Thiết Kế IoT Với Hierarchical Network Architecture: Tối Ưu Gộp Dữ Liệu Giảm Băng Thông

Tuyệt vời! Với vai trò là Kiến trúc sư Hệ thống Tự động hóa Công nghiệp 4.0 & Chuyên gia Kỹ thuật OT/IT Convergence cấp cao, tôi sẽ phân tích sâu sắc chủ đề được giao, tập trung vào các khía cạnh kỹ thuật cốt lõi và đưa ra các giải pháp tối ưu.

CHỦ ĐỀ: Thiết Kế Hệ Thống IoT Sử Dụng Kiến Trúc Mạng Lưới Phân Cấp (Hierarchical Network Architecture) Để Giảm Chi Phí Băng Thông

KHÍA CẠNH PHÂN TÍCH: Tối ưu Hóa Việc Gộp Dữ Liệu Tại Các Cấp Độ Khác Nhau Trước Khi Gửi Lên Đám Mây.

Trong bối cảnh Cách mạng Công nghiệp 4.0, áp lực về tốc độ sản xuất, giảm thiểu thời gian dừng máy (Downtime) và nhu cầu về dữ liệu thời gian thực cho các ứng dụng Tự động hóa Cấp Độ Cao ngày càng tăng. Các hệ thống IoT công nghiệp hiện đại, với hàng trăm, thậm chí hàng nghìn cảm biến và thiết bị truyền động, tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ. Việc truyền tải toàn bộ dữ liệu này trực tiếp lên đám mây (cloud) không chỉ gây tốn kém về chi phí băng thông mà còn tiềm ẩn rủi ro về độ trễ, ảnh hưởng đến khả năng phản ứng thời gian thực của hệ thống điều khiển. Bài phân tích này sẽ đi sâu vào việc tối ưu hóa việc gộp dữ liệu (data aggregation) tại các cấp độ khác nhau trong kiến trúc mạng lưới phân cấp, nhằm giảm thiểu chi phí băng thông và nâng cao hiệu quả vận hành tổng thể.

1. Định hướng & Vấn đề Cốt lõi:

Vấn đề cốt lõi nằm ở sự mâu thuẫn giữa nhu cầu thu thập dữ liệu chi tiết và liên tục từ các thiết bị OT với khả năng và chi phí truyền tải dữ liệu đó lên hạ tầng IT/Cloud. Cụ thể, các cảm biến và thiết bị điều khiển trong môi trường sản xuất công nghiệp thường phát sinh dữ liệu với tần suất cao, độ chi tiết lớn (ví dụ: dữ liệu rung động, nhiệt độ, áp suất, trạng thái đóng/mở van, tín hiệu encoder). Nếu tất cả dữ liệu này được gửi trực tiếp lên đám mây, chúng ta sẽ đối mặt với các thách thức sau:

• Chi phí Băng thông Cao: Dữ liệu thô từ hàng ngàn điểm thu thập có thể lên tới hàng Terabyte mỗi ngày, dẫn đến hóa đơn băng thông khổng lồ, đặc biệt khi sử dụng các kết nối di động hoặc vệ tinh.
• Độ Trễ Tăng Cao: Quá trình truyền tải dữ liệu lớn qua nhiều lớp mạng, thiết bị trung gian và kết nối internet có thể gây ra độ trễ đáng kể. Điều này là không thể chấp nhận được đối với các vòng lặp điều khiển yêu cầu phản ứng dưới mili giây hoặc micro giây, ảnh hưởng trực tiếp đến Độ trễ Điều khiển (Control Loop Latency) và Tính Xác định (Determinism) của hệ thống.
• Tải Trọng Lên Hạ Tầng IT: Lượng dữ liệu lớn gây áp lực lên các thiết bị mạng, máy chủ lưu trữ và xử lý dữ liệu trong hạ tầng IT, làm giảm hiệu suất tổng thể và tăng chi phí bảo trì.
• Rủi ro An ninh Mạng (Cyber-Physical Security): Việc truyền tải dữ liệu nhạy cảm từ tầng OT lên IT/Cloud làm tăng bề mặt tấn công, đòi hỏi các biện pháp bảo mật phức tạp và tốn kém.

Kiến trúc mạng lưới phân cấp (Hierarchical Network Architecture) là một giải pháp đã được chứng minh để giải quyết các vấn đề này. Nó cho phép xử lý và gộp dữ liệu tại các “cạnh” mạng (edge), gần nguồn phát sinh dữ liệu, trước khi gửi lên các cấp cao hơn.

2. Định nghĩa Chính xác:

Để hiểu rõ hơn, chúng ta cần định nghĩa một số thuật ngữ kỹ thuật quan trọng:

