IoT hoạt động dựa trên các đối tượng và thiết bị gọi là "vạn vật" có kết nối với internet được trang bị cảm biến, phần mềm và các công nghệ khác cho phép truyền và nhận dữ liệu đến và đi từ các thiết bị và hệ thống khác. Mục đích chính của IoT là giúp mọi thứ trở nên năng động và thuận tiện hơn. Các khối xây dựng cơ bản dùng trong hệ thống IoT trên toàn bộ các ngành công nghiệp và thiết bị bao gồm cảm biến, giải pháp có dây và không dây, ăng-ten, pin và một vài loại đầu nối nhỏ hơn và các thành phần thụ động cung cấp năng lượng, kết nối đa chiều, và các thiết bị thông minh khác thuộc hệ sinh thái.

Các cảm biển này sẽ thu thập những dữ liệu cực kỳ nhạy cảm và gỡ bỏ khoảng cách giữa thế giới thật và thế giới ảo. Cảm biến có thể chuyển đổi những thông tin có giá trị từ thế giới thật vào thế giới ảo, sau đó xử lý để thực hiện các hành động hữu ích, tiếp đến là phân tích và sử dụng những dữ liệu đó để cải thiện sản phẩm và dịch vụ cung cấp cho người dùng thiết bị có kích hoạt IoT. Ngoài ra, cảm biến cũng có thể được định danh và tích hợp vào các mạng lưới truyền thông.

Trong bất kỳ ứng dụng Thông Minh nào, cảm biến đều rất quan trọng. Cảm biến dò bất kỳ thay đổi vật lý/hóa học nào và sau khi xử lý, các cảm biến có dữ liệu được thu thập sẽ tự động hóa ứng dụng/thiết bị để khiến chúng thành Thông Minh. IoT tích hợp nhiều loại cảm biến, thiết bị và node khác nhau có khả năng tự giao tiếp với nhau mà không cần con người can thiệp vào. Các thiết bị như Cảm Biến và mô-đun bộ truyền động được kết nối vật lý theo các cách kết nối thông thường như USB, GPIO, I2C, SPI và UART.

Bản chất của IoT là "vạn vật" và "dữ liệu". Phần cứng sử dụng trong các hệ thống IoT được trang bị các bộ phận điện tử, chẳng hạn như cảm biến tích hợp, cảm biến và bộ truyền động thông minh, thiết bị điện tử và phần mềm có khả năng kết nối/giao tiếp để thu thập, lọc và trao đổi dữ liệu về bản thân, trạng thái và môi trường của chúng.

"Vạn vật" có các thông tin được liên kết, chúng có thể là thông tin tĩnh hoặc động và được nhúng bên trong hệ thống. Điều này cho phép nhiều đối tượng/thiết bị có thể làm "vạn vật" thông minh. Đối tượng có công nghệ IoT đã được ứng dụng sẵn khả năng thông minh bằng cách sử dụng nhiều công cụ và công nghệ khác nhau. "Vạn vật" đã phát triển do có sự kết hợp của nhiều loại công nghệ, phân tích thời gian thực, trí tuệ nhân tạo, máy học, cảm biến tiện nghi và các hệ thống nhúng. Các hệ thống khung hỗ trợ khác đóng góp vào việc tạo nên IoT đó là các trường truyền thống của hệ thống nhúng, mạng lưới cảm biến không dây, hệ thống điều khiển, công nghệ tự động hóa, v.v.

Cảm biến được sử dụng hầu như trên tất cả các lĩnh vực để tạo ra một môi trường IoT thông minh, một vài ứng dụng trong môi trường thông minh đó là bãi đậu xe thông minh, quản lý giao thông thông minh, chiếu sáng thông minh, thành phố thông minh, đo lường thông minh và nhiều hơn nữa. Có nhiều loại cảm biến khác nhau từ đơn giản cho đến phức tạp. Một số cảm biến IoT thường được sử dụng là Cảm Biến Tiệm Cận, Cảm Biến Vị Trí, Cảm Biến Sự Chiếm Giữ, Cảm Biến Chuyển Động, Cảm Biến Vận Tốc, Cảm Biến Nhiệt Độ, Cảm Biến Áp Suất, Cảm Biến Hóa Chất, Cảm Biến Độ Ẩm, Cảm Biến Chất Lượng Nước, Cảm Biến Hồng Ngoại, Cảm Biến Con Quay Hồi Chuyển, Cảm Biến Quang Học, v.v. Việc phân loại cảm biến có thể dựa theo thông số kỹ thuật, cách thức chuyển đổi, loại nguyên liệu được sử dụng, hiện tượng vật lý được cảm nhận, đặc tính, v.v. của cảm biến. Đặc điểm này có thể được cung cấp tại các mức tích hợp khác nhau, tùy theo số lượng các loại cảm biến khác nhau được bao gồm trong một gói hoặc mô-đun cảm biến.

