Phát triển công nghệ IoT: phương pháp và yếu tố cần thiết

Phát triển công nghệ IoT

Phương pháp phát triển công nghệ IoT

Phát triển công nghệ IoT không chỉ đòi hỏi sự tập trung, quản lý và hiệu quả trong quá trình phát triển mà còn cần có sự đáp ứng đầy đủ các yếu tố cần thiết.

Phương pháp Lean IoT

Phương pháp Lean IoT là một sự kết hợp giữa nguyên lý Lean Manufacturing và các nguyên tắc của IoT.

Nguyên lý Lean Manufacturing tập trung vào việc loại bỏ các hoạt động không cần thiết, giảm thiểu lãng phí và tăng cường hiệu suất.

Khi áp dụng vào phát triển công nghệ IoT, phương pháp Lean IoT nhấn mạnh vào việc tối ưu hóa quy trình sản xuất và triển khai các ứng dụng IoT.

Cách thức hoạt động

  • Phương pháp Lean IoT bắt đầu bằng việc xác định các mục tiêu cụ thể cho dự án IoT.
  • Sau đó, quy trình sản xuất và triển khai được tối ưu hóa thông qua việc loại bỏ các bước không cần thiết và giảm thiểu lãng phí.
  • Trong quy trình này, việc thu thập dữ liệu từ các thiết bị IoT và phân tích dữ liệu có vai trò quan trọng để tối ưu hóa quy trình.

Ưu điểm

  • Tối ưu hóa quy trình sản xuất và triển khai.
  • Giảm thiểu lãng phí và tăng hiệu suất.
  • Đạt được sự linh hoạt trong việc thay đổi yêu cầu và điều chỉnh.

Nhược điểm

  • Yêu cầu kiến thức sâu về cả Lean Manufacturing và IoT.
  • Đòi hỏi sự tập trung và quản lý chặt chẽ để loại bỏ lãng phí.

Phương pháp Agile

Phương pháp Agile đã được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực phát triển phần mềm và cũng có thể được áp dụng trong việc phát triển công nghệ IoT.

Phương pháp này tập trung vào việc tạo ra giá trị sớm và liên tục thông qua việc chia nhỏ dự án thành các giai đoạn ngắn gọi là “Sprint”.

Cách thức hoạt động

  • Phương pháp Agile bắt đầu bằng việc xác định các yêu cầu cụ thể cho dự án IoT.
  • Sau đó, dự án được chia thành các Sprint (giai đoạn) có thời gian ngắn từ 1-4 tuần.
  • Mỗi Sprint tập trung vào việc tạo ra giá trị sớm thông qua việc phát triển và kiểm tra các tính năng.
  • Qua mỗi Sprint, sản phẩm IoT được cải thiện và điều chỉnh dựa trên các feedback từ khách hàng.

Ưu điểm

  • Tạo ra giá trị sớm và liên tục.
  • Linh hoạt và có khả năng thích ứng với sự thay đổi.
  • Tạo ra môi trường làm việc tích cực cho các thành viên trong nhóm.

Nhược điểm

Phương pháp phát triển

Phương pháp Waterfall

Phương pháp Waterfall là một trong những phương pháp phát triển công nghệ lâu đời nhất và có thể áp dụng phát triển công nghệ IoT

Nó theo một quy trình tuần tự, từ giai đoạn lập kế hoạch cho đến triển khai cuối cùng.

Cách thức hoạt động

  • Phương pháp Waterfall chia quy trình thành các giai đoạn tuần tự: yêu cầu, thiết kế, triển khai, kiểm thử và bảo trì.
  • Mỗi giai đoạn chỉ được bắt đầu khi giai đoạn trước đó hoàn thành.
  • Điều này đảm bảo rằng mọi yêu cầu đã được xác định rõ ràng từ đầu và không có sự thay đổi trong suốt quy trình.

Ưu điểm

  • Phù hợp với các dự án có yêu cầu rõ ràng và không có sự thay đổi.
  • Dễ dàng quản lý tiến độ của dự án.
  • Tạo ra kết quả cuối cùng chính xác theo yêu cầu ban đầu.

