40 KiB

Raw Permalink Blame History

সেন্সর থেকে ফলের গুণমান নির্ধারণ শুরু করা

স্কেচনোট: নিত্যা নারাসিমহান। বড় সংস্করণের জন্য ছবিতে ক্লিক করুন।

প্রাক-পাঠ কুইজ

ভূমিকা

একটি IoT অ্যাপ্লিকেশন শুধুমাত্র একটি ডিভাইসের মাধ্যমে ডেটা সংগ্রহ করে ক্লাউডে পাঠানো নয়, বরং এটি সাধারণত একাধিক ডিভাইসের সমন্বয়ে গঠিত যা সেন্সরের মাধ্যমে বাস্তব জগত থেকে ডেটা সংগ্রহ করে, সেই ডেটার ভিত্তিতে সিদ্ধান্ত নেয় এবং অ্যাকচুয়েটর বা ভিজ্যুয়ালাইজেশনের মাধ্যমে বাস্তব জগতের সাথে যোগাযোগ করে।

এই পাঠে আপনি শিখবেন কীভাবে জটিল IoT অ্যাপ্লিকেশন ডিজাইন করতে হয়, যেখানে একাধিক সেন্সর, একাধিক ক্লাউড পরিষেবা ডেটা বিশ্লেষণ ও সংরক্ষণে ব্যবহৃত হয় এবং অ্যাকচুয়েটরের মাধ্যমে প্রতিক্রিয়া দেখানো হয়। আপনি ফলের গুণমান নিয়ন্ত্রণ সিস্টেমের একটি প্রোটোটাইপ ডিজাইন করতে শিখবেন, যেখানে প্রক্সিমিটি সেন্সর ব্যবহার করে IoT অ্যাপ্লিকেশন ট্রিগার করা হয় এবং এই প্রোটোটাইপের আর্কিটেকচার কেমন হবে তা জানবেন।

এই পাঠে আমরা আলোচনা করব:

🗑 এটি এই প্রকল্পের শেষ পাঠ, তাই এই পাঠ এবং অ্যাসাইনমেন্ট সম্পন্ন করার পরে আপনার ক্লাউড পরিষেবাগুলি পরিষ্কার করতে ভুলবেন না। অ্যাসাইনমেন্ট সম্পন্ন করতে পরিষেবাগুলি প্রয়োজন হবে, তাই প্রথমে এটি সম্পন্ন করুন।

প্রয়োজন হলে আপনার প্রকল্প পরিষ্কার করার গাইড দেখুন।

জটিল IoT অ্যাপ্লিকেশন ডিজাইন করা

IoT অ্যাপ্লিকেশন অনেক উপাদানের সমন্বয়ে গঠিত। এর মধ্যে বিভিন্ন ডিভাইস এবং ইন্টারনেট পরিষেবা অন্তর্ভুক্ত।

IoT অ্যাপ্লিকেশনকে থিংস (ডিভাইস) হিসেবে বর্ণনা করা যায়, যা ডেটা পাঠায় এবং ইনসাইট তৈরি করে। এই ইনসাইট অ্যাকশন তৈরি করে যা ব্যবসা বা প্রক্রিয়াকে উন্নত করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি ইঞ্জিন (থিং) তাপমাত্রার ডেটা পাঠায়। এই ডেটা ব্যবহার করে নির্ধারণ করা হয় যে ইঞ্জিনটি প্রত্যাশিতভাবে কাজ করছে কিনা (ইনসাইট)। এই ইনসাইট ব্যবহার করে ইঞ্জিনের রক্ষণাবেক্ষণের সময়সূচি অগ্রাধিকার দেওয়া হয় (অ্যাকশন)।

বিভিন্ন থিংস বিভিন্ন ধরনের ডেটা সংগ্রহ করে।
IoT পরিষেবাগুলি সেই ডেটার উপর ইনসাইট প্রদান করে, কখনও কখনও অতিরিক্ত উৎস থেকে ডেটা যোগ করে।
এই ইনসাইট অ্যাকশন চালায়, যেমন ডিভাইসের অ্যাকচুয়েটর নিয়ন্ত্রণ করা বা ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করা।

