sr. pablo garcía, internet de las cosas y big data: ¿hacia dónde va la industria?

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El desafío de crear soluciones de Internet de las Cosas @pc_garcia Pablo García

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Page 1: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

El desafío de crear soluciones de Internet de

las Cosas

@pc_garcia Pablo García

Page 2: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

¿Cuanto nos impactarán estas cosas en el futuro cercano?

Page 3: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

TALE

NTO

AGIL

SCR

UM

TECN

OLO

GÍA

DAT

A SC

IEN

CE

CENTRO I+D

Page 4: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

CAN’T DO EPIC SHIT

WITH BASIC PEOPLE…

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Page 6: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

DISCOVER, DISRUPT, DELIVER

MA

RK

ET

IDEA CONCEPTO(hito G/NG)

RELEASE PROTOTIPO

(hito RFA)

RELEASE PRODUCTO

(hito TA)

Entender viabilidad y definir

concepto

Crear un nuevo Release del

Producto

Adaptar y entregar producto al cliente

Kanban Sprint 0 Sprint 1 Sprint n

Descubir y comprender al

cliente

…. ….Sprint n+1

Deseable, factible tecnicamente y viable

económicamente.

Release listo para ser desplegado.

Release listo para ser comercializado.

Product life cycle

Ámbito teórico CID

Kanban

KANBAN PORTAFOLIO DE OPORTUNIDADES

Investigación &

Ideación GO

/NO

G

OConceptualización Construcción

Conocimiento del cliente. Oportunidad de

mercado. Estado del Arte.

MA

RK

ETPU

LL Implantación

Page 7: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

DISCOVER, DISRUPT, DELIVER

Product Backlog

Demanda

Cadena de valor

OfertaTo do Doing QA Done

Velocidad comprometida

Tiempo medio ciclo-tarea

Tasa de llegada

Tasa de error

Tiempo medio E2E-tarea

Utilización

Cumplimiento cronograma

Índice de conformidad Cliente/PO

Recursos

t

OK?

Velocidad real (troughput)

Cumplimiento presupuesto

Productividad

CalidadCapacidadEficienciaServicio

Tiempo medio espera-tarea

Q Devs

Tasa deimpedimentosSprint Backlog

QA index

Calidad US

Page 8: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

DISCOVER, DISRUPT, DELIVER

Elev

ator

Sta

tem

ent

Scrum Framework

ProductBacklog

SprintPlannin

g SprintBacklog

Sprint3 sem

Sprint Revie

w

potentially shippable

product increment

24 hrs

Burndown ChartTask board

User Stories

Sprint Retro

Vision

IdeaDaily

Scrum

Roles Clientes Product Owner Scrum Master

Team

Ceremonias 1. Sprint Planning 2. Daily Scrum 3. Sprint Review 4. Sprint Retro

Artefactos Product Backlog Sprint Backlog Product increment

Page 9: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

DISCOVER, DISRUPT, DELIVER

Sustainability ensured

Driven by implementatio

n

FIWARE: An Open Standard Platform for Future Internet applications

Page 10: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

DISCOVER, DISRUPT, DELIVER

A FIWARE application is based on a set of GEs + SEsApplications may be developed in various vertical

domains

FIWARE

GEs

SMART CityApps

SMART Factory Apps

SMART Agrifood Apps

Domain specific enablers

SomeVerticalSectors

Page 12: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

OMA/NGSI• OMA NGSI-9/10 API: a simple yet powerful standard API for managing Context

information• The FIWARE NGSI API is RESTful: any web/backend programmer gets quickly used to

it

Context Broker

NGSI APINGSI API

GET <Oauth token>/V1/contextEntities/lamp1/attributes/presenceSensor

PUT <Oauth token>/V1/contextEntities/lamp1/attributes/status“light on”

Setting up the value of attribute “status” to “light on” triggers execution of a function in the IoT device that switches the lamp on

Issuing a get operation on the “presenceSensor” attribute enables the application to get info about presence of people near the lamp

12

Page 13: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

200 OK... { "contextResponses": [ { "attributes": [ { "name": "temperature", "type": "float", "value": "" }, { "name": "pressure", "type": ”integer", "value": "" } ], "statusCode": { "code": "200", "reasonPhrase": "OK" } } ], "id": "Room1", "isPattern": "false", "type": "Room"}

Quick Usage Example: Room Create (1)POST <cb_host>:1026/v1/contextEntities... { "id": "Room1", "type": "Room", "attributes": [ { "name": "temperature", "type": "float", "value": "24" }, { "name": "pressure", "type": “integer", "value": "718" } ] }

