IoT-palvelun luominen ThingWorx-alustalla

Abstract

Opinnäytetyön tavoitteena oli saada peruskäsitys esineiden internetistä sekä Big datasta. Tavoitteena oli myös toteuttaa pienimuotoinen IoT-palvelu projektimuodossa, joka hyödyntää ThingWorx-alustaa sekä Raspberry Pi 3 B-mallia. Työn tarkoituksena oli ymmärtää keskeisimmät osa-alueet, joista nämä teknologiat koostuvat sekä ymmärtää miten näitä voidaan käyttää niin yritysmaailmassa kuin myös kuluttajamarkkinoilla. Esineiden internetin ja Big datan käyttömahdollisuudet ovat lähes loputtomat ja kaikkia käyttötapauksia ei ole vielä ajateltukaan. Nämä teknologiat ovat hyvin ajankohtaisia ja varmasti myös tulevaisuudessa vielä enemmän käytössä. Opinnäytetyön osatavoitteena oli tutustua Raspberry Pi 3 B-mallin, erilaisten anturien sekä ThingWorx-alustan käyttöön ja mahdollisesti auttaa myös muita aiheesta kiinnostuneita ymmärtämään paremmin näiden teknologioiden käyttöä. Teknologiapinon avulla eriytettiin esineiden internetin palvelu pienempiin osa-alueisiin, joiden avulla voidaan paremmin ymmärtää mitä kyseiseen teknologiaan kuuluu. Big data on oleellinen osa esineiden internetiä, sillä sen avulla voidaan käsitellä isoja määriä anturien luomaa tietovirtaa sekä tuottaa lisäarvoa tiedon analysoinnilla. Linkitetyssä ja avoimessa datassa on mahdollisuuksia luoda uusia näkökulmia ja monipuolisempia tiedon analysointeja suurempiin projekteihin. Ongelmia ja haasteita näistäkin teknologioista löytyy ja opinnäytetyössä käsitellään sekä pohditaan myös näiden teknologioiden vajavaisuuksia kriittisestä näkökulmasta. Teoriassa esitellyn teknologiapinon käyttäminen oli helppoa suunnittelussa sekä toteutuksessa. Suunnittelussa käytettiin erilaisia suunnitteludokumentteja, muun muassa prosessikaaviota ja käyttäjätarinoita. Toteutusvaiheessa kaikkia suunniteltuja antureita ei käytetty, mutta palvelun toteutus oli silti onnistunut. ThingWorx-alusta ja Raspberry Pi 3 B-malli olivat helppokäyttöisiä. Ongelmaksi kehkeytyi etäisyysanturin asentaminen, ohjelmointi sekä testaus. Opinnäytetyön avulla opin käyttämään Raspberry Pi-mikrotietokonetta, ThingWorx-alustaa sekä ymmärtämään IoT:iä ja Big dataa. Opinnäytetyön jälkeen aion jatkaa saman aiheen parissa omalla ajalla.

The main aims for this thesis were to establish a basic understanding of Internet of Things and Big Data and to execute a small IoT project using the Raspberry Pi 3 Model B and the ThingWorx platform. The main objective of the thesis was to comprehend the crucial details of IoT and Big Data and to understand more how these technologies could be utilized in the corporate as well as in the consumer market. The possibilities of these technologies are nearly limitless and it is certain that there are other uses that have not been yet thought of or innovated as of now. Overall, these technologies are very topical and will be discussed even more in the future. The secondary objective for this thesis was to become familiar with Raspberry Pi 3 Model B-microcomputer, different sensors used with it and the ThingWorx platform. This thesis can also be used by others who are interested in the relating topics and technologies as a reference.

The technology stack introduced in the theoretical section of this thesis is an excellent model for the IoT service design and for the actual implementation of the service as it breaks the IoT concept to more comprehensible chunks. Big Data is a crucial element of successful IoT services, because of its capabilities to handle and analyse vast amounts of data in data flows in effective ways and producing added value to an IoT service. Linked and open data enables new aspects and ways of analysing data in larger projects. As every technology has its challenges and deficiencies, the problems of IoT and Big Data were also addressed and contemplated from a critical point of view in this thesis.

In the design phase, different design documents were used, e.g. a process flowchart and user stories. In the implementation phase, all of the planned sensors were not used, nevertheless, the project was successful. Utilisation of the ThingWorx platform and the Raspberry Pi 3 Model B were effortless. Installation of the distance sensor, coding and testing turned out to be the most problematic aspects of the project. This thesis taught me how to use Raspberry Pi-microcomputer, the ThingWorx platform and increased my understanding of IoT and Big Data. In the future I will continue to learn and experiment with these technologies.