রেফারেন্স IoT আর্কিটেকচার

উপরের চিত্রটি একটি রেফারেন্স IoT আর্কিটেকচার দেখায়।

🎓 একটি রেফারেন্স আর্কিটেকচার হল একটি উদাহরণ আর্কিটেকচার যা নতুন সিস্টেম ডিজাইন করার সময় রেফারেন্স হিসেবে ব্যবহার করা যায়। এই ক্ষেত্রে, যদি আপনি একটি নতুন IoT সিস্টেম তৈরি করেন, আপনি রেফারেন্স আর্কিটেকচার অনুসরণ করতে পারেন এবং প্রয়োজন অনুযায়ী আপনার নিজস্ব ডিভাইস এবং পরিষেবাগুলি প্রতিস্থাপন করতে পারেন।

থিংস হল ডিভাইস যা সেন্সর থেকে ডেটা সংগ্রহ করে, কখনও কখনও এজ পরিষেবার সাথে মিথস্ক্রিয়া করে সেই ডেটা ব্যাখ্যা করতে, যেমন ইমেজ ক্লাসিফায়ার ব্যবহার করে ইমেজ ডেটা বিশ্লেষণ করা। ডিভাইস থেকে ডেটা IoT পরিষেবায় পাঠানো হয়।
ইনসাইট আসে সার্ভারলেস অ্যাপ্লিকেশন থেকে, অথবা সংরক্ষিত ডেটার উপর বিশ্লেষণ চালিয়ে।
অ্যাকশন হতে পারে ডিভাইসে পাঠানো কমান্ড, অথবা ডেটার ভিজ্যুয়ালাইজেশন যা মানুষের সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করে।

উপরের চিত্রটি এই পাঠে আলোচনা করা উপাদান এবং পরিষেবাগুলির কিছু দেখায় এবং কীভাবে সেগুলি একটি রেফারেন্স IoT আর্কিটেকচারে সংযুক্ত হয়।

থিংস - আপনি সেন্সর থেকে ডেটা সংগ্রহ করতে ডিভাইস কোড লিখেছেন এবং ক্লাউড ও এজ ডিভাইসে কাস্টম ভিশন ব্যবহার করে ইমেজ বিশ্লেষণ করেছেন। এই ডেটা IoT হাবে পাঠানো হয়েছে।
ইনসাইট - আপনি Azure Functions ব্যবহার করে IoT হাবে পাঠানো বার্তাগুলির প্রতিক্রিয়া জানিয়েছেন এবং ডেটা পরবর্তী বিশ্লেষণের জন্য Azure Storage-এ সংরক্ষণ করেছেন।
অ্যাকশন - আপনি ক্লাউডে নেওয়া সিদ্ধান্তের ভিত্তিতে ডিভাইসের অ্যাকচুয়েটর নিয়ন্ত্রণ করেছেন এবং Azure Maps ব্যবহার করে ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজ করেছেন।

✅ আপনি যে IoT ডিভাইস ব্যবহার করেছেন, যেমন স্মার্ট হোম অ্যাপ্লায়েন্স, সেগুলি নিয়ে ভাবুন। সেই ডিভাইস এবং এর সফটওয়্যারে থিংস, ইনসাইট এবং অ্যাকশন কী কী?

এই প্যাটার্নটি আপনার প্রয়োজন অনুযায়ী বড় বা ছোট আকারে স্কেল করা যেতে পারে, আরও ডিভাইস এবং পরিষেবা যোগ করে।

ডেটা এবং নিরাপত্তা

আপনার সিস্টেমের আর্কিটেকচার সংজ্ঞায়িত করার সময়, আপনাকে ডেটা এবং নিরাপত্তা সম্পর্কে ক্রমাগত চিন্তা করতে হবে।

আপনার ডিভাইস কী ডেটা পাঠায় এবং গ্রহণ করে?
সেই ডেটা কীভাবে সুরক্ষিত এবং সুরক্ষিত করা উচিত?
ডিভাইস এবং ক্লাউড পরিষেবায় অ্যাক্সেস কীভাবে নিয়ন্ত্রণ করা উচিত?

✅ আপনার IoT ডিভাইসগুলির ডেটা নিরাপত্তা সম্পর্কে চিন্তা করুন। সেই ডেটার কতটুকু ব্যক্তিগত এবং গোপন রাখা উচিত, ট্রানজিটে বা সংরক্ষণের সময়? কোন ডেটা সংরক্ষণ করা উচিত নয়?