Các thiết bị IoT rất khác nhau, nhưng phần lớn trong số đó đều cần số lượng lớn cảm biến lắp đặt trải rộng trên một khu vực rộng lớn. Có nhiều loại kỹ thuật giao tiếp khác nhau để các cảm biến/thiết bị này kết nối với nhau. Tất cả các cảm biến và thiết bị khác nhau có thể sử dụng những giao thức truyền thông tin khác nhau, ví dụ như quy tắc và định dạng dữ liệu được dùng để truyền thông tin. Cảm biến, cổng kết nối, bộ định tuyến, phần mềm, nền tảng và các hệ thống khác đều được liên kết trong hệ sinh thái IoT, cách mà chúng kết nối với nhau được gọi là mạng lưới IoT. Về cơ bản, điều này đề cập đến các giải pháp mạng khác nhau về mức tiêu thụ năng lượng, phạm vi và băng thông. Cảm biến và thiết bị chuyển đổi được kết nối với các mạng bằng nhiều thiết bị mạng khác nhau như hub, cổng kết nối, bộ định tuyến, cầu nối mạng và bộ chuyển đổi, tùy loại ứng dụng. Cần phải cẩn trọng khi chọn công nghệ kết nối hoặc giao thức mạng IoT phù hợp.

Các giải pháp kết nối IoT sử dụng một số quy định và định dạng tin nhắn số bắt buộc phải được dùng khi trao đổi dữ liệu/tin nhắn giữa các thiết bị. Các giải pháp này có thể được thực hiện bằng cách dùng kết nối không dây hoặc có dây. Giải pháp không dây có các tiêu chuẩn khác nhau về kết nối tầm xa và tầm ngắn. Giải pháp kết nối tầm xa có thể sử dụng các tiêu chuẩn có giấy phép (dữ liệu di động) hoặc không có giấy phép, được gọi là LPWAN (Mạng Diện Rộng Công Suất Thấp). Giải pháp mạng IoT tầm gần truyền dữ liệu qua khoảng cách vật lý ngắn, với khoảng cách giữa thiết bị thu thập dữ liệu và cổng kết nối xử lý dữ liệu cảm biến thường dưới 150 mét.

Cổng kết nối có thể giao tiếp với các cảm biến/thiết bị theo nhiều giao thức khác nhau và sau đó dịch dữ liệu nhận được thành một giao thức tiêu chuẩn như MQTT, giao thức này có thể xử lý trước và lọc dữ liệu được tạo ra để giảm các yêu cầu truyền, xử lý và lưu trữ dữ liệu.

WiFi là công nghệ không dây được sử dụng nhiều nhất cho các mạng cục bộ. Công nghệ này được sử dụng trên nhiều thiết bị IoT, đặc biệt trong việc thiết lập nhà thông minh và văn phòng thông minh. WiFi hoạt động ở tần số khoảng 2,4 GHz hoặc 5 GHz. WiFi HaLow (802.11ah) và HEW (802.11ax) là 2 chuẩn WiFi được phát triển riêng cho IoT.

Bluetooth cũng là một giao thức quan trọng đối với Internet Vạn Vật, ứng dụng cho nhà thông minh và các thiết bị công nghiệp. Công nghệ này có tốc độ tăng trưởng đáng kể. Đây là một lựa chọn kết nối có công suất thấp, tầm phát gần và băng thông cao. Bluetooth V5 là phiên bản mới nhất đã được giới thiệu và thiết kế đặc biệt để phục vụ cho Internet Vạn Vật. Nó có phạm vi hoạt động rộng gấp 4 lần và gấp đôi tốc độ truyền.

LPWAN là một chuẩn kết nối mạng toàn cầu mới được thiết kế cho các mạng lưới thông minh với những thiết bị có ràng buộc về tài nguyên được phân phối trên các khu vực rộng lớn với lượng điện tiêu thụ tối thiểu. Những mạng lưới này được thiết kế cho các thiết bị IoT có lượng dữ liệu thấp, chi phí thấp, cần tuổi thọ pin dài hơn và vận hành tại những địa điểm xa xôi và khó tiếp cận.

