Aula 3INTERNET DAS COISAS

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AULA 3 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
INTERNET DAS COISAS 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Prof. Juliano de Mello Pedroso 
 
 
 
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TEMA 1 – A ESTRUTURA DA IOT 
A estrutura básica dos dispositivos IOT é formada por quatro componentes: 
processador em conjunto com a memória, interface de comunicação, alimentação 
e sensores/atuadores. Na figura 1, temos um overview da estrutura da IOT. 
Figura 1 – Estrutura de IOT 
 
A seguir, temos uma descrição mais detalhada de cada uma das partes 
anteriormente citadas. 
(1) Processador/Memória: O processador é responsável pelo processamento 
das informações. Pode ser um microprocessador ou um microcontrolador, 
que consiste em um microprocessador que já tem memória interna. Pode 
ser processador isolado, conforme a figura 2(a), ou uma placa de 
desenvolvimento que tenha outros periféricos juntos já montada numa 
placa de circuito impresso 2(b). 
 
 
 
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Figura 2 – Processador (a); Placa de desenvolvimento (b) 
 
Créditos: IM_Visuals/Shutterstock; Goodcat/Shutterstock. 
Normalmente, a segunda opção é a mais usada, pois, além de estar tudo 
embarcado, aumenta a velocidade de desenvolvimento. 
(2) Sensores e ou atuadores: Esses componentes são responsáveis pelo 
interfaceamento do dispositivo com o mundo real. Caso seja um sensor, vai 
monitorar o ambiente ou a variável a ser controlada, tais como temperatura, 
umidade e pressão. Se for um atuador, deve exercer algum tipo de 
aplicação, tal como abertura e fechamento de uma porta ou janela. Na 
figura 3, temos um sensor de temperatura IOT. 
Figura 3 – Sensor de temperatura 
 
Crédito: ifoodijourney/Shutterstock. 
 
 
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(3) Interface de comunicação: Este pedaço da estrutura é responsável pela 
comunicação, que pode ser feita com ou sem fio. Na maioria das vezes, é 
sem fio e com baixo custo. Sem fio, traz a vantagem da mobilidade. Na 
figura 4, temos um módulo zigbee, uma das tecnologias sem fio utilizadas 
na IOT. Entretanto, outras tecnologias podem ser utilizadas e escolhidas 
por suas vantagens. 
Figura 4 – Módulo de comunicação Zigbee 
 
Fonte: Zigbee. 
(4) Bateria: Esse componente é responsável por fornecer energia para todo 
o sistema IOT. Quanto menos o sistema consumir, menor será a bateria ou 
mais tempo o sistema fica em funcionamento. Na figura 5, temos um 
exemplo de uma bateria que pode ser utilizada num sistema de IOT. 
Figura 5 – Bateria de 3,7V e 850mAh 
 
Fonte: Zigbee. 
 
 
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TEMA 2 – ENDEREÇAMENTO IPV4/IPV6 
Para que haja comunicação entre dois dispositivos, é preciso ultrapassar 
uma série de desafios. Um dos desafios mais importantes é um dispositivo 
entender o que o outro está transmitindo. Para isso acontecer, usa-se um 
protocolo de comunicação. Protocolo é a especificação formal das regras da 
comunicação entre um ou mais dispositivos. 
Na figura 6, temos uma comunicação entre duas pessoas na linguagem de 
sinais. Se uma das integrantes da conversa não souber a linguagem dos sinais, 
fica difícil a comunicação entre as duas partes. 
Figura 6 – Conversa em linguagem de sinais 
 
Crédito: Pixel-Shot/Shutterstock. 
 Quanto a transcender para as redes de dispositivos, isso também é valido, 
pois se os dois componentes da rede não souberem a linguagem adotada ou não 
entenderem bem do protocolo utilizado existe uma grande chance de não ocorrer 
a conversação. Na figura 7, temos um exemplo de conversação de dois 
computadores, que pode ocorrer por meio do protocolo http ou por mensagens 
instantâneas. 
 