ফলের গুণমান নিয়ন্ত্রণ সিস্টেম ডিজাইন করা

এখন থিংস, ইনসাইট এবং অ্যাকশনের ধারণাটি আমাদের ফলের গুণমান নির্ধারণকারী ডিটেক্টরে প্রয়োগ করি এবং একটি বড় এন্ড-টু-এন্ড অ্যাপ্লিকেশন ডিজাইন করি।

ধরা যাক আপনাকে একটি ফলের গুণমান নির্ধারণকারী সিস্টেম তৈরি করার দায়িত্ব দেওয়া হয়েছে যা একটি প্রসেসিং প্ল্যান্টে ব্যবহৃত হবে। ফল একটি কনভেয়র বেল্ট সিস্টেমে ভ্রমণ করে যেখানে বর্তমানে কর্মীরা হাতে ফল পরীক্ষা করে এবং অনুপযুক্ত ফল সরিয়ে দেয়। খরচ কমানোর জন্য, প্ল্যান্টের মালিক একটি স্বয়ংক্রিয় সিস্টেম চান।

✅ IoT (এবং সাধারণভাবে প্রযুক্তি) বৃদ্ধির সাথে সাথে ম্যানুয়াল কাজগুলি মেশিন দ্বারা প্রতিস্থাপিত হচ্ছে। কিছু গবেষণা করুন: IoT-এর কারণে কতগুলি কাজ হারানোর অনুমান করা হয়েছে? IoT ডিভাইস তৈরি করতে কতগুলি নতুন কাজ তৈরি হবে?

আপনাকে এমন একটি সিস্টেম তৈরি করতে হবে যেখানে ফল কনভেয়র বেল্টে পৌঁছানোর সাথে সাথে এটি সনাক্ত করা হবে, এটি ফটোগ্রাফ করা হবে এবং এজ-এ চলমান একটি AI মডেল ব্যবহার করে পরীক্ষা করা হবে। ফলাফলগুলি ক্লাউডে সংরক্ষণ করা হবে এবং যদি ফল অনুপযুক্ত হয় তবে একটি বিজ্ঞপ্তি দেওয়া হবে যাতে এটি সরিয়ে ফেলা যায়।


থিংস	কনভেয়র বেল্টে ফলের উপস্থিতি সনাক্তকারী ফল ফটোগ্রাফ ও শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য ক্যামেরা এজ ডিভাইসে চলমান ক্লাসিফায়ার অনুপযুক্ত ফলের জন্য বিজ্ঞপ্তি দেওয়ার ডিভাইস
ইনসাইট	ফলের গুণমান পরীক্ষা করার সিদ্ধান্ত নেওয়া ফলের শ্রেণীবিভাগের ফলাফল সংরক্ষণ করা অনুপযুক্ত ফলের জন্য সতর্কতা প্রয়োজন কিনা তা নির্ধারণ করা
অ্যাকশন	ফল ফটোগ্রাফ করার এবং ইমেজ ক্লাসিফায়ার দিয়ে পরীক্ষা করার জন্য ডিভাইসে কমান্ড পাঠানো অনুপযুক্ত ফলের জন্য সতর্কতা দেওয়ার জন্য ডিভাইসে কমান্ড পাঠানো

আপনার অ্যাপ্লিকেশন প্রোটোটাইপ করা

উপরের চিত্রটি এই প্রোটোটাইপ অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি রেফারেন্স আর্কিটেকচার দেখায়।

একটি IoT ডিভাইস প্রক্সিমিটি সেন্সর ব্যবহার করে ফলের উপস্থিতি সনাক্ত করে। এটি ক্লাউডে একটি বার্তা পাঠায় যে ফল সনাক্ত করা হয়েছে।
ক্লাউডে একটি সার্ভারলেস অ্যাপ্লিকেশন অন্য একটি ডিভাইসে একটি কমান্ড পাঠায় যাতে এটি একটি ফটোগ্রাফ তোলে এবং ইমেজ শ্রেণীবিভাগ করে।
একটি IoT ডিভাইস ক্যামেরা ব্যবহার করে একটি ছবি তোলে এবং এটি এজ-এ চলমান একটি ইমেজ ক্লাসিফায়ারে পাঠায়। ফলাফলগুলি ক্লাউডে পাঠানো হয়।
ক্লাউডে একটি সার্ভারলেস অ্যাপ্লিকেশন এই তথ্য সংরক্ষণ করে যা পরে বিশ্লেষণ করা হয়। যদি ফল অনুপযুক্ত হয় তবে এটি একটি IoT ডিভাইসে কমান্ড পাঠায় যাতে LED-এর মাধ্যমে কর্মীদের সতর্ক করা হয়।