Internet Vạn Vật Băng Thông Hẹp (NB-IoT) là một chuẩn dựa theo LPWAN cho phép một loạt nhiều thiết bị và dịch vụ IoT mới hoạt động. NB-IoT cho phép một lượng lớn cảm biến/thiết bị thu thập và gửi dữ liệu trên các khu vực rộng mà vẫn bảo tồn thời lượng pin. Thời lượng pin có thể lên đến hàng năm thay vì chỉ theo tuần hoặc tháng. Thường thì các cổng kết nối IoT bắt buộc phải có để những thiết bị kiểu này có thể hoạt động được.

Mạng dữ liệu di động cung cấp đường truyền để truy cập vào internet. Các mạng này tập trung vào phạm vi và băng thông với cái giá là mức tiêu thụ điện năng. Dữ liệu có thể được gửi rất nhiều và gửi đi xa nhưng bù lại pin sẽ hết rất nhanh. Dữ liệu di động là giải pháp dành cho các thiết bị IoT cần truyền dữ liệu tầm xa với độ trễ thấp. Các giải pháp dữ liệu di động đó là LTE-M (bản nâng cấp của LTE), Cat-0 và cả Cat-1, EC-GSM và NB-LTE. Tất cả các chuẩn này hoạt động liền mạch trên các mạng LTE hoặc GSM hiện có. Chúng hỗ trợ một loạt các thiết bị IoT.

Một số thiết bị yêu cầu khả năng phủ sóng toàn cầu và/hoặc tính lưu động sẽ sử dụng công nghệ dữ liệu di động, tuy nhiên phần lớn các thiết bị IoT sẽ sử dụng các tần số được chia sẻ của công nghệ không cần dữ liệu di động trên các băng thông không có giấy phép để giao tiếp với nhau và với các thiết bị IoT trên đám mây.

Giải pháp kết nối bằng dây sử dụng cáp Ethernet để kết nối mạng. Ethernet là công nghệ kết nối các mạng cục bộ (LAN) sử dụng dây và cho phép các thiết bị giao tiếp với nhau. Cáp Ethernet sau đó được liên kết với cổng kết nối mạng thông qua DSL hoặc dây cáp. Mạng dây là một hạ tầng tốt và đơn giản để kết nối nếu bạn đã có sẵn đường dây điện thoại.

Internet Vạn Vật (IoT) được biểu thị như một mô hình trong đó các đối tượng được trang bị cảm biến, bộ truyền động và bộ xử lý tương tác với nhau để phục vụ một mục đích có ý nghĩa. Cảm biến, kết nối mạng, xử lý dữ liệu và giao diện người dùng là 4 thành phần chính của IoT. Dữ liệu cảm biến có thể được gửi đi để lưu trữ, xử lý, hoặc truyền thông tin đi xa hơn. Trong phần lớn các trường hợp, quy trình lặp lại theo 3 giai đoạn đơn giản: Nhập liệu, xử lý, xuất ra.

Bước đầu tiên trong chu kỳ xử lý dữ liệu là nhập liệu, ví dụ như việc cảm nhận mức độ quan trọng và ý nghĩa của thông tin từ dữ liệu cảm biến để tiến hành đưa ra quyết định. Dữ liệu của cảm biến có thể được trình bày theo nhiều kiểu khác nhau, bao gồm các kiểu như Boolean, nhị phân, các giá trị nổi bật, dữ liệu liên tục và giá trị số. Dữ liệu thô thu thập được từ cảm biến đầu tiên cần phải được lọc và xử lý. Việc xử lý được thực hiện bằng cách sử dụng các kỹ thuật dữ liệu khác nhau như data de-noising (khử nhiễu dữ hiệu), data imputation (quy dữ liệu), data outlier detection (dò dữ liệu ngoại lai), data aggregation (tổng hợp dữ liệu) và các kỹ thuật thao tác dữ liệu khác (phân loại, sắp xếp và tính toán). Tích hợp dữ liệu hoặc dung hợp cảm biến là quá trình kết hợp 2 hoặc nhiều nguồn dữ liệu lại với nhau, giúp tạo ra hệ thống động có độ chính xác và tính nhất quán cao hơn bao gồm các kết quả trên nhiều thiết bị khác nhau.