 
 
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Figura 7 – Conversa entre dois dispositivos de rede 
 
Crédito: jeffhobrath/Shutterstock. 
 Para endereçar os dispositivos, normalmente se usa o endereço IP, que 
significa internet Protocol, concebido no final da década de 1970 e utilizado na 
grande WEB. Sem dúvida, estendido para redes privadas e públicas. 
O protocolo IP utiliza um tipo de endereço semelhante aos números 
utilizados em telefonia. Sendo assim, o telefone consegue ser contatado por 
intermédio de um número único (incluindo DDD) a ele fornecido. Assim como o 
telefone, cada computador ou dispositivo tem um endereço IP para ser contatado. 
 A versão atual do endereçamento IP é o IPV4, que por sinal já é bastante 
antigo e acumula problemas, que crescem ao longo do tempo e muitos dos quais 
não têm solução. Porém, atualmente existe uma nova versão do endereçamento 
IP, chama-se IPV6, que tem como função tentar resolver a maior parte desses 
problemas do IPV4, e com diversas melhorias. 
 A principal vantagem é a quantidade de endereços. Como cada dispositivo 
tem seu próprio endereço e a quantidade de dispositivos só cresce, isso se torna 
um limitante. 
 O IPV4 é um endereço constituído por números decimais divididos em 
parcelas de no máximo 255 unidades. Então, o endereço máximo possível seria 
255.255.255.255. Um endereço válido neste intervalo é o 197.168.233.155. Esse 
tipo de endereçamento tem a base dois do binário utilizado, ou seja, múltiplos de 
dois, de modo que, no IPV4, temos um máximo de 232 = 4.294.967.296 endereços 
diferentes. No início da internet, essa quantidade era muito grande, porém agora 
já está se esgotando, por isso foi criado o IPV6, que trabalha com base 
hexadecimal em vez de binária e consegue elevar esse número de endereços de 
forma fantástica. 
 
 
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 O IPV6 tem 2128 = 340.282.366.920.938.463.463.374.607.431.768.211.456 
endereços possíveis. Significa que existe uma quantidade muito maior de 
endereços que está tornando possível o sucesso da internet das coisas. O 
interessante é que existem ferramentas que possibilitam o funcionamento dos dois 
endereçamentos em modo concomitante. 
 Um exemplo de endereço de um equipamento no IPv6 é: 
2001:0DB8:AD1F:25E2:CADE:CAFE:F0CA:84C1 
TEMA 3 – REDES DE OBJETOS INTELIGENTES 
Sem dúvida alguma cada vez mais haverá o crescimento do uso de redes 
inteligentes no dia a dia. Existem diversos modelos de conectividade em redes de 
objetos inteligentes. A definição de um objeto inteligente pode ser qualquer 
dispositivo programável que possa ser utilizado na IOT. E há diversos dispositivos 
construídos em um chip. 
A seguir, apresentamos três tipos de redes de objetos inteligentes, a 
primeira delas é a rede autônoma de objetos inteligentes. 
Neste tipo de rede, os dispositivos não têm conectividade com a Internet. 
Nesse caso, pode-se chamar uma rede autônoma local de objetos inteligentes. É 
uma rede muito utilizada, mesmo que nos dias de hoje pareça ser inútil uma rede 
que não acesse a internet, porém é uma rede muito utilizada na indústria nos 
diversos níveis das indústrias. Essas redes são utilizadas na automação industrial 
e residencial. Na figura 8, temos um exemplo de um controle de um robô industrial. 
Figura 8 – Automação industrial 
 
Crédito: Zapp2Photo/Shutterstock. 
 
 
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São redes com requisitos de se interconectarem entre si, entretanto, 
externamente, são de certa forma inacessíveis, ou seja, utilizados de forma 
interna na empresa. Nesse tipo de rede, sempre se levanta a possibilidade de usar 
ou não o protocolo IP, ou simplesmente utilizar outro protocolo proprietário. 
Porém, a resposta é sim, porque as características desse protocolo trazem 
diversas vantagens. 
A primeira delas é o IP ser versatilidade, e outra é a compatibilidade com 
diversos equipamentos. 
 Na indústria, esse tipo de rede tem sido base e tem papel primordial para 
a implementação da indústria 4.0. Na figura 9, temos os outros pilares desse 
grande advento. 
Figura 9 – Indústria 4.0 
 
Crédito: Buffaloboy/Shutterstock. 
O segundo tipo de rede inteligente é a internet estendida, que se trata de 
um intermédio entre a rede autônoma e a verdadeira internet das coisas. Nesse 
tipo de configuração, temos os objetos inteligentes com uma conectividade parcial 
ou total com a internet, porém com subsídios de controle e proteção aos acessos. 
Um dos principais exemplos dessesegundo tipo de configuração de redes 
inteligentes são as Smart Cities, as chamadas cidades inteligentes. Na figura 10, 
temos exemplos de temas envolvidos nesse tipo de rede. 
Figura 10 – Smart Cities 
 
Crédito: Trueffelpix/Shutterstock. 
 