💁 এই পুরো IoT অ্যাপ্লিকেশনটি একটি একক ডিভাইস হিসেবে বাস্তবায়িত হতে পারে, যেখানে ইমেজ শ্রেণীবিভাগ শুরু করা এবং LED নিয়ন্ত্রণ করার সমস্ত লজিক অন্তর্ভুক্ত। এটি IoT হাব ব্যবহার করতে পারে শুধুমাত্র অনুপযুক্ত ফলের সংখ্যা ট্র্যাক করতে এবং ডিভাইস কনফিগার করতে। এই পাঠে এটি বড় আকারের IoT অ্যাপ্লিকেশনের ধারণাগুলি প্রদর্শনের জন্য প্রসারিত করা হয়েছে।

প্রোটোটাইপের জন্য, আপনি এটি একটি একক ডিভাইসে বাস্তবায়ন করবেন। যদি আপনি একটি মাইক্রোকন্ট্রোলার ব্যবহার করেন তবে ইমেজ ক্লাসিফায়ার চালানোর জন্য একটি পৃথক এজ ডিভাইস ব্যবহার করবেন। আপনি ইতিমধ্যে এটি তৈরি করতে প্রয়োজনীয় বেশিরভাগ বিষয় শিখেছেন।

সেন্সর থেকে ফলের গুণমান পরীক্ষা শুরু করা

IoT ডিভাইসের এমন একটি ট্রিগার প্রয়োজন যা নির্দেশ করবে কখন ফল শ্রেণীবদ্ধ করার জন্য প্রস্তুত। একটি ট্রিগার হতে পারে কনভেয়র বেল্টে ফল সঠিক অবস্থানে আছে কিনা তা পরিমাপ করা, যা একটি সেন্সরের মাধ্যমে দূরত্ব মাপার মাধ্যমে করা হয়।

প্রক্সিমিটি সেন্সর ব্যবহার করে সেন্সর থেকে একটি বস্তুর দূরত্ব পরিমাপ করা যায়। এগুলি সাধারণত একটি ইলেক্ট্রোম্যাগনেটিক রেডিয়েশন বিম (যেমন লেজার বা ইনফ্রারেড আলো) প্রেরণ করে এবং তারপর একটি বস্তুর উপর থেকে প্রতিফলিত রেডিয়েশন সনাক্ত করে। লেজার বিম পাঠানোর এবং সংকেত ফিরে আসার মধ্যে সময় ব্যবধান ব্যবহার করে সেন্সরের দূরত্ব নির্ধারণ করা যায়।

💁 আপনি সম্ভবত প্রক্সিমিটি সেন্সর ব্যবহার করেছেন তা না জেনেই। বেশিরভাগ স্মার্টফোন কল করার সময় স্ক্রিন বন্ধ করে দেয় যাতে আপনার কানের স্পর্শে কল শেষ না হয়। এটি প্রক্সিমিটি সেন্সর ব্যবহার করে কাজ করে, যা কল চলাকালীন স্ক্রিনের কাছে একটি বস্তু সনাক্ত করে এবং ফোন একটি নির্দিষ্ট দূরত্বে না যাওয়া পর্যন্ত টাচ ফাংশন নিষ্ক্রিয় করে।

কাজ - দূরত্ব সেন্সর ব্যবহার করে ফলের গুণমান নির্ধারণ ট্রিগার করা

আপনার IoT ডিভাইস ব্যবহার করে একটি প্রক্সিমিটি সেন্সর দিয়ে একটি বস্তু সনাক্ত করার জন্য প্রাসঙ্গিক গাইডটি অনুসরণ করুন:

