Internet de las Cosas y Big Data: ¿hacia dónde va la Industria?

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

2. ¿Cuanto nos impactarán estas cosas
en el futuro cercano?

3. TALENTO
AGIL
SCRUM
TECNOLOGÍA
DATA
SCIENCE
CENTRO I+D

4. CAN’T DO
EPIC SHIT
WITH
BASIC PEOPLE…

6. DISCOVER, DISRUPT, DELIVER
MARKET
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/NOGO
Conceptualización Construcción
Conocimiento del cliente.
Oportunidad de mercado.
Estado del Arte.
MARKET
PULL
Implantación

7. DISCOVER, DISRUPT, DELIVER
Product Backlog
Demanda
Cadena de valor
Oferta
To 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
Calidad
Capacidad
Eficiencia
Servicio
Tiempo medio
espera-tarea
Q Devs
Tasa de
impedimentosSprint Backlog
QA index
Calidad US

8. DISCOVER, DISRUPT, DELIVER
ElevatorStatement
Scrum Framework
Product
Backlog
Sprint
Planning
Sprint
Backlog
Sprint
3 sem
Sprint
Review
potentially
shippable
product increment
24 hrs
Burndown ChartTask board
User Stories
Sprint
Retro
Vision
Idea
Daily
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

9. DISCOVER, DISRUPT, DELIVER
Sustainability
ensured
Driven by
implementation
FIWARE: An Open Standard Platform for Future Internet
applications

10. DISCOVER, DISRUPT, DELIVER
A FIWARE application is based on a set of GEs + SEs
Applications may be developed in various vertical domains
FIWARE
GEs
SMART City
Apps
SMART Factory
Apps
SMART
Agrifood Apps
Domain
specific
enablers
Some
Vertical
Sectors

11. http://fiware-iot-
stack.readthedocs.org/en/latest/index.html
https://github.com/telefonicaid/fiware-orion

12. 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

13. 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

14. 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"
}
]
}

15. 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

16. Orion Context Broker in a nutshell
Orion Context Broker
Context
Producers
Context
Consumers
subscriptions
update
query
notify
notify
update
update
DB
1026
1026
16

17. IoT Consumers: Northbound Single Point (API/Protocol):
ContextBroker
17
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
Context
Broker
OAuth2.0
OMA NGSI10 - QueryContext
OMA NGSI10 - SubscribeContext
(type, entity_ID, attributes)
Entities

18. 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

19. IoT Providers: Connect any “Thing”/IoT-System
to FIWARE Lab
19
Context
Broker
OAuth2.0
Your IoT
IoT
Backend
Gateway GEs Backend GEs
NGSI9/10
B) IoT BE (IDAS/SBC -> IoT Agents)
SML, UL2.0, MQTT, ETSIM2M, CoAP/OMA-LW
NGSI
Propietary
Zigbee
Zwave
CoAP/MTRunner
ETSIM2M
CoAP/LWM2M

20. Estándares y tecnologías de IoT
IoT Applications
IoT StandardsOMA LWM2M
Hyper-
Constrained
Source: ARM

21. ¿Y COMO ADMINISTRAMOS
ESTO?
Demo: Mi portal de sensores

22. 1 – Creo una Cuenta de FIWARE

23. 2 – Defino el modelo de mi “sensor”

24. 3 – Lo pruebo enviando mediciones

25. 4 – Observo la entidad que se creó en el context
broker

26. 5 – Leo esa entidad
programáticamente

27. 6 – Creo una cuenta en freeboard.io y creo un tablero

28. 7 – Conecto al fuente de datos con el context broker

29. 8 – Creo mis tableros

30. 9 – Visualizo mis sensores

31. 10 - Le doy inteligencia al sistema

33. Research / Data
Science

34. ¿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

35. Data Scientist
Es 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:

36. Ej1: Control de riego
36
Sensor humedad y estación
meteorológica
Datos meteorológicos: humedad, temperatura,
radiación solar y velocidad del viento.

37. Ej1: Control de riego
37

38. ¿Y que recibe el usuario final?

39. DISCOVER, DISRUPT, DELIVER
39
Deep Learning, Estado del arte

40. DISCOVER, DISRUPT, DELIVER
40
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

41. Ej 2: Lobesia Botrana
41

42. Proyectos en los
que estamos
trabajando /
Ecosistema?

43. Muchas Gracias