Các hệ thống IoT cần khả năng tính toán đặc biệt để xử lý dữ liệu và lưu trữ, vậy nên phải lưu trữ dữ liệu để từ đó tiến hành phân tích và đạt được kết quả mong muốn. Điều này cũng hỗ trợ việc thu thập, truyền, phân tích dữ liệu. Trong khi đó, phân tích dữ liệu lớn, máy học, Trí Tuệ Nhân Tạo và các kỹ thuật học tập sâu mang lại một giải pháp đầy hứa hẹn đối với việc phân tích dữ liệu cảm biến IoT. Những công nghệ này là lá bài thay đổi thế cục, chúng có thể được sử dụng để tự động hóa quy trình, dự đoán lỗi của thiết bị và theo dõi các mối đe dọa bảo mật trong thời gian thực. Khi các giải pháp đều được thực hiện tự động hoàn toàn, AI sẽ sử dụng các thiết bị có kết nối mạng IoT để dẫn dắt tương lai. Với việc ứng dụng AI để quản lý và phân tích dữ liệu IoT, các tổ chức có thể nhanh chóng lấy thông tin có giá trị từ những bộ dữ liệu khổng lồ, phức tạp này và phản hồi theo điều kiện thời gian thực.

Để đạt được sự hiệu quả trong việc tính toán các mô hình phân tích dữ liệu, cần có sự tích hợp các công nghệ mới nổi khác nhau như điện toán biên, điện toán đám mây và điện toán sương mù. Phân tích biên sẽ phân tích dự liệu tại vùng rìa của mạng lưới thay vì tại vùng trung tâm. Dữ liệu có thể được phân tích theo thời gian thực trên chính các thiết bị hoặc trong hệ thống cổng gần đó có kết nối với các thiết bị IoT. Các thiết bị biên có thể hoạt động như cổng kết nối, cho phép các thiết bị khác vào mạng để giao tiếp với Hub IoT khác. Cổng kết nối biên là điểm truy cập mạng dành cho thiết bị giao tiếp với dịch vụ nền tảng đám mây. Ngoài ra, cổng kết nối biên cũng thường đóng vai trò phiên dịch sự giao tiếp giữa các mạng sử dụng giao thức khác nhau.

Điện toán đám mây sử dụng dữ liệu lớn và các công nghệ hệ thống phân bổ song song trên máy chủ đám mây từ xa, điện toán đám mây xử lý lượng lớn dữ liệu do các cảm biến IoT tạo ra, điều này cho phép hệ thống cung cấp dịch vụ hiểu quả cho các ứng dụng IoT. Trong quá trình xử lý dữ liệu cảm biến IoT theo cấp sương mù, các chức năng của dữ liệu cảm biến được trích xuất và xử lý để phân loại các mẫu tín hiệu khác nhau bằng cách sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo. Dựa vào sự phân loại kết quả của mạng nơ-ron nhân tạo, việc nhận dạng sự kiện và ra quyết định được thực hiện ở cấp sương mù.

Cổng Kết Nối IoT Công Nghiệp Avnet SmartEdge (dựa trên Raspberry Pi's Broadcom BCM2837 SoC, bộ xử lý Arm Cortex-A53 4-nhân 64-Bit) là một ví dụ tốt. Cổng kết nối này cung cấp công suất tính toán hiệu suất cao giúp kết nối các cảm biến và nhiều thiết bị khác với Đám Mây.

Các nền tảng điện toán và xử lý biên IoT dựa trên các máy tính bo mạch đơn (SBC) cung cấp các cho bộ thiết kế ngày càng nhiều giải pháp hiệu quả về chi phí và được hỗ trợ tốt. Máy tính bo mạch đơn là một chiếc máy tính hoàn chỉnh được xây dựng trên một PCB duy nhất với tất cả các thành phần cơ bản cần thiết như CPU, bộ nhớ, đầu vào/đầu ra và các thành phần hệ thống bổ sung cần thiết cho một hệ thống máy tính. SBC tích hợp kiến trúc CPU đa nhân, GPU 3D cho khả năng xử lý đồ họa chất lượng cao và điện toán đa năng, với kết nối Wi-Fi, kết nối Ethernet tốc độ cao (Gigabit), PCI Express, kết nối hiển thị LVDS, HDMI, MIPI CSI-2 Camera có kết nối nối tiếp, kết nối SATA và khả năng xử lý đồ họa nâng cao, tất cả đều được thiết kế với mức tiêu thụ năng lượng tối thiểu. Raspberry Pi, Ultra96-V2, BeagleBone Black, BeagleBone AI là một trong số các SBC thông thường có sẵn.

Có nhiều bộ phát triển và công cụ khác nhau dành cho các bộ vi điều khiển (MCU), bộ vi xử lý (MPUs), bộ xử lý tín hiệu kỹ thuật số (DSP) và các nền tảng dựa trên vi mạch có thể lập trình theo trường (FPGA), đây đều là những cách hiệu quả nhất để thiết kế và phát triển hệ thống dựa trên nền tảng IoT.