Nhược điểm

  • Không linh hoạt và khó thích ứng với sự thay đổi.
  • Khó xử lý khi xảy ra sai sót hoặc thay đổi yêu cầu muộn trong quy trình.

Phương pháp DevOps

Phương pháp DevOps là một sự kết hợp giữa Development (phát triển) và Operations (vận hành).

Nó nhấn mạnh vào việc tích hợp liên tục của các giai đoạn phát triển và vận hành để tạo ra một quy trình liền mạch.

Cách thức hoạt động

  • Phương pháp DevOps liên kết các giai đoạn của quy trình phát triển và vận hành thông qua việc sử dụng các công cụ tự động hóa.
  • Việc tích hợp liên tục giữa các giai đoạn giúp giảm thiểu rủi ro và tăng cường hiệu suất.
  • Đồng thời, DevOps cũng tạo ra một môi trường làm việc tích cực giữa các nhóm để tối ưu hóa quy trình.

Ưu điểm

  • Tích hợp liên tục giữa giai đoạn phát triển và vận hành.
  • Tạo ra một quy trình liền mạch và hiệu suất cao.
  • Tăng cường sự giao tiếp và tương tác giữa các nhóm.

Nhược điểm

  • Yêu cầu sự hiểu biết sâu về công nghệ và quy trình phát triển.
  • Đòi hỏi sự chỉnh chu và quản lý chặt chẽ để duy trì quy trình.
Edge Computing

Yếu tố cần thiết phát triển công nghệ IoT

Điện toán vùng biên ( Edge Computing )

Tăng cường tính bảo mật

Một trong những yếu tố quan trọng của Edge Computing là khả năng tăng cường tính bảo mật.

Bằng cách xử lý dữ liệu gần nguồn, Edge Computing giúp giảm thiểu rủi ro về an ninh mạng.

Thông thường, việc truyền dữ liệu từ các thiết bị IoT lên cloud có thể gây ra các vấn đề liên quan đến bảo mật, như mất dữ liệu hoặc vi phạm quyền riêng tư.

Khi sử dụng Edge Computing, dữ liệu được xử lý và lưu trữ cận kề nguồn dữ liệu, giảm thiểu rủi ro bị mất mát hoặc bị tấn công từ phía bên ngoài.

Điều này đồng nghĩa với việc tăng cường tính bảo mật và giảm thiểu khả năng xâm nhập từ nguồn dữ liệu.

Giảm độ trễ

Một trong những ưu điểm quan trọng của Edge Computing là giảm độ trễ trong việc xử lý dữ liệu.

Khi dữ liệu từ các thiết bị IoT được gửi lên cloud để xử lý, thời gian truyền tải và xử lý dữ liệu có thể kéo dài do độ trễ trong mạng.

Với Edge Computing, tính toán và xử lý dữ liệu được thực hiện gần nguồn, giúp giảm thiểu độ trễ trong quá trình truyền tải và xử lý.

Điều này đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng yêu cầu thời gian thực hoặc yêu cầu phản hồi nhanh như trong các hệ thống kiểm soát tự động, quản lý năng lượng hoặc an ninh.

Tiết kiệm băng thông mạng

Edge Computing cũng giúp tiết kiệm băng thông mạng bằng cách xử lý dữ liệu gần nguồn.

Thông thường, khi dữ liệu được gửi lên cloud hoặc data center để xử lý, yêu cầu băng thông mạng có thể rất cao.

Tuy nhiên, với Edge Computing, chỉ có dữ liệu cần thiết được gửi đi, không cần gửi toàn bộ dữ liệu từ các thiết bị IoT.

Điều này giúp giảm thiểu yêu cầu về băng thông mạng và giúp tiết kiệm chi phí liên quan đến việc sử dụng mạng

Tích hợp AI và xử lý thông minh

Một trong những đặc điểm quan trọng của Edge Computing là khả năng tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) và xử lý thông minh.

Bằng cách đưa tính toán gần nguồn dữ liệu, Edge Computing cho phép triển khai các thuật toán và mô hình AI trực tiếp trên các thiết bị IoT.