13

Page 14: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

200 OK... { "contextResponses": [ { "attributes": [ { "name": "temperature", "type": "float", "value": "" }, { "name": "pressure", "type": "integer", "value": "" } ], "statusCode": { "code": "200", "reasonPhrase": "OK" } } ], "id": "Room1", "isPattern": "false", "type": "Room"}

Quick Usage Example: Room UpdateContext (1)

14

PUT <cb_host>:1026/v1/contextEntities/type/Room/id/Room1... { "attributes": [ { "name": "temperature", "type": "float", "value": "25" }, { "name": "pressure", "type": "integer", "value": "720" } ] }

Page 15: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

Quick Usage Example: Room QueryContext (1)

15

200 OK... { "attributes": [ { "name": "temperature", "type": "float", "value": "25" } ], "statusCode": { "code": "200", "reasonPhrase": "OK" }}

GET <cb_host>:1026/v1/contextEntities/type/Room/id/Room1/attributes/temperature

Page 16: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

Orion Context Broker in a nutshell

Orion Context Broker

ContextProducers

ContextConsumers

subscriptions

update

query

notify

notify

update

update

DB

1026

1026

16

Page 17: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

IoT Consumers: Northbound Single Point (API/Protocol): ContextBroker

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Developers need to know/discover the Ecosystem conventions. Examples:

Developers may:•Query an Entity (whole set or specific attributes) or Subscribe to changes of attributes of Entities.•Discover all Entities (entity_IDs) or all Entities with a specific “type”.•Discover all Attributes of an specific Entity (entity_ID).

My FIWARE-App

ContextBroker

OAuth2.0

OMA NGSI10 - QueryContext

OMA NGSI10 - SubscribeContext

(type, entity_ID, attributes)

Entities

Page 18: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

Y… ¿cómo resolvemos las comunicaciones?

• Tecnologías de redes celulares, de 2G a 5G

• Redes Mesh (zigbee 802.15.4 vs 6LowPAN)

• Redes de baja energía (ej sigfox)

• Narrow Band IoT

Page 19: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

IoT Providers: Connect any “Thing”/IoT-System to FIWARE Lab

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ContextBroker

OAuth2.0

Your IoT IoT

Backend

Gateway GEs Backend GEs

NGSI9/10

A) NGSI Agent

B) IoT BE (IDAS/SBC -> IoT Agents)

C) Advanced Scenarios

SML, UL2.0, MQTT, ETSIM2M, CoAP/OMA-LW

NGSI

PropietaryZigbeeZwave

CoAP/MTRunnerETSIM2M

CoAP/LWM2M

Page 20: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

Estándares y tecnologías de IoT

IoT Applications

IoT StandardsOMA LWM2M

Hyper-Constrained

Source: ARM

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¿Y COMO ADMINISTRAMOS ESTO?

Demo: Mi portal de sensores

Page 22: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

1 – Creo una Cuenta de FIWARE

Page 23: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

2 – Defino el modelo de mi “sensor”

Page 24: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

3 – Lo pruebo enviando mediciones

Page 25: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

4 – Observo la entidad que se creó en el context broker

Page 26: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

5 – Leo esa entidad programáticamente

Page 27: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

6 – Creo una cuenta en freeboard.io y creo un tablero

Page 28: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

7 – Conecto al fuente de datos con el context broker

Page 29: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

8 – Creo mis tableros

Page 30: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

9 – Visualizo mis sensores

Page 31: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

10 - Le doy inteligencia al sistema

Page 32: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?
Page 33: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

Research / Data Science

Page 34: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

¿Qué es Data Science?

Utiliza teorías y técnicas de muchos campos y disciplinas para ayudar a los tomadores de decisiones en muchas industrias, como la ciencia , la ingeniería, la economía, la política, las

finanzas y la educación

Manejar, maniuplar, extraer, interpretar y generar conocimiento a partir de grandes volumnes de

datos heterogenos

Page 35: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

Data ScientistEs un profesional con formación

multidisciplinaria capaz de tomar datos y poder darles

vida, sacar información y una historia a partir de ellos

Formación de pregrado:

Page 36: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

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Ej1: Control de riego

Sensor humedad y estación meteorológica

Datos meteorológicos: humedad, temperatura, radiación solar y velocidad del viento.

Page 37: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

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Ej1: Control de riego

Page 38: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

¿Y que recibe el usuario final?

Page 39: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

DISCOVER, DISRUPT, DELIVER39

Deep Learning, Estado del arte

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DISCOVER, DISRUPT, DELIVER40

NVIDIA Tesla

Up to 2.91 TFlops double precision performance and Up to 8.74 TFlops single precision performance on the Tesla K80 GPU Accelerator

Costo: USD 1.60 x hora

Page 41: Sr. Pablo García, Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

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Ej 2: Lobesia Botrana

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Proyectos en los que estamos trabajando / Ecosistema?

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Muchas Gracias