ফলের গুণমান নির্ধারণে ব্যবহৃত ডেটা

প্রোটোটাইপ ফল নির্ধারণকারী ডিভাইসের একাধিক উপাদান একে অপরের সাথে যোগাযোগ করে।

একটি প্রক্সিমিটি সেন্সর ফলের দূরত্ব পরিমাপ করে এবং এটি IoT হাবে পাঠায়
ক্যামেরা নিয়ন্ত্রণের জন্য IoT হাব থেকে ক্যামেরা ডিভাইসে কমান্ড পাঠানো হয়
ইমেজ শ্রেণীবিভাগের ফলাফল IoT হাবে পাঠানো হয়
LED নিয়ন্ত্রণের জন্য কমান্ড IoT হাব থেকে LED সহ ডিভাইসে পাঠানো হয়

এই বার্তাগুলির কাঠামো শুরুতেই সংজ্ঞায়িত করা ভাল, অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার আগে।

💁 প্রায় প্রতিটি অভিজ্ঞ ডেভেলপার তাদের ক্যারিয়ারে কোনো না কোনো সময় ডেটা পাঠানোর এবং প্রত্যাশিত ডেটার মধ্যে পার্থক্যের কারণে বাগ খুঁজে বের করতে ঘণ্টার পর ঘণ্টা, এমনকি দিনের পর দিন ব্যয় করেছেন।

উদাহরণস্বরূপ - যদি আপনি তাপমাত্রার তথ্য পাঠান, তাহলে JSON কীভাবে সংজ্ঞায়িত করবেন? আপনি একটি ফিল্ড temperature নামে রাখতে পারেন, অথবা সাধারণ সংক্ষিপ্ত রূপ temp ব্যবহার করতে পারেন।

{
    "temperature": 20.7
}

এর তুলনায়:

{
    "temp": 20.7
}

আপনাকে ইউনিটগুলিও বিবেচনা করতে হবে - তাপমাত্রা কি °C নাকি °F-এ? যদি আপনি একটি কনজিউমার ডিভাইস ব্যবহার করেন এবং তারা ডিসপ্লে ইউনিট পরিবর্তন করে, তবে আপনাকে নিশ্চিত করতে হবে যে ক্লাউডে পাঠানো ইউনিটগুলি সামঞ্জস্যপূর্ণ থাকে।

✅ কিছু গবেষণা করুন: কীভাবে ইউনিট সমস্যার কারণে $125 মিলিয়ন মূল্যের Mars Climate Orbiter বিধ্বস্ত হয়েছিল?

ফলের গুণমান নির্ধারণকারী ডিভাইসের জন্য পাঠানো ডেটা সম্পর্কে চিন্তা করুন। আপনি প্রতিটি বার্তা কীভাবে সংজ্ঞায়িত করবেন? কোথায় ডেটা বিশ্লেষণ করবেন এবং কোন ডেটা পাঠানোর সিদ্ধান্ত নেবেন?

উদাহরণস্বরূপ - প্রক্সিমিটি সেন্সর ব্যবহার করে ইমেজ শ্রেণীবিভাগ ট্রিগার করা। IoT ডিভাইস দূরত্ব পরিমাপ করে, কিন্তু সিদ্ধান্ত কোথায় নেওয়া হয়? ডিভাইস কি সিদ্ধান্ত নেয় যে ফল যথেষ্ট কাছাকাছি এবং IoT হাবকে শ্রেণীবিভাগ ট্রিগার করতে একটি বার্তা পাঠায়? নাকি এটি দূরত্বের পরিমাপ পাঠায় এবং IoT হাব সিদ্ধান্ত নেয়?

এই প্রশ্নগুলির উত্তর হল - এটি নির্ভর করে। প্রতিটি ব্যবহার ক্ষেত্রে আলাদা, এজন্য একজন IoT ডেভেলপার হিসেবে আপনাকে আপনার তৈরি করা সিস্টেম, এটি কীভাবে ব্যবহৃত হয় এবং সনাক্ত করা ডেটা বুঝতে হবে।

যদি সিদ্ধান্ত IoT হাব দ্বারা নেওয়া হয়, তবে আপনাকে একাধিক দূরত্ব পরিমাপ পাঠাতে হবে।
যদি আপনি খুব বেশি বার্তা পাঠান, এটি IoT হাবের খরচ বাড়ায় এবং IoT ডিভাইসগুলির জন্য প্রয়োজনীয় ব্যান্ডউইথ বাড়ায় (বিশেষত একটি কারখানায় যেখানে লক্ষ লক্ষ ডিভাইস রয়েছে)। এটি আপনার ডিভাইসকে ধীর করতে পারে।
যদি আপনি ডিভাইসে সিদ্ধান্ত নেন, তবে আপনাকে মেশিনটি সূক্ষ্মভাবে টিউন করার জন্য ডিভাইসটি কনফিগার করার একটি উপায় প্রদান করতে হবে।