Việc này mang lại nhiều lợi ích, bao gồm việc giảm độ trễ trong việc áp dụng AI, tăng cường tính năng tự học và phân loại tại chỗ, và giảm yêu cầu về băng thông mạng.

Với Edge Computing, các thiết bị IoT có thể tự động xử lý và phản hồi theo thông tin thu thập được, mà không cần phụ thuộc vào việc gửi dữ liệu lên cloud hay data center.

Cloud Computing

Điện toán đám mây ( Cloud Computing )

Khả năng mở rộng linh hoạt

Một trong những đặc điểm quan trọng của Cloud Computing là khả năng mở rộng linh hoạt.

Điều này rất quan trọng đối với IoT, vì số lượng các thiết bị IoT ngày càng tăng lên.

Một hệ thống Cloud Computing mạnh mẽ và linh hoạt có thể dễ dàng mở rộng để đáp ứng yêu cầu của các thiết bị IoT mới.

Với khả năng mở rộng linh hoạt của Cloud Computing, ta có thể xử lý dữ liệu từ hàng triệu thiết bị IoT cùng một lúc.

Điều này cho phép ta thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, giúp chúng ta có cái nhìn tổng quan về hoạt động của các thiết bị IoT và tìm ra những thông tin quan trọng.

Tính sẵn có và tin cậy

Đối với một hệ thống IoT, tính sẵn có và tin cậy là yếu tố quan trọng để đảm bảo hoạt động liên tục và không bị gián đoạn.

Cloud Computing cung cấp một môi trường đám mây có khả năng hoạt động liên tục và không giới hạn, giúp đảm bảo tính sẵn có và tin cậy của hệ thống.

Bằng cách triển khai ứng dụng IoT trên nền tảng Cloud Computing, ta có thể xây dựng một hệ thống mạnh mẽ với khả năng chịu lỗi cao.

Nếu một máy chủ hay thiết bị gặp sự cố, hệ thống có thể tự động chuyển sang máy chủ hoặc thiết bị khác để đảm bảo hoạt động liên tục của IoT.

Bảo mật và riêng tư

Bảo mật và riêng tư là hai yếu tố quan trọng không thể thiếu trong việc triển khai hệ thống IoT.

Với số lượng lớn các thiết bị được kết nối, việc bảo vệ dữ liệu và thông tin cá nhân trở nên càng quan trọng hơn.

Cloud Computing cung cấp các giải pháp bảo mật cao cấp để bảo vệ dữ liệu và thông tin cá nhân của người dùng.

Các nhà cung cấp dịch vụ Cloud Computing thường áp dụng các biện pháp bảo mật thông qua mã hóa dữ liệu, kiểm soát truy cập và giám sát liên tục.

Điều này giúp đảm bảo rằng dữ liệu và thông tin cá nhân của người dùng được bảo vệ an toàn.

Hiệu suất và tối ưu hóa

Hiệu suất và tối ưu hóa là yếu tố quan trọng để đạt được sự thành công trong việc triển khai IoT.

Với số lượng lớn các thiết bị và dữ liệu được tạo ra, việc xử lý và phân tích dữ liệu trở nên phức tạp và tốn kém.

Cloud Computing cung cấp các công cụ và tài nguyên mạnh mẽ để xử lý và phân tích dữ liệu từ các thiết bị IoT.

Khả năng tính toán song song của Cloud Computing cho phép ta xử lý hàng terabytes dữ liệu trong thời gian ngắn.

Ngoài ra, ta cũng có thể tận dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để tự động hóa quá trình xử lý và phân tích dữ liệu, từ đó giúp tăng hiệu suất và tối ưu hóa quá trình làm việc.
.

Intelligent Video

Video thông minh ( Intelligent Video )

Nhận dạng và phân loại đối tượng

Intelligent Video cho phép chúng ta nhận dạng và phân loại các đối tượng tự động trong video.

Ví dụ: chúng ta có thể nhận dạng khuôn mặt của con người, phân loại các loại xe cộ hoặc nhận dạng các vật thể như hộp thư, bàn ghế và nhiều hơn nữa.

