Методи і DevOps-засоби моніторингу, оновлення та прогнозування стану IoT-пристроїв

Abstract

У кваліфікаційній роботі проведено аналітичний огляд сучасних підходів до моніторингу, обслуговування та прогнозування стану IoT-пристроїв, проаналізовано архітектури побудови IoT-систем із використанням edge-, fog- та cloud-рівнів та досліджено особливості застосування DevOps-підходів у середовищах Інтернету речей. Запропоновано та обґрунтовано багаторівневу архітектуру DevOps-орієнтованої IoT-системи, яка поєднує рівень IoT-пристроїв, edge-обчислень і хмарних сервісів. Розроблено метод визначення пріоритетів OTA-оновлення та прогнозування деградації, який поєднує поточний стан пристрою, час від останнього оновлення та кількість зафіксованих помилок. Запропоновано систему метрик для оцінювання ефективності роботи платформи, що включає середню доступність, середній час оновлення та точність прогнозування стану Розроблено механізм збору та передавання телеметрії з використанням протоколів MQTT та HTTP, а також запропоновано DevOps-орієнтований процес безперервного оновлення IoT-вузлів, який включає CI/CD-конвеєр, формування підписок OTA-артефактів, доставку оновлень через edge-шлюзи та автоматичні механізми їх скасування.

In the qualification thesis, an analytical review of modern approaches to monitoring, maintenance, and state prediction of IoT devices is carried out. Architectures of IoT systems based on edge, fog, and cloud layers are analyzed, and the specifics of applying DevOps approaches in Internet of Things environments are investigated. A multi-layer DevOps-oriented IoT system architecture is proposed and substantiated, combining the IoT device layer, edge computing, and cloud services. A method for determining OTA update priorities and predicting device degradation is developed, which integrates the current device state, the time since the last update, and the number of detected errors. A system of metrics for evaluating the platform’s performance is proposed, including average availability, average update time, and state prediction accuracy. A mechanism for collecting and transmitting telemetry using MQTT and HTTP protocols is developed. In addition, a DevOps-oriented continuous update process for IoT nodes is proposed, which includes a CI/CD pipeline, generation and subscription of OTA artifacts, delivery of updates via edge gateways, and automatic rollback mechanisms.