 
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Esses tipos de cidades estão se preparando para oferecer uma gama de 
serviços para a melhoria da qualidade de vida utilizando produtos tecnológicos 
atuais. Algumas dessas redes utilizam o conceito de proxy e firewall, que são 
dispositivos que funcionam como filtros de pacotes que podem ser acessados 
nessas redes. 
O último modelo a ser citado é a rede de objetos inteligentes totalmente 
conectados à internet, chamada de IOT pura. 
TEMA 4 – INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E APRENDIZADO DA MÁQUINA 
Um dos termos mais citados atualmente é a inteligência artificial. Tema 
abordado em diversos filmes, como Exterminador do futuro e Matrix. Por esse 
motivo, o que mais lembramos quando se fala em inteligência artificial é o robô 
com caraterísticas humanas, como no exemplo da figura 11. 
Figura 11 – Robô com aparência humana 
 
Crédito: Phonlamai Photo/Shutterstock. 
 John McCarthy inventou na década de 1950 a inteligência artificial, que é a 
característica que alguma máquina ou dispositivo tem de resolver algum problema 
ou situação com similaridade à inteligência humana. Algumas características 
vistas como inteligência artificial podem ser: planejamento, entendimento da 
linguagem, objetos a serem reconhecidos, solução de problemas e aprender com 
experimentos passados. 
 Alguns autores definem inteligência artificial como geral e estreita. A 
inteligência artificial (IA) geral é a que tem a maioria das caraterísticas vistas 
anteriormente, já a estreita tem uma característica principal e todas as outras são 
apresentadas de maneira deficitária. 
 
 
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 Os seres humanos são dotados da capacidade de análise de dados, 
formatar padrões ou similaridades, compilar os dados e, de forma mais 
aprofundada, tomar decisões para resolver questões ou problemas. De certa 
maneira, a IA atua da mesma forma. 
 Naturalmente, quanto mais treinamos, mais ficamos habilidosos na tarefa, 
isso é proveniente da nossa capacidade de aprendizado. Isso acontece também 
na máquina ou no dispositivo, quando informações disponíveis para consulta 
servem de subsídio de treinamento para os algoritmos programados em 
inteligência artificial. 
 Nesse ponto, inserimos o conceito de Machine Learning, ou traduzindo de 
forma grosseira, aprendizado de máquina, que, diferentemente de inteligência 
artificial (muitas pessoas confundem), é um tipo de sistema capaz de alterar seu 
conhecimento ou comportamento de forma autônoma, com o mínimo de 
interferência humana possível. 
 A alteração de comportamento é a aplicação de regras lógicas, que 
apresentam melhorias no processo de uma tarefa, ou simplesmente a resolução 
de uma situação da melhor maneira possível com base no seu conhecimento 
específico de dados processados. 
Por exemplo, se pesquisarmos em um buscador a palavra elétrica, 
navegarmos em alguns resultados e, depois dessa navegação, buscarmos a 
palavra tensão, existe uma grande chance de a segunda pesquisa estar 
relacionada com tensão elétrica e não com o sentido de estar tenso ou 
preocupado com alguma situação. Na figura 12, temos outros termos que 
envolvem a Inteligência Artificial. 
Figura 12 – Inteligência artificial 
 
Crédito: buffaloboy/Shutterstock. 
 
 
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 No exemplo, a palavra tensão poderia ser implementada sem machine 
learning, na verdade, pode-se implementar inteligência artificial sem quaisquer 
características de machine learning, porém a quantidade de regras e o tamanho 
do algoritmo são muito grandes, ou seja, a capacidade de processamento e 
memória é absurda. Nesse sentido, a aprendizagem de máquina fornece 
ferramentas de inteligência muito úteis ao sistema. 
 Deep learning (aprendizagem profunda) é um tipo de abordagem no 
contexto da machine learning. Nesse tipo de aprendizagem, altas quantidades de 
informações são tratadas por meio de redes parecidas com o cérebro humano, 
chamadas redes neurais. Esse tipo de rede é baseado em um sistema nervoso 
central, em resumo, um cérebro. Essas redes são capazes de aprender e 
reconhecer padrões de voz e imagens de maneira surpreendente. 
TEMA 5 – REDES BASEADAS EM INTENÇÃO 
A partir do momento que se começa a digitar em um celular do tipo 
smartphone, na maioria das vezes ele teima em apresentar sugestões para 
completar a palavra iniciada, seja um e-mail, uma mensagem no aplicativo de 
conversas ou até mesmo na barra do navegador. É o chamado corretor 
ortográfico, que todo mundo conhece e que coloca muita polêmica nas 
comunicações. Esse é o conceito de predição que não é algo novo, porém está 
sendo aplicado em redes utilizando algoritmos e conceitos de Machine learning. 
São redes chamadas IBN (Intent-Based Networking), que utilizam 
mecanismos de intuição nos seus algoritmos. Neste contexto, a rede pode antever 
ações de usuários, atuar de forma proativa no caso de ameaças à rede, alterar o 
desempenho conforme necessidades do processo. Desse modo, a rede tem 
autonomia para não ser somente uma passagem, mas sim uma importante etapa 
do processo, reconhecendo padrões e melhorando desempenho. 
Isso implica em alterar os algoritmos implementados nos equipamentos de 
rede. 
Por exemplo, na figura 13, temos um switch, equipamento que interliga 
redes locais em uma empresa. 
 