Việc nhận dạng và phân loại đối tượng trong video giúp chúng ta tự động hóa quy trình công việc, giảm thiểu sự can thiệp của con người và mang lại hiệu quả cao hơn.

Ví dụ: trong lĩnh vực an ninh, Intelligent Video có thể tự động nhận dạng và phân loại các hoạt động đáng ngờ hoặc nguy hiểm để cảnh báo sớm.

Phát hiện và theo dõi hành vi

Một trong những ứng dụng quan trọng của Intelligent Video là phát hiện và theo dõi hành vi trong video.

Chúng ta có thể xác định các hành vi như di chuyển, đứng im, quan sát hoặc các hành vi không bình thường khác.

Việc phát hiện và theo dõi hành vi giúp chúng ta đánh giá và quản lý các tình huống theo thời gian thực.

Ví dụ: trong lĩnh vực giao thông, Video thông minh có thể phát hiện và theo dõi luồng giao thông để cung cấp thông tin về tình trạng giao thông hiện tại và dự báo tình huống tiềm ẩn.

Phân tích và trích xuất thông tin

Intelligent Video cho phép chúng ta phân tích và trích xuất thông tin từ video.

Chúng ta có thể xác định các thuộc tính như màu sắc, hình dạng, kích thước và vị trí của các đối tượng trong video.

Việc phân tích và trích xuất thông tin giúp chúng ta hiểu rõ hơn về nội dung của video.

Ví dụ: trong lĩnh vực y tế, Video thông minh có thể phân tích và trích xuất thông tin từ video x-quang để giúp chẩn đoán bệnh hoặc theo dõi sự tiến triển của bệnh.

Tương tác và điều khiển

Intelligent Video cung cấp khả năng tương tác và điều khiển các thiết bị trong video.

Chúng ta có thể tương tác với các đối tượng trong video thông qua các giao diện người-máy hoặc điều khiển tự động các thiết bị trong thực tế.

Việc tương tác và điều khiển giúp chúng ta áp dụng Intelligent Video vào các ứng dụng IoT.

Ví dụ: trong lĩnh vực nông nghiệp, Intelligent Video có thể điều khiển tự động việc tưới nước hoặc thu hoạch theo yêu cầu để tối ưu hóa sử dụng tài nguyên.

Robotics

Công nghệ Robotics

Tương tác thông minh

Robotics trong IoT có khả năng tương tác thông minh với môi trường xung quanh nó.

Các robot được trang bị các cảm biến và thiết bị IoT để thu thập thông tin từ môi trường và dữ liệu từ các nguồn khác nhau.

Các cảm biến có thể bao gồm máy ảnh, cảm biến tiếp xúc, cảm biến ánh sáng, cảm biến nhiệt độ và nhiều loại cảm biến khác.

Nhờ vào việc kết hợp dữ liệu từ các cảm biến và IoT, robot có thể nhận biết và hiểu được môi trường xung quanh và phản ứng theo cách thông minh.

Ví dụ: một robot trong một nhà máy sản xuất có thể sử dụng cảm biến ánh sáng để xác định mức độ sáng của môi trường làm việc.

Dựa vào thông tin này, robot có thể điều chỉnh ánh sáng của bản thân để phù hợp với yêu cầu làm việc hiện tại.

Điều này giúp tiết kiệm năng lượng và tăng cường hiệu suất làm việc của robot.

Tự động hóa quy trình làm việc

Một trong những ưu điểm quan trọng của Robotics trong IoT là khả năng tự động hóa quy trình làm việc.

Với sự kết hợp giữa Robotics và IoT, các robot có thể tự động thực hiện các công việc mà trước đây chỉ có thể được thực hiện bởi con người.

Ví dụ: trong ngành công nghiệp sản xuất, các robot có khả năng tự động thực hiện quy trình lắp ráp sản phẩm.

Nhờ vào kết nối với hệ thống IoT, robot có thể nhận thông tin từ máy tính chủ động và tự động lắp ráp sản phẩm dựa trên các chỉ thị từ hệ thống.

Điều này giúp giảm thiểu sai sót do con người gây ra và tăng cường hiệu suất trong quy trình sản xuất

Giao tiếp và hợp tác với con người

Một yếu tố quan trọng trong Robotics là khả năng giao tiếp và hợp tác với con người.