Các cảm biến và công nghệ truyền thông khác nhau được sử dụng rộng rãi trong các hệ thống IOT để cảm nhận và truyền dữ liệu theo thời gian thực, giúp việc tính toán diễn ra nhanh và việc đưa ra quyết định hiệu quả hơn. Vai trò của việc quản lý năng lượng và cách các thiết bị từ xa và các thiết bị chạy lâu dài có thể quản lý năng lượng hiệu quả, rất quan trọng trong việc triển khai IoT thành công. Nhìn chung, các cảm biến IoT lúc nào cũng phải ở trạng thái hoạt động (24/7) và cần có năng lượng để thực hiện mục đích của chúng. Nếu số lượng cảm biến trong một khu vực tăng từ hàng chục lên hàng trăm thì yêu cầu về năng lượng để chạy các cảm biến đó phải được xử lý cẩn thận. Nguồn năng lượng tốt nhất được xác định tùy theo thiết bị IoT cụ thể, liệu thiết bị đó chạy bằng pin hay không, có tốn nhiều điện hay không, chạy bằng nguồn DC bus hay nguồn điện lưới chính.

Sự cân nhắc cũng phải được tính đến khi xác định nguồn điện cho việc tính toán, khả năng kết nối mạng, khả năng lưu trữ và bộ nhớ.

Để vận hành hàng tỷ thiết bị IoT có kết nối với Internet cần rất nhiều năng lượng. Điều này có thể khiến tạo ra một lượng lớn năng lượng bị lãng phí. Vì IoT được tối ưu hóa cho việc sử dụng năng lượng hiệu quả, một mạng IoT phức tạp với nhiều thành phần sử dụng máy điện toán khác nhau có thể được tối ưu hóa cho các tác vụ làm việc khác nhau, và có thể tự động đáp ứng yêu cầu sử dụng năng lượng cụ thể cho thiết bị. Để hệ thống có thể tiết kiệm năng lượng hiệu quả, cần triển khai dòng điện dự phòng thấp, hạn chế sự rò rỉ trong mạnh ở mức thấp nhất và tận dụng việc điều chỉnh công tơ.

Việc xử lý một lượng lớn dữ liệu và sử dụng các thuật toán thông minh để phân tích dữ liệu theo thời gian thực sẽ giúp hỗ trợ theo dõi mức tiêu thụ năng lượng. Đối với nhiều hệ thống IoT, việc đạt được mức năng lượng ổn định là một thách thức định kỳ, vấn đề có thể nằm ở hình thức triển khai, hoặc chi phí kết nối các thiết bị với nguồn điện áp. Những điều cần cân nhắc khi thiết kế bao gồm các thành phần chủ đạo của hệ thống, ví dụ như vi điều khiển (MCU), thiết bị kết nối không dây, và cảm biến được chọn, cùng với việc quản lý năng lượng hệ thống. Một cách quan trọng để giảm thiểu nhu cầu sử dụng điện đó là chọn bộ điều khiển/bộ xử lý phù hợp tiêu thụ ít năng lượng hơn.

Việc chọn giao thức mạng phù hợp cũng rất quan trọng. Một số giao thức sử dụng nhiều băng thông hơn mức cần thiết, từ đó tiêu thụ nhiều năng lượng hơn. Chúng ta có thể tiết kiệm một lượng điện đáng kể nếu tự động hóa được việc xử lý kết nối cảm biến và các chức năng ngoại vi khác. Trong một node cảm biến, lượng dữ liệu được gửi qua liên kết không dây là tương đối nhỏ. Do vậy, ZigBee cung cấp một giải pháp kết nối mạng lưới tối ưu; Bluetooth Thông minh là một lựa chọn tuyệt vời cho việc cấu hình điểm-nối-điểm độ nhạy năng lượng theo tiêu chuẩn, và các giải pháp GHz-phụ độc quyền cung cấp tính linh hoạt tối đa cho quy mô mạng, băng thông và tải trọng dữ liệu theo các cấu hình hình sao hoặc điểm-nối-điểm.

Tiêu thụ năng lượng ở chế độ công suất thấp và chủ động, cũng như nhu cầu nhanh chóng chuyển từ chế độ công suất thấp sang vận hành với tốc độ tối đa, sẽ tạo ra sự khác biệt đáng kể trong việc bảo tồn năng lượng của pin. Việc chọn thiết kế cuối cho các thiết bị có năng lượng thấp tương tự như việc chọn giải pháp cấp điện cho hệ thống. Tùy theo loại pin được sử dụng trong thiết bị, thường sẽ có một yêu cầu về bộ chuyển đổi tăng điện thế hoặc bộ điều chỉnh chuyển đổi tăng điện thế.