বিভিন্ন IoT ডিভাইস সিমুলেট করতে ডেভেলপার ডিভাইস ব্যবহার করা

আপনার প্রোটোটাইপ তৈরি করতে, আপনার IoT ডেভ কিটকে একাধিক ডিভাইসের মতো আচরণ করতে হবে, টেলিমেট্রি পাঠাতে এবং কমান্ডের প্রতিক্রিয়া জানাতে হবে।

Raspberry Pi বা ভার্চু

💁 কিছু হার্ডওয়্যার একাধিক অ্যাপ্লিকেশন একসাথে চালানোর সময় সঠিকভাবে কাজ নাও করতে পারে।

মাইক্রোকন্ট্রোলারে একাধিক ডিভাইস সিমুলেট করা

মাইক্রোকন্ট্রোলারে একাধিক ডিভাইস সিমুলেট করা তুলনামূলকভাবে জটিল। সিঙ্গেল বোর্ড কম্পিউটারের মতো একাধিক অ্যাপ্লিকেশন একসাথে চালানো সম্ভব নয়। আপনাকে একটি অ্যাপ্লিকেশনের মধ্যেই সব আলাদা IoT ডিভাইসের লজিক অন্তর্ভুক্ত করতে হবে।

এই প্রক্রিয়াকে সহজ করার জন্য কিছু পরামর্শ:

প্রতিটি IoT ডিভাইসের জন্য একটি বা একাধিক ক্লাস তৈরি করুন - উদাহরণস্বরূপ, DistanceSensor, ClassifierCamera, LEDController নামে ক্লাস তৈরি করুন। প্রতিটি ক্লাসের নিজস্ব setup এবং loop মেথড থাকবে, যা প্রধান setup এবং loop ফাংশন দ্বারা ডাকা হবে।
কমান্ডগুলো একটি নির্দিষ্ট স্থানে হ্যান্ডেল করুন এবং প্রয়োজন অনুযায়ী সেগুলো সংশ্লিষ্ট ডিভাইস ক্লাসে পাঠান।
প্রধান loop ফাংশনে প্রতিটি ডিভাইসের জন্য সময় নির্ধারণ করতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি ডিভাইস ক্লাস প্রতি ১০ সেকেন্ডে প্রক্রিয়া করতে হয় এবং অন্যটি প্রতি ১ সেকেন্ডে, তাহলে প্রধান loop ফাংশনে ১ সেকেন্ডের ডিলে ব্যবহার করুন। প্রতিটি loop কল সেই ডিভাইসের কোড ট্রিগার করবে যা প্রতি সেকেন্ডে প্রক্রিয়া করতে হয়, এবং একটি কাউন্টার ব্যবহার করে প্রতি ১০ বার লুপে অন্য ডিভাইসটি প্রক্রিয়া করুন (এরপর কাউন্টার রিসেট করুন)।

প্রোডাকশনে স্থানান্তর

প্রোটোটাইপটি চূড়ান্ত প্রোডাকশন সিস্টেমের ভিত্তি তৈরি করবে। প্রোডাকশনে স্থানান্তরের সময় কিছু পার্থক্য হতে পারে, যেমন:

টেকসই উপাদান - এমন হার্ডওয়্যার ব্যবহার করা যা কারখানার শব্দ, তাপ, কম্পন এবং চাপ সহ্য করতে পারে।
অভ্যন্তরীণ যোগাযোগ ব্যবহার - কিছু উপাদান সরাসরি যোগাযোগ করবে, ক্লাউডে যাওয়ার প্রয়োজন এড়িয়ে। কেবলমাত্র ডেটা সংরক্ষণের জন্য ক্লাউডে পাঠানো হবে। এটি কীভাবে করা হবে তা কারখানার সেটআপের উপর নির্ভর করে, হয় সরাসরি যোগাযোগের মাধ্যমে, অথবা গেটওয়ে ডিভাইস ব্যবহার করে IoT পরিষেবার একটি অংশ এজ-এ চালিয়ে।
কনফিগারেশন অপশন - প্রতিটি কারখানা এবং ব্যবহার ক্ষেত্র আলাদা, তাই হার্ডওয়্যারটি কনফিগারযোগ্য হতে হবে। উদাহরণস্বরূপ, প্রক্সিমিটি সেন্সর বিভিন্ন দূরত্বে বিভিন্ন ফল শনাক্ত করতে পারে। ক্লাসিফিকেশন ট্রিগার করার জন্য দূরত্বটি হার্ডকোড করার পরিবর্তে, এটি ক্লাউডের মাধ্যমে কনফিগারযোগ্য হওয়া উচিত, যেমন একটি ডিভাইস টুইন ব্যবহার করে।
স্বয়ংক্রিয় ফল অপসারণ - অপরিপক্ক ফল শনাক্ত করতে LED ব্যবহার করার পরিবর্তে, স্বয়ংক্রিয় ডিভাইস ফলটি সরিয়ে দেবে।