Trong một môi trường làm việc hoặc sống, việc con người và robot có thể giao tiếp và hợp tác hiệu quả sẽ mang lại nhiều lợi ích.

Các robot IoT được trang bị các tính năng giao tiếp như loa, microphone và màn hình để có thể giao tiếp với con người.

Chúng có thể nhận diện giọng nói và hiểu các câu lệnh hoặc yêu cầu từ con người.

Điều này giúp tạo ra một môi trường làm việc hoạt động thông minh và hiệu quả, nơi robot có thể nhận yêu cầu từ con người và thực hiện công việc theo yêu cầu.

Ví dụ: trong một căn nhà thông minh, người dùng có thể sử dụng giọng nói để điều khiển các thiết bị trong nhà.

Robot được trang bị công nghệ IoT có thể nhận diện lệnh từ người dùng và tự động điều khiển các thiết bị như đèn chiếu sáng, máy lạnh hoặc máy phát âm thanh.

Tích hợp dữ liệu và phân tích thông minh

Cuối cùng, Robotics trong IoT có khả năng tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau và phân tích thông minh để đưa ra quyết định hoặc hành động phù hợp.

Các robot được trang bị công nghệ IoT có khả năng thu thập dữ liệu từ môi trường xung quanh và từ các nguồn khác nhau như hệ thống máy tính chủ động hay các thiết bị IoT khác.

Dữ liệu thu thập được có thể được chuyển đến máy chủ để phân tích hoặc được xử lý ngay tại robot.

Qua quá trình phân tích thông minh, robot có thể hiểu được dữ liệu thu thập được và đưa ra quyết định hoặc hành động phù hợp.

Điều này giúp tăng cường hiệu suất làm việc của robot và cải thiện chất lượng dịch vụ hoặc sản phẩm mà robot đang cung cấp.

Ví dụ: trong ngành y tế, một robot được trang bị công nghệ IoT có thể thu thập dữ liệu từ các thiết bị giám sát sức khỏe của bệnh nhân.

Dữ liệu này sau đó được chuyển đến máy chủ để phân tích thông minh và xác định các chỉ số sức khỏe của bệnh nhân.

Dựa vào kết quả phân tích, robot có thể tự động điều chỉnh liều lượng thuốc hoặc gửi thông báo cho bác sĩ để can thiệp kịp thời.

5G Network

Mạng 5G ( 5G Networking )

Khả năng mở rộng

Mạng 5G cho phép mở rộng linh hoạt, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về kết nối trong thế giới IoT.

Với sự gia tăng đáng kể về số lượng thiết bị kết nối và dữ liệu được truyền đi, mạng lưới cần phải có khả năng mở rộng để đáp ứng cho sự phát triển này.

Với mạng 5G việc mở rộng mạng lưới trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.

Mạng 5G sử dụng công nghệ chia tách mạng (network slicing) để phân chia mạng thành các đoạn riêng biệt và cung cấp tài nguyên theo yêu cầu.

Điều này cho phép mạng có khả năng mở rộng theo nhu cầu và chia sẻ tài nguyên hiệu quả.

Ví dụ: trong một khu vực có nhu cầu cao về kết nối, mạng lưới có thể tăng cường băng thông và tài nguyên để đáp ứng.

Trong khi đó, ở những khu vực khác có yêu cầu ít hơn, tài nguyên có thể được giải phóng và sử dụng cho các mục đích khác.

Tính linh hoạt

Mạng 5G có tính linh hoạt cao, cho phép các thiết bị di động và các vị trí ngoại vi kết nối dễ dàng và linh hoạt.

Tính linh hoạt này là kết quả của khả năng của mạng lưới nhận diện và đáp ứng tự động các yêu cầu kết nối từ các thiết bị và vị trí khác nhau.

Với mạng 5G các thiết bị di động và vị trí ngoại vi được xác định và được gán cho các tài nguyên mạng phù hợp tự động.

Điều này giúp giảm thiểu thời gian và công sức cần thiết để cấu hình và kết nối các thiết bị.