Có nhiều cách tiếp cận để tránh các vấn đề về tiêu thụ điện năng phổ biến trong IoT. Để cải thiện hiệu quả năng lượng của các thiết bị IoT, nhiều phương pháp giảm năng lượng và thu hoạch năng lượng có thể được kết hợp với nhau. Việc thu hoạch năng lượng có thể được tiến hành theo nhiều cách bằng cách sử dụng nguyên liệu áp điện, nguyên liệu nhiệt điện, năng lượng mặt trời, năng lượng gió, v.v. Thu hoạch năng lượng là hệ thống trong đó một dạng năng lượng được chuyển hóa qua các dạng khác thông qua môi trường xung quanh, kỹ thuật tân tiến này đã được sử dụng tương đối nhiều trong những năm gần đây và là một lựa chọn khả thi để triển khai một số thứ. Việc giảm năng lượng trong một hệ thống được triển khai ở mức bộ phận phần cứng, bằng cách sử dụng các kỹ thuật quản lý năng lượng tân tiến và nhiều chế độ tiết kiệm năng lượng khác nhau (chế độ ngủ, chế độ chủ động, chế độ công suất thấp)

Đối với các hệ thống phức tạp hơn, bảng mạch tích hợp quản lý năng lượng (PMIC) sẽ giúp việc kiểm soát chính xác hơn trên toàn bộ hệ thống. Từ một nguồn điện đơn lẻ, bạn có thể tạo ra nhiều đường điện áp để điều khiển các thành phần khác nhau của hệ thống nhúng.

Hầu như tất cả các thiết bị IoT đã và đang được triển khai đều cần độ bảo mật ở mức cao. Khi mà IoT ngày càng phổ biến với các thiết bị trên thế giới, sẽ càng có nhiều thách thức về bảo mật liên quan đến IoT xuất hiện, ví dụ như Quyền riêng tư dữ liệu, Bảo mật dữ liệu và tính không đồng nhất. Những thách thức này là cần thiết để đảm bảo hệ thống IoT vận hành an toàn. Việc quản lý dữ liệu đúng cách sẽ giúp đảm bảo dữ liệu được truyền đi an toàn trong khoảng thời gian mà mối quan hệ giữa người tiêu dùng và doanh nghiệp đang dần được hình thành.

Bất kỳ thiết bị IoT nào cũng có thể được phân loại thành lớp cảm biến, lớp mạng, lớp phần mềm trung gian và lớp ứng dụng. Mỗi lớp này sử dụng đa dạng các loại công nghệ giúp phát hiện lỗi và mối nguy bảo mật. Lớp cảm biến chủ yếu làm việc với cảm biến và bộ truyền động IoT vật lý. Cảm biến phát hiện các hiện tượng vật lý nhất định xảy ra xung quanh chúng, sau đó bộ truyền động sẽ thực hiện hành động nhất định trong môi trường vật lý, dựa theo dữ liệu của cảm biến. Lớp mạng có nhiệm vụ chính là truyền thông tin từ lớp cảm biến đến thiết bị điện toán để xử lý.

Lớp phần mềm trung gian đóng vai trò làm cầu nối giữa lớp mạng và lớp ứng dụng. Lớp này bao gồm các mạch ngắt, bộ lưu trữ dữ liệu ổn định, hệ thống hàng đợi, máy học, v.v. Ngoài ra, lớp phần mềm trung gian còn có các thử thách bảo mật chính khác đó là bảo mật cơ sở dữ liệu và bảo mật đám mây.

Lớp ứng dụng bao gồm nhiều thiết bị đầu cuối dựa trên nền tảng IoT. Ngoài các lớp kể trên, còn có một lượng lớn các cổng kết nối giúp kết nối những lớp này và hỗ trợ dòng dữ liệu. Có một vài rủi ro bảo mật chỉ có các cổng kết nối này gặp phải. Lớp cổng kết nối là một lớp rộng giúp kết nối các thiết bị, con người, vật thể và dịch vụ đám mây với nhau. Lớp này cung cấp các giải pháp phần cứng và phần mềm cho các thiết bị IoT. Việc mã hóa và giải mã dữ liệu IoT, và việc dịch giao thức giao tiếp giữa các lớp đều được xử lý bởi cổng kết nối.

Bảo mật IoT cung cấp không gian công nghệ để bảo vệ các đối tượng và dữ liệu có kết nối IoT. Mục đích chính của việc bảo vệ IoT là nhằm đảm bảo độ bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư và tính bảo mật, cũng như bảo mật của hệ thống cơ sở hạ tầng, thiết bị và các dịch vụ được cung ấp trong môi trường IoT. Các yêu cầu về bảo mật như Xác Thực, Ủy Quyền / Kiểm Soát Truy Cập, Tính Khả Dụng, Tính Bảo Mật, Tính Toàn Vẹn, Quyền Riêng Tư và Độ Tin Cậy, về mặt kỹ thuật đều cần thiết để đảm bảo việc triển khai IoT diễn ra an toàn.

