valtech - internet of things & big data : un mariage de raison

Internet of Things & Big Data

01.1

En bref

4 23/06/2016 © Valtech valtech_

01.2

Les débuts de l’Internet des objets

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(une) Définition :

- réseau de réseaux

- systèmes normalisés et unifiés

- objets physiques

- récupérer, stocker, transférer et

traiter, sans discontinuité entre les

mondes physiques et virtuels

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1999 - Kevin Ashton

Procter & Gamble

01.3

Que sont les objets connectés?

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(une) Définition :

• identité

• autonomie

• sensibilité (capteurs)

• connectivité

• sécurité

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2000

2005

Nabaztag

LG

01.4

Dans les faits

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01.5

Applications : particuliers

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01.6

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Applications : villes intelligentes

01.7

Applications : industrie / agriculture

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200 Mo/an

163 kg de

Méthane/an

01.8

Secteur professionnel

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60% des équipements connectés acquis en 2015 par les entreprises

90% des revenus seront générés par les entreprises et non par les consommateurs.

Les applications et services créent plus de valeur que le hardware

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01.9

Positionnement des grands acteurs

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Oracle : Java Embedded, Oracle Cloud for IoT (SaaS : big data, analytics…) Microsoft : Azure IoT (Autolib’ Paris) Salesforce (CRM) : analyses d’informations client à partir des wearables « IoT Cloud » IBM : Plateforme PaaS ouverte « IoT Fundation » Amazon : A racheté la plateforme 2lemetry et propose « AWS IoT Platform » OVH : IoT PaaS TimeSeries (issue de leur lab RunAbove)

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01.10

Consortiums industriels

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02.1

Chez Valtech

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Smart Hydration Bottle

Connected Thermostat

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02.2

Chez Valtech Toulouse

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Audi Connect IoT For A Better Life

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02.3

17

Valtech Programme Catalyseur numérique

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Idéation

Recherche

(pragmatique)

Am

plit

ude

Évaluation Prototype

Temps

Arrêt

Rencontre avec le

comité de pilotage

Rencontre avec le

comité de pilotage

Nous en sommes là

02.4

IoT For A Better Life

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• Smart City

• Citizen empowerment

• Open Data

http://www.iot-for-better-life.com/

• Captation et analyse de sons

• Informations environnementales

02.5

IoT For A Better Life

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02.6

20

Challenges

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• Matériel

• Architecture

• Autonomie

• Connectivité

• Développement

• Volumétrie et traitement de données

• Sécurité / vie privée

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02.7

Matériel

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Capteurs

mini caméras thermiques (Lepton) convertisseur USB / Serial

Composants électroniques

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02.8

IoT For A Better Life

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02.9

23

IoT For A Better Life

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Capteur sonore

CoAP

02.10

Protocoles

Nouveaux besoins :

• Limiter la taille des paquets à émettre

(consommation d’énergie)

• Configuration publish/subscribe (multiples

abonnements à un évènement)

• Bas débit et faible contenu

• Haut débit et volume important

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Web IoT

Physique IEEE 802.11

(Wifi)

IEEE 802.15.4 : réseaux

sans fils à faible portée,

consommation et débit

Liaison Ethernet BlueTooth Low Energy, ZWave,

ZigBee, Miwi : technologies

spécifiques (courte portée)

…

Application HTTP CoAP, MQTT

02.11

Réseaux

« Nouveaux » opérateurs télécom (longue portée) :

• Sigfox

• Bouygues (LoRA)

• Orange (LoRA)

• Neul (racheté par Huawei)

• Qowisio (LoRA)

• Actility (ThingPark)

• Link-labs

• Helium

• Archos (distributeur LoRA)

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02.12

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Logiciel

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Renaissance du C/C++ Plateforme de développement en ligne : ARM mbed IDE complets fournits par les fabricants (Atmel, TI…)

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02.13

Sécurité : ce qui est nouveau

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02.14

Sécurité

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« MatrixSSL Tiny » => 10Ko Flash + 600 octets RAM

Microcontrôleur le plus petit du monde

(08/2015) :

8Ko Flash

512o RAM

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02.15

Sujets sensibles

Inquiétudes existantes à propos du Cloud :

• Où sont stockées mes données?

