Тенденции в сфере Интернета вещей в 2017 году

Обеспечение безопасности в сфере Интернета вещей станет главным трендом 2017 года, считают эксперты, опрошенные iot.ru. В рамках круглого стола они рассказали и о других аспектах IoT, которые будут актуальными в 2017 году. Так, борьба IoT‑платформ в сегменте анализа данных значительно обострится, получат распространение технологии машинного обучения, IoT будет применяться для предоставления социальных услуг. 

В обсуждении приняли участие:

• Кирилл Черный, архитектор интеграционных проектов группы «Астерос»;

• Максим Андреев, директор по бизнес-приложениям компании КРОК;

• Денис Савкин, руководитель Центра экспертизы SAP СНГ по решениям и технологиям;

• Сергей Осипов, вице-президент MAYKOR-GMCS, дирекция розничных решений и облачных сервисов;

• Светлана Гущина, руководитель отдела продвижения продуктов компании «Код безопасности».

Кибербезопасность останется ключевой проблемой Интернета вещей

Кирилл Черный: В 2017 году на IoT продолжит оказывать влияние тренд, который активно набирал вес в 2016 году, а именно - кибербезопасность. Текущий уровень незащищенности устройств демонстрируют DDoS атаки на DNS-сервера с помощью зараженной сети. Каждое отдельное устройство рассчитано только на выполнение своих основных функций, не обладает большой вычислительной мощностью и широким набором средств защиты. Эта ситуация также усугубляется отношением пользователей, воспринимающих устройство только как аппаратное обеспечение, не обладающее программной составляющей. В результате гаджеты Интернета вещей так же подвержены угрозам, как и обычные компьютеры, но только с минимальным набором средств защиты. По нашим прогнозам, по мере роста количества «умных» устройств будет возрастать и число угроз, исходящих от зараженных сетей.

  Максим Андреев: До сих пор нередко приходится бороться с недооценкой пользователями этих угроз, в то время как этому моменту следует уделять внимание уже на первых этапах проекта. Так как передача данных от удаленных датчиков должна проходить по открытым каналам, то их защита является важным условием. Даже, казалось бы, в бытовом случае с умным домом злоумышленники могут попытаться получить доступ к конфиденциальным данным домовладельца. В стремлении снизить конечную стоимость устройства производители зачастую не задумываются о безопасности.

Сроки реализации предприятиями IoT-проектов могут выбиваться из графика

Максим Андреев: В ближайшее время сроки реализации проекта по внедрению технологий интернета вещей чаще всего будут превышать плановые показатели. Ведь чем больше объем интеграции, чем новее технологии и чем выше воздействие на бизнес-процессы, тем больше риски срыва сроков и роста бюджетов, которые могут быть нивелированы способностями подрядчика выявить реальные бизнес-потребности заказчика и разобраться в его бизнес-процессах.

Заказчиками будет более востребована предиктивная аналитика

Денис Савкин: Некоторые существующие решения в области IoT претерпят серьезные изменения. Например, прогнозные ремонты, которые уже сейчас являются отлично работающим и очень популярным решением, и внедрены во многих компаниях по всему миру. Но накопленный опыт показывает, что идеальный вариант решения данной задачи лежит в комбинации различных подходов – статистических методов обработки данных, алгоритмов машинного обучения, физического моделирования объектов реального мира и отраслевой экспертизы. Слияние всех перечисленных подходов в одном решении сможет существенно улучшить результаты обработки собранных данных. Такие комбинированные системы мы обязательно увидим уже в 2017 году.

Кроме того, большое развитие получат системы предиктивного анализа. Это касается сервисов в промышленности, в пассажирских перевозках, перевозках грузов, анализе стиля вождения водителей и т.д. В будущем сервисы, предсказывающие поломки и затраты на устранение неполадок войдут в большинство сфер нашей жизни и позволят существенно повысить эффективность использования.

Разработчики посоревнуются в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения

Денис Савкин: В 2017 году борьба развернется вокруг технологий, связанных с искусственным интеллектом и его частным случаем – машинным обучением. Заставить машину мыслить, находить нестандартные решения, искать закономерности в огромных массивах информации, которые трудно заметить человеку, учиться на основе истории – это задача на ближайшие несколько лет. Хотя математический аппарат для этого был разработан уже много лет назад, его широкое практическое применение – дело ближайшего будущего.

Максим Андреев: Последней тенденцией, если не 2017 года, то ближайших лет точно, я бы назвал развитие технологий интернета вещей с расширением области использования Big Data и machine learning. Это относится как к России, так и глобальному рынку, и позволит IoT-системе действовать не в рамках заранее прописанных сценариев, а самостоятельно их формировать на основе комплексной аналитики.

Светлана Гущина: С системами искусственного интеллекта и Big Data будет неразрывно связано развитие Интернета вещей, умных городов и умных домов в 2017 году. До недавнего времени подключенные к интернету устройства и системы развивались автономно. Сегодня этот тренд изменился, поэтому в 2017 году независимое функционирование устройств и систем уже не может приводить к необходимому повышению эффективности. Если мы говорим об «умном городе», то только интеллектуальное взаимодействие систем на основе больших данных позволяет принципиально изменить, к примеру, дорожную ситуацию.

Борьба между IoT-платформами развернется в сегменте обработки и анализа данных

Денис Савкин: В будущем году продолжится движение в сторону цифровизации экономики. Объемы цифровых данных будут расти в геометрической прогрессии, и простой обработки их уже окажется недостаточно. Все большему числу компаний станет необходим доступ к гигантским массивам текущих и накопленных данных, которые необходимо уметь трансформировать так, чтобы получить пользу для бизнеса. Созданные IoT-платформы уже сегодня умеют безопасно собирать данные, хранить огромные объемы информации и визуализировать их. Однако, основная борьба развернется именно в области обработки собранных данных. Особенно в комбинации структурированной и неструктурированной информации. Кто сможет предложить самые интересные решения в данной области, тот и сможет заинтересовать заказчика.

Роль государства для развития Интернета вещей существенно возрастет

Сергей Осипов: Но 2017 год станет скорее переходным – продолжится развитие отечественных IoT-платформ и коммерциализация решений. Основным локомотивом развития рынка является государство, которое пытается интегрировать Интернет вещей в экономику страны. Могу предположить, что в 2017 году наиболее динамично будет развиваться так называемый промышленный Интернет вещей. Уже сейчас в этой области разрабатываются интересные пилотные проекты в сфере промышленности, энергетики, транспорта.

Интернет вещей будет акцентироваться также на социальных сервисах

Сергей Осипов: Помимо экономического, Интернет вещей несет еще и социальный аспект. В этой связи следует ожидать развития сервисов, помогающих улучшить качество жизни населения. Это ниша также обладает большим потенциалом для разработчиков решений.