Ngoài ra, tính linh hoạt của mạng lưới cũng cho phép các thiết bị di động tự động chuyển đổi giữa các điểm truy cập khác nhau trong quá trình di chuyển,

Vì vậy luôn đảm bảo kết nối liên tục và không gián đoạn.

Tích hợp điện toán đám mây

Mạng 5G được tích hợp với điện toán đám mây, mang lại nhiều lợi ích cho việc triển khai và quản lý mạng lưới.

Việc tích hợp này cho phép mạng lưới sử dụng các dịch vụ và tài nguyên đám mây, như tính toán, lưu trữ và quản lý, để cung cấp kết nối tốt hơn và quản lý hiệu quả hơn.

Với khả năng tích hợp điện toán đám mây, mạng 5G có thể sử dụng tính toán điện toán để xử lý dữ liệu và tính toán phức tạp.

Từ đó giúp giảm tải cho các thiết bị di động và vị trí vùng biên.

Ngoài ra, việc tích hợp với nguồn lưu trữ đám mây cũng cho phép lưu trữ dữ liệu IoT và tiếp cận dễ dàng từ bất kỳ đâu.

Kết nối tới các vị trí vùng biên và thiết bị di động IoT

Một trong những yếu tố quan trọng nhất của IoT là khả năng kết nối tới các vị trí ngoại vi và thiết bị di động IoT.

Mạng 5G mang lại khả năng kết nối toàn diện và liên tục cho các thiết bị di động và các vị trí ngoại vi.

Với mạng 5G các thiết bị di động IoT có thể kết nối với mạng lưới từ xa và có thể di chuyển tự do trong phạm vi mạng.

Điều này mang lại tiện ích không chỉ cho các thiết bị di động như xe tự lái hay drone, mà còn cho các thiết bị IoT như cảm biến thông minh trong nhà hoặc trong công viên công cộng.

Với khả năng kết nối liên tục, các thiết bị này có thể gửi thông tin và nhận lệnh một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Workload Convergence

Tích hợp hệ thống ( Workload Convergence )

Mở rộng khả năng IoT

Workload Convergence là khái niệm quan trọng trong việc triển khai IoT.

Nó liên quan đến việc tổng hợp các nền tảng công nghệ thông tin (IT) và công nghệ vận hành (OT) để mở rộng khả năng của IoT và hiện đại hóa cơ sở hạ tầng.

Khái niệm về công nghệ thông tin (IT)

  • Công nghệ thông tin (IT) liên quan đến việc xử lý, truyền thông và lưu trữ dữ liệu thông qua máy tính và mạng máy tính.
  • Nó bao gồm các thành phần như phần cứng máy tính, phần mềm ứng dụng và hệ điều hành.
  • Công nghệ thông tin là một phần quan trọng trong việc xây dựng hệ thống IoT.

Khái niệm về công nghệ vận hành (OT)

  • Công nghệ vận hành (OT) là các công nghệ được sử dụng để điều khiển và giám sát các quy trình và hoạt động của các thiết bị vật lý trong môi trường công nghiệp.
  • Nó bao gồm các thành phần như cảm biến, máy chủ điều khiển và các giao thức liên lạc.
  • Công nghệ vận hành chủ yếu được sử dụng trong các ngành như sản xuất, năng lượng và giao thông.

Lợi ích của Workload Convergence

Workload Convergence là quá trình tích hợp công nghệ thông tin (IT) và công nghệ vận hành (OT) vào một nền tảng duy nhất.

Việc này mang lại một số lợi ích quan trọng cho việc triển khai IoT

Tích hợp dữ liệu:

  • Với Workload Convergence, dữ liệu từ các thiết bị IoT có thể được tích hợp và quản lý từ một nền tảng duy nhất.
  • Điều này giúp tăng cường khả năng phân tích và giám sát của hệ thống.

Quản lý tập trung:

  • Workload Convergence cho phép quản lý tập trung các thiết bị IoT từ xa.
  • Vì vậy giúp giảm bớt công sức và tài nguyên cần thiết cho việc quản lý phân tán.