• Qui les utilisent?

• Sont-elles sécurisées?

• …

Nouveaux sujets de questionnement ;

• Quelles sont les données collectées?

• De quelle manière?

• A quels moments?

• Dans quel but?

+

02.16

Vie privée

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02.17

Gouvernance

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02.18

Cadre juridique / légal

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La nature n’aime pas le vide,

la loi n’aime pas la “res nullius”

Problème majeur : Jusqu’à quand le fabricant ou le possesseur garde-t-il la responsabilité d’un sinistre causé par un système dont l’autonomie est la vocation?

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02.19

Cadre juridique / légal : CNIL

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Silence des puces Géolocalisation : Localisation de l’objet ≠ localisation propriétaire Relève de la vie privée

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La LDH a demandé à la Cnil de vérifier le respect par

EDF du Pack de conformité

Linky

02.19

Serious Games : IOT menaces

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02.20

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Valtech prototype

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02.21

Big Data

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Seulement 15% des données générées de nos jours sont structurées

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1 donnée / seconde =

31.5 millions de données / an

1 heure / 800 Mo

19 200 Mo / jour

7 008 000 Mo / an

02.22

Big Data

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Définition: BIG DATA désigne des ensembles de données qui deviennent tellement volumineux qu'ils en deviennent difficiles à travailler avec des outils classiques de gestion de base de données ou de gestion de l'information.

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02.23

Big Data et IoT : Challenges

23/06/2016 © Valtech valtech_

Acquisition et stockage des streams de données Stockage de tous les évents détectés par les objets

Sauvegarde de l’information utile

Enrichissement des données

02.24

Big Data et IoT : Challenges

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Analyse des données Exécution des requêtes analytiques sur des données en temps réel

Recherche, exploration et analyse des données

Prétraitement et transformation des données

Corrélation entre les streams et les données déjà stockées

Prédiction et apprentissage

02.25

Big Data et IoT : Challenges

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Reporting Alertes en temps réel

Calcul des métriques sur les données stockées

Calcul de modèles prédictives

Temps de réponse

02.27

Architecture Big Data

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Les données collectées: Température

Lumière

Qualité de l’air

Son

Taille des données: Données environnementales circulent à travers le réseau SigFox:

140 messages / jour

Un message : 12 octet

Les données audio non compressées

02.32

42

IoT For A Better Life

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19 200 Mo / jour

7 008 000 Mo / an

02.33

IoT For A Better Life

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Apache CouchDB

Indexation

du son

Analyse

02.35

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Resultats prototype I

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Tests réalisés en utilisant le dataset UrbanSound (1)

(1) https://serv.cusp.nyu.edu/projects/urbansounddataset/

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Selon un étude ParStream

53% des compagnies investissent dans les projets IoT pour optimiser le business existant

86% des compagnies considèrent que les données issues de l’IoT sont importantes

96% des compagnies ont rencontré des problèmes dans la collecte et l’analyse des données IoT

02.36

45

Conclusion

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Offre Big Data

Infrastructure

Cloud

AWS,

Microsoft Azure,

Cloudera , …

Mahout Machine Learning

Algorithm,

MapR

Lambda

Architecture Twitter like

platforms

Spark Real time

Compute model

Multiples

Data sources Gnip, API, Open

Data

Visualization Zoomdata,

Ozone,

D3js

NoSQL Hbase,

Cassandra, Neo4j,

MongoDB

Seach Engine ElasticSearch, Solr,

Lucene

Building Offret 3

Formation Big Data

IOT

Hadoop

Conseil et Formation

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IOT

IOT

IOT

IOT

Merci

de votre attention

Le 12 Juillet à Valtech

Meetup

IOT Security

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