Các giải pháp hiện tại và trong tương lai để ngăn ngừa các mối nguy bảo mật của IoT bao gồm nhiều cơ chế khác nhau như blockchain, điện toán biên, điện toán sương mù, và máy học.

Blockchain có lẽ là giải pháp tốt hơn cả để bảo vệ và lưu trữ quyền riêng tư của dữ liệu IoT. Đây là giải pháp lý tưởng giúp giải quyết nhiều vấn đề bảo mật trong môi trường IoT với bản chất phân cấp, vậy nên không cần bất kỳ quyền tập trung nào để quản lý giao dịch. Blockchain đóng vai trò thành trì vững chắc ngăn chặn sự làm giả dữ liệu trên thiết bị IoT, khóa truy cập và cho phép các thiết bị hợp tác trong mạng IoT.

Các thiết bị biên IoT thu thập dữ liệu từ cảm biến và giao tiếp với nhau, vùng biên có thể là điểm đầu vào thuận tiện cho mạng và các hệ thống lõi, nhưng điều này khiến chúng dễ bị tổn thương bởi các cuộc tấn công mạng và an toàn vật lý (can thiệp bằng thiết bị). Khi một lượng lớn dữ liệu được trao đổi, khả năng xuất hiện các mối đe dọa về vi phạm dữ liệu và quyền riêng tư, giả mạo sản phẩm thông qua việc điều khiển từ xa và tấn công dữ liệu cũng tăng lên.

Máy học (ML) xuất hiện như là một giải pháp đầy hứa hẹn giúp bảo vệ các thiết bị IoT khỏi những cuộc tấn công mạng bằng cách cung cấp một cách tiếp cận khác so với các phương pháp truyền thống. Nhiều lĩnh vực đang sử dụng ML vừa để phát triển vừa để làm công cụ bảo mật IoT. ML cung cấp một nền tảng hứa hẹn giúp giải quyết những khó khăn gặp phải trong việc bảo mật các thiết bị IoT.

Nhà sản xuất chip bán dẫn ARM – đơn vị sở hữu kiến ​trúc phổ biến nhất được sử dụng trong các ngôi nhà kết nối cho các thiết bị bảo mật, bóng đèn, dụng cụ và nhiều hơn nữa, đã giới thiệu một khung bảo mật mới có tên là Kiến Trúc Bảo Mật Nền Tảng (PSA) để tăng cường bảo mật IoT. Điều này sẽ giúp các nhà thiết kế đồ điện tử tích hợp trực tiếp khả năng bảo mật vào vi chương trình của thiết bị. PSA cũng cung cấp các mô hình mối đe dọa, phần cứng đánh giá bảo mật và các giải pháp kiến​trúc vi chương trình dành cho IoT dựa trên "cách tiếp cận tốt nhất" cho thiết bị tiêu dùng.

Cảm biến và bộ truyền động được kết nối trực tiếp đến thiết bị biên, cổng kết nối hoặc thông qua công nghệ sóng vô tuyến công suất thấp. Cổng biên là bộ não xử lý dữ liệu nhận được từ cảm biến, chúng được kết nối với đám mây một cách trực tiếp hoặc thông qua cổng kết nối biên. Các cổng kết nối này chạy trên hệ điều hành hoàn chỉnh và có công suất tính toán, bộ nhớ và khả năng lưu trữ cao hơn, và được kết nối đến đám mây – một mạng lưới khổng lồ, kết nối đa chiều các máy chủ mạnh mẽ thực hiện dịch vụ cho doanh nghiệp và cho người dân. Điện toán biên là một mô hình có nhiệm vụ đưa một số tác vụ có liên quan như xử lý dữ liệu, quyết định logic, lưu trữ dữ liệu và thuộc tính dữ liệu đến gần hơn với các thiết bị cuối thay vì đến cổng kết nối hoặc đám mây.