Tích hợp linh hoạt:

  • Với Workload Convergence, bạn có thể linh hoạt tích hợp các ứng dụng và dịch vụ mới vào hệ thống IoT của mình.
  • Điều này giúp bạn mở rộng khả năng và tích cực phát triển các ứng dụng mới.

Hiệu suất tối ưu:

Khả năng tích hợp

Khả năng tích hợp là một yếu tố quan trọng trong việc triển khai IoT.

Nó liên quan đến khả năng kết nối và tương tác giữa các thiết bị IoT và các thành phần hệ thống khác.

Chuẩn giao tiếp

Một yếu tố quan trọng trong khả năng tích hợp là chuẩn giao tiếp.

Các chuẩn giao tiếp cho phép các thiết bị IoT giao tiếp với nhau và với hệ thống IT/OT.

Một số chuẩn giao tiếp phổ biến trong IoT bao gồm:

MQTT (Message Queuing Telemetry Transport):

  • MQTT là một giao thức giao tiếp nhẹ nhàng và tiết kiệm băng thông cho các thiết bị IoT có tài nguyên hạn chế.
  • Nó được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng IoT có yêu cầu thời gian thực như giám sát và kiểm soát.

HTTP (Hypertext Transfer Protocol):

  • HTTP là giao thức giao tiếp chuẩn trong web.
  • Nó được sử dụng cho việc truyền tải dữ liệu giữa các thiết bị IoT và máy chủ.

CoAP (Constrained Application Protocol):

Giao diện lập trình ứng dụng (API)

Khả năng tích hợp cũng liên quan đến việc cung cấp các giao diện lập trình ứng dụng (API).

Các API cho phép các ứng dụng và dịch vụ khác có thể truy cập và tương tác với các thiết bị IoT.

Có hai loại API phổ biến trong IoT:

API điều khiển:

  • API điều khiển cho phép điều khiển và kiểm soát các thiết bị IoT từ xa thông qua các lệnh điều khiển.

API dữ liệu:

  • API dữ liệu cho phép truy xuất và chia sẻ dữ liệu từ các thiết bị IoT.

Nâng cao chất lượng công việc

Khả năng quản lý thời gian tốt cũng giúp bạn cải thiện chất lượng công việc.

Khi bạn có đủ thời gian để làm một công việc một cách cẩn thận và chi tiết, bạn có thể đảm bảo rằng không có sai sót xảy ra trong quá trình làm việc.

Điều này đặc biệt quan trọng trong ngành kế toán, vì một sai sót nhỏ có thể gây ra hậu quả lớn.

Việc quản lý thời gian tốt giúp bạn có đủ thời gian để kiểm tra lại công việc và sửa chữa bất kỳ sai sót nào trước khi nó trở thành vấn đề lớn.

Tạo ra cơ hội thăng tiến

Một trong những lợi ích quan trọng nhất của khả năng quản lý thời gian tốt trong kế toán là tạo ra cơ hội thăng tiến trong công việc.

Khi bạn có khả năng hoàn thành công việc đúng hạn và hiệu quả, bạn sẽ được nhà quản lý và đồng nghiệp đánh giá cao.

Điều này tạo ra cơ hội để được giao những dự án quan trọng hơn, tham gia vào các dự án động viên và có cơ hội thăng tiến trong sự nghiệp.

Khả năng quản lý thời gian tốt là một kỹ năng quan trọng mà các nhà tuyển dụng đánh giá cao, vì vậy việc nắm vững khả năng này sẽ giúp bạn tạo ra cơ hội thăng tiến trong công việc.

Có thể bạn quan tâm

Trụ sở chính công ty Comlink

Liên hệ

Comlink_Adress_Logo

Địa chỉ

Tầng 3 Toà nhà VNCC 243A Đê La Thành Str Q. Đống Đa-TP. Hà Nội
Comlink_Workingtime_Logo

Giờ làm việc

Thứ Hai đến Thứ Sáu Từ 8:00 đến 17:30 Hỗ trợ trực tuyến: 24/7
Comlink_Email_Logo

E-mail

info@comlink.com.vn
Comlink_Phone_Logo

Phone

+84 98 58 58 247

Tư vấn

Please enable JavaScript in your browser to complete this form.