gemessen, jedoch an nur sehr wenigen Punkten. Mit einem Sensornetzwerk kann die räumliche Auflösung deutlich verbessert und die Bevölkerung besser geschützt werden (Breitegger und Bergmann 2016).

Smart Healthcare: Smart Healthcare unterstützt Ärzte, Pfleger und Patienten durch neue digitale Lösungen. Personenbezogene Datenerhebungen verbessern die Qualität der Pflege, senken die Kosten und verbessern die Behandlungsergebnisse. Patienten müssen nicht mehr zwangsläufig eine Klink aufsuchen im eine Diagnose stellen zu lassen, da viele Daten auch von zu Hause erhoben werden können (Sun et al. 2016; Gómez et al. 2016).

Intelligente Gewächshäuser: Die Umweltbedingungen in Gewächshäusern lassen sich einfach anpassen. Sie sind daher optimal für die Präzisionslandwirtschaft geeignet (Xu et al. 2016c).

Intelligentes Wassermanagement: Wasserknappheit betrifft immer weitere Teile der Erde. Sensoren in der Erde können die Entwicklung der Wasserressourcen ermitteln, um diese optimal zu nutzen. Auch Erdrutsche lassen sich durch solche Sensoren vorhersagen und gegebenenfalls verhindern (Cheng und Liu 2016).

1.8 IoT in der Industrie

Um das Internet der Dinge im industriellen Umfeld von den alltäglichen Anwendungen abzugrenzen hat die der Begriff industrial Internet of Things (iIoT) oder Industrie 4.0 etabliert (Wan et al. 2016).

Nahrungsmittelverfolgung: Mit dem Internet der Dinge und RFID können Produkte in Echtzeit von der Produktion, über Lagerung und Transport bis hin zum Verkauf verfolgt werden. Dies erhöht die Lebensmittelsicherheit und beugt Betrug vor (Han et al. 2015).

Programmable logic controller (PLC): Das industrielle Internet der Dinge ermöglicht die enge und nahtlose Interaktion aller funktionalen Einheiten eines industriellen Prozesses, von der untersten Ebene wie beispielsweise Sensoren, bis zu den höheren Ebenen wie Management, Logistik und Wartung. Dadurch können Effizienz und Flexibilität erhöht werden und Wartungskosten und ungeplante Stillstände verringert werden. Die Automatisierung wird oft durch PLCs, einfach zu programmierende Kontrolleinheiten, unterstützt (Sousa et al. 2015).

Präzisionslandwirtschaft: Präzisionslandwirtschaft optimiert die Produktionseffizienz, erhöht die Qualität, minimiert die Umweltbelastung und reduziert den Verbrauch von Ressourcen wie Energie und Wasser. Sensoren messen das Pflanzenwachstum, die Bodenbeschaffenheit, die Bewässerung und die Temperatur. Die Bedingungen für ein optimales Pflanzenwachstum werden ermittelt und automatisch individuell für jede Pflanze angepasst (Ferrandez-Pastor et al. 2016).

Neue IoT-Geschäftsmodelle: Das Internet der Dinge hat massiven Einfluss auf die verschiedensten Branchen. Konkurrenten drängen mit neuen Geschäftsmodellen auf den Markt und erhöhen den Wettbewerb. Dadurch sind Flexibilität und Innovationsfähigkeit essentiell wichtig, um den Unternehmenserfolg zu sichern (Lee und Lee 2015).

1.9 RFID

RFID (radio-frequency identification) ist eine Schlüsseltechnologie für das Internet der Dinge. Die Chips eignen sich zur Identifikation und Lokalisierung, sind aber dennoch sehr klein und günstig (Mohamedatni et al. 2015).

Positionsbestimmung im Smart Home: RFID könnte durch die zusätzliche Anwendung in Smart Home zur Positionsbestimmung von Personen und Geräten nochmal an Bedeutung gewinnen. Insbesondere die geringen Kosten machen die Technologie interessant (Tesch et al. 2015).

Patch-Antennen: Patch-Antennen sind extrem kompakte und leichte Antennen, die vor Allem für RFID verwendet werden (Thirumalai und Kashwan 2015).

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