 
 
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Figura 13 – Switch 
 
Crédito: Natalia Siverina/Shutterstock. 
Esses equipamentos devem ter a troca do seu sistema operacional ou a 
atualização para que exista a possibilidade de tratar com esse novo aprendizado 
de máquina. Esses novos sistemas operacionais são abertos e programáveis. 
A rede baseada em intenção altera o tipo de abordagem que desiste dos 
métodos tradicionais que são lentos e custosos para redes modernas que levam 
em consideração a política utilizada no negócio para o desenvolvimento e análise 
do perfil da rede do cliente. 
Por exemplo, às 17hs o backup é realizado, ou seja, uma cópia de 
segurança dos dados é feita ao final do expediente, porém ainda existem vários 
serviços que rodam esse horário, então a rede, baseada em intenção, de forma 
autônoma recolhe dados estatísticos desse momento e altera o backup para as 3 
horas da manhã, quando realmente não há qualquer serviço rodando e o foco da 
empresa está alterando nesse momento. 
A rede tem o papel fundamental de se adaptar em função dos dados 
apresentados e analisados. 
A política de intenção, além de ampliar o controle sobre o que os clientes 
estão acessando, aumenta a prioridade no uso de recursos para frentes que 
devam receber mais apoio, como priorização de aplicativos e/ou fechamentos de 
serviços importantes. Na figura 14, temos um switch da fabricante mundial Cisco. 
A cisco é uma das maiores fabricantes de equipamentos de rede do mundo. 
 
 
 
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Figura 14 – Switch disco 
 
Crédito: www.cisco.com/Cisco/Switches 
A rede IOT traz algumas desvantagens para a rede de dispositivos, e a rede 
baseada em intenção vem ao encontro para tentar resolver os seguintes 
problemas criados pela IOT: 
Falta de visibilidade do que está conectado. Na era anterior à IoT, o 
departamento de TI tinha um controle rígido sobre o que estava conectado à rede. 
Com a IoT, muitos dispositivos são conectados pelo grupo de tecnologia 
operacional (OT), linhas de negócios ou outro departamento, sem que as 
operações de rede sejam mantidas em loop. 
Aumento dos riscos de segurança. Em geral, mais dispositivos 
conectados significam uma superfície de ataque maior para proteger. Agora, 
acrescente o fato de que muitos dispositivos de IoT não apresentam recursos de 
segurança inerentes, estão em locais inseguros e geralmente executam sistemas 
operacionais mais antigos que precisam muito de um patch, e é fácil ver por quea segurança é uma barreira tão grande à adoção da IoT. 
Um aumento na complexidade. Eles também podem se conectar por uma 
ampla gama de protocolos, aumentando ainda mais a complexidade. WiFi, com 
fio, 4G, 5G, Zigbee, Bluetooth e muito mais são possíveis em um mundo da 
Internet das coisas. 
 Nesse sentido, a rede baseada em intenção assume o controle para ajudar 
a diminuir esses efeitos que só crescem da IOT. 
 
 
 
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REFERÊNCIAS 
COELHO, P. Internet das Coisas. Introdução Prática. Primeira Edição. ed. [S.l.]: 
FCA Editora de Informática, 2017. 
JUNIOR, S. L. S. IOT - Internet das coisas: fundamentos e aplicações em 
Arduino e NodeMCU. Primeira Edição. ed. São Paulo: Érica, 2018. 
OGLIARI, R. D. S. Internet Das Coisas Para Desenvolvedores. Primeira Edição. 
ed. São Paulo: Novatec, 2019. 
OLIVEIRA, S. D. Internet das Coisas com Esp8266, Arduino e Raspberry Pi. 
Primeira Edição. ed. São Paulo: Novatec, 2017. 
SINCLAIR, B. IoT Inc How Your Company Can Use the Internet of Things to 
Win in the Outcome Economy. Primeira Edição. ed. [S.l.]: McGraw-Hill 
Education, 2017. 
WAHER, P. Learning Internet of Things. Primeira Edição. ed. Birmingham: Packt 
Publishing, 2015.