✅ কিছু গবেষণা করুন: প্রোডাকশন ডিভাইস কীভাবে ডেভেলপার কিট থেকে আলাদা হতে পারে?

🚀 চ্যালেঞ্জ

এই পাঠে আপনি IoT সিস্টেম আর্কিটেক্ট করার জন্য প্রয়োজনীয় কিছু ধারণা শিখেছেন। আগের প্রকল্পগুলোর কথা ভাবুন। সেগুলো কীভাবে উপরের রেফারেন্স আর্কিটেকচারে ফিট করে?

এখন পর্যন্ত করা প্রকল্পগুলোর একটি বেছে নিন এবং আরও জটিল সমাধানের ডিজাইন নিয়ে ভাবুন, যেখানে একাধিক ক্ষমতা একত্রিত হবে যা প্রকল্পগুলোতে কভার করা হয়নি। আর্কিটেকচার আঁকুন এবং ভাবুন কী কী ডিভাইস এবং পরিষেবা প্রয়োজন হবে।

উদাহরণস্বরূপ - একটি যানবাহন ট্র্যাকিং ডিভাইস যা GPS এবং সেন্সর ব্যবহার করে রেফ্রিজারেটেড ট্রাকের তাপমাত্রা, ইঞ্জিন চালু এবং বন্ধের সময় এবং চালকের পরিচয় পর্যবেক্ষণ করে। এতে কী কী ডিভাইস জড়িত, কী কী পরিষেবা জড়িত, কী ডেটা প্রেরণ করা হচ্ছে এবং নিরাপত্তা ও গোপনীয়তার বিষয়গুলো কী?

পোস্ট-লেকচার কুইজ

পর্যালোচনা ও স্ব-অধ্যয়ন

IoT আর্কিটেকচারের বিষয়ে আরও পড়ুন Microsoft ডকসের Azure IoT রেফারেন্স আর্কিটেকচার ডকুমেন্টেশন এ।
ডিভাইস টুইন সম্পর্কে আরও জানুন Microsoft ডকসের IoT হাব ডকুমেন্টেশনে ডিভাইস টুইন বুঝুন এবং ব্যবহার করুন এ।
OPC-UA সম্পর্কে পড়ুন, যা শিল্প স্বয়ংক্রিয়করণে ব্যবহৃত একটি মেশিন-টু-মেশিন যোগাযোগ প্রোটোকল, উইকিপিডিয়ার OPC-UA পেজে।

অ্যাসাইনমেন্ট

ফল মানের ডিটেক্টর তৈরি করুন

অস্বীকৃতি:
এই নথিটি AI অনুবাদ পরিষেবা Co-op Translator ব্যবহার করে অনুবাদ করা হয়েছে। আমরা যথাসাধ্য সঠিকতার জন্য চেষ্টা করি, তবে অনুগ্রহ করে মনে রাখুন যে স্বয়ংক্রিয় অনুবাদে ত্রুটি বা অসঙ্গতি থাকতে পারে। মূল ভাষায় থাকা নথিটিকে প্রামাণিক উৎস হিসেবে বিবেচনা করা উচিত। গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য, পেশাদার মানব অনুবাদ সুপারিশ করা হয়। এই অনুবাদ ব্যবহারের ফলে কোনো ভুল বোঝাবুঝি বা ভুল ব্যাখ্যা হলে আমরা দায়বদ্ধ থাকব না।

40 KiB Raw Permalink Blame History