Điện toán đám mây dựa trên sự chia sẻ tài nguyên, vốn là điều kiện tất yếu quan trọng của các nền tảng IoT. Trong quy trình của điện toán đám mây, một lượng lớn dữ liệu được thu thập từ các thiết bị IoT và được lưu trữ trên các máy chủ ngoại vi được thuê. Người dùng có thể truy cập các dịch vụ đám mây từ bất kỳ địa điểm nào bằng bất kỳ thiết bị nào có kết nối internet. Đám mây cung cấp các dịch vụ ứng dụng với nguồn tài nguyên có khả năng thay đổi tùy theo nhu cầu, các dịch vụ này có sẵn và có thể dễ dàng truy cập vào. Quá trình tạo sự cân bằng giữa việc lưu trữ và xử lý dữ liệu ở vùng biên hoặc trên đám mây là rất quan trọng. Nếu giữ quá nhiều dữ liệu tại vùng biên thì các thiết bị biên có thể sẽ bị quá tải và gây ảnh hưởng đến toàn bộ thiết bị.

Đám mây cho các thiết bị IoT này mượn không gian lưu trữ và khả năng tính toán dưới dạng "dịch vụ đám mây". Dịch vụ Hạ tầng (IaaS), Dịch vụ Nền tảng (PaaS), và Dịch vụ Phần mềm (SaaS) là 3 loại dịch vụ đám mây chính hiện đang được cung cấp. Một số giải pháp Nền Tảng Đám Mây IoT bao gồm: Artik Cloud, Autodesk Fusion Connect, AWS IOT, GE Predix, Google Cloud IoT, Microsoft Azure IoT Suite, IBM Watson IoT, ThingWorx, Intel IoT Platform, Salesforce IoT Cloud, Telit DeviceWise, Zebra Zatar Cloud, macchina.io, ThingSpeak, và Particle Cloud.

Công nghệ viễn thông di động 4G cung cấp khả năng truy cập Internet băng thông rộng di động đến các modem không dây, điện thoại thông minh và cả các hệ thống di động khác. Hệ thống 4G có khả năng cung cấp các dịch vụ chính được nâng cao, chẳng hạn như gọi video HD, băng thông cao hơn (BW), thông lượng dữ liệu cao, QoS tốt hơn và dịch vụ truyền trực tiếp các trò chơi trực tuyến. Hệ thống này có công suất 40 Mhz BW và yêu cầu tốc độ tối đa đạt mức 100 Mbps.

Ví dụ, nền tảng đám mây IoTConnect ® do Avnet phát triển, nền tảng này đáp ứng được các yêu cầu đặc biệt của các ngành khác nhau như "Đô Thị Thông Minh", Sản Xuất, Chăm Sóc Sức Khỏe, Chế Biến Thực Phẩm (FMCG), Thị Trường Bán Lẻ, Xây Dựng, dịch vụ Môi Trường, v.v. Các tính năng Nổi Bật của IoTConnect Platform bao gồm: dễ dàng cấu hình, có thông báo, giám sát và phân tích theo thời gian thực, bảo mật đa lớp, có khả năng tích hợp, kết nối, tương tác và phần mềm biên. Chỉ có một vài dịch vụ mà IoTConnect cung cấp có bao gồm các Quy Định "Thông Minh", khả năng Quản Lý Thiết Bị, Phân Tích theo Thời Gian Thực, Giám Sát Từ Xa, Theo Dõi Tài Sản, và Cơ Sở Hạ Tầng Dữ Liệu.

IoTConnect Platform hỗ trợ nhiều giao thức kết nối, bao gồm Bluetooth, 802.15.4/ZigBee hoặc 6LoWPAN, ModBus, CAN bus, BACnet, CoAP, MQTTS, HTTPS, AMQP, v.v. IoTConnect Platform có thể kết nối đến hầu hết thiết bị IoT với các giao thức tốt nhất trong ngành giúp hỗ trợ việc giao tiếp đến đám mây của IoTConnect Platform. Hơn nữa, bạn cũng có thể kết nối với hệ thống CRM và ERP mà doanh nghiệp của bạn đang sử dụng để tạo ra thông tin chất lượng hơn.

IoTConnect Platform sử dụng cơ sở hạ tầng được định nghĩa bởi phần mềm (SDI), có nghĩa là IoTConnect có thể dễ dàng nâng cấp và không bị phụ thuộc vào bất kỳ phần cứng cụ thể nào. IoTConnect® có thể thu thập và phân tích một lượng lớn dữ liệu bằng cách cho phép doanh nghiệp kết nối an toàn một loạt các nguồn dữ liệu, thiết bị, cảm biến, trang thiết bị và hệ thống kiểm soát. Một khi tất cả các tài nguyên được kết nối, dữ liệu sẽ được tổng hợp, lọc, lưu trữ và phân tích. Sau đó, dữ liệu sẽ được chuyển đổi thành các báo cáo dễ-đọc-hiểu sử dụng công cụ hình ảnh hóa dữ liệu và gửi đến đúng người vào đúng thời điểm để họ đưa ra quyết định tốt hơn.