• IoT Công nghiệp (IIoT): Là ứng dụng của Internet of Things trong các môi trường công nghiệp, kết nối các thiết bị vật lý, cảm biến, hệ thống điều khiển và phần mềm để thu thập, trao đổi và phân tích dữ liệu.
• Kiến trúc Mạng Lưới Phân Cấp (Hierarchical Network Architecture): Một mô hình mạng tổ chức theo các cấp độ logic hoặc vật lý, nơi dữ liệu và lệnh được xử lý, tổng hợp và chuyển tiếp qua từng cấp. Thông thường bao gồm các cấp:
  • Cấp Thiết bị (Device Level): Cảm biến, bộ truyền động, PLC/PAC.
  • Cấp Điều khiển/Vùng (Control/Zone Level): Gateway, bộ điều khiển vùng, máy chủ SCADA cục bộ.
  • Cấp Nhà máy (Plant Level): Máy chủ MES (Manufacturing Execution System), Historian, máy chủ ứng dụng.
  • Cấp Doanh nghiệp (Enterprise Level): Hệ thống ERP (Enterprise Resource Planning), Cloud Platforms.
• Gộp Dữ liệu (Data Aggregation): Quá trình thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và kết hợp chúng thành một tập hợp dữ liệu duy nhất, có thể được tổng hợp, lọc, chuyển đổi hoặc làm giàu.
• Thời gian thực (Real-time): Khả năng xử lý và phản hồi các sự kiện trong một khoảng thời gian xác định, thường là mili giây hoặc micro giây.
• Tính Xác định (Determinism): Khả năng của một hệ thống hoặc mạng lưới để hoàn thành một tác vụ trong một khoảng thời gian đã biết và có thể dự đoán được, bất kể tải trọng hệ thống hoặc các yếu tố bên ngoài.
• TSN (Time-Sensitive Networking): Một tập hợp các tiêu chuẩn IEEE 802, mở rộng Ethernet để cung cấp khả năng truyền thông thời gian thực, xác định và độ tin cậy cao, đặc biệt quan trọng cho các ứng dụng tự động hóa phức tạp.
• OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture): Một tiêu chuẩn giao tiếp độc lập với nền tảng, cho phép trao đổi dữ liệu an toàn và đáng tin cậy giữa các thiết bị và hệ thống từ các nhà cung cấp khác nhau. Phiên bản OPC UA Pub/Sub là chìa khóa cho việc truyền dữ liệu hiệu quả trong IIoT.
• MTBF (Mean Time Between Failures): Thời gian trung bình giữa hai lỗi liên tiếp của một hệ thống hoặc thiết bị.
• TCO (Total Cost of Ownership): Tổng chi phí sở hữu một hệ thống trong suốt vòng đời của nó, bao gồm chi phí mua sắm, lắp đặt, vận hành, bảo trì và loại bỏ.

3. Deep-dive Kiến trúc/Vật lý & Tối ưu hóa Gộp Dữ liệu:

Kiến trúc mạng lưới phân cấp cho phép chúng ta áp dụng các chiến lược gộp dữ liệu ở từng cấp độ, giảm thiểu lượng dữ liệu cần truyền lên các cấp cao hơn.

3.1. Cấp Thiết bị (Device Level) & Cấp Điều khiển/Vùng (Control/Zone Level):

Đây là nơi dữ liệu được thu thập trực tiếp từ các cảm biến và thiết bị trường. Các PLC/PAC hiện đại, các Gateway IoT công nghiệp và các bộ điều khiển vùng đóng vai trò quan trọng trong việc gộp dữ liệu ban đầu.

• Cơ chế hoạt động: Cảm biến (ví dụ: cảm biến rung động, nhiệt độ, áp suất) gửi dữ liệu thô đến PLC/PAC hoặc Gateway. Các thiết bị này có thể thực hiện các tác vụ xử lý ban đầu như:
  • Lọc (Filtering): Loại bỏ các giá trị nhiễu, ngoại lai (outliers) dựa trên các ngưỡng hoặc thuật toán đơn giản.
  • Lấy mẫu có chọn lọc (Selective Sampling): Chỉ gửi dữ liệu khi có sự thay đổi đáng kể hoặc khi đạt đến một tần suất nhất định.
  • Chuyển đổi đơn vị (Unit Conversion): Chuyển đổi dữ liệu từ đơn vị đo lường của cảm biến sang đơn vị tiêu chuẩn.
  • Tính toán các chỉ số đơn giản: Ví dụ: tính giá trị trung bình, giá trị cực đại/cực tiểu trong một khoảng thời gian ngắn.
• Luồng Lệnh/Dữ liệu (Command/Data Flow):
  • Cảm biến $\rightarrow$ PLC/PAC/Gateway: Truyền dữ liệu thô (ví dụ: tín hiệu analog, digital, dữ liệu chuỗi).
  • PLC/PAC/Gateway: Xử lý, gộp, lọc dữ liệu.
  • PLC/PAC/Gateway $\rightarrow$ Cấp Nhà máy: Truyền dữ liệu đã được xử lý/gộp.
• Các điểm lỗi vật lý/hệ thống & Rủi ro:
  • Nhiễu EMI/RFI: Môi trường công nghiệp có thể gây nhiễu tín hiệu cảm biến, dẫn đến dữ liệu sai lệch. Cần có các biện pháp che chắn, lọc tín hiệu vật lý và kỹ thuật số.
  • Jitter trong giao tiếp: Các giao thức truyền thông không xác định (ví dụ: Ethernet tiêu chuẩn không có TSN) có thể gây ra độ trễ không đều (jitter), ảnh hưởng đến tính xác định của vòng lặp điều khiển.
  • Quá tải bộ nhớ/CPU của Gateway/PLC: Nếu khối lượng dữ liệu quá lớn, thiết bị có thể bị chậm hoặc treo.
  • Sai lầm trong cấu hình bộ lọc/thuật toán gộp: Có thể loại bỏ nhầm dữ liệu quan trọng hoặc giữ lại dữ liệu nhiễu.
• Trade-offs:
  • Tần suất Giám sát vs Chi phí Băng thông/Xử lý: Giám sát với tần suất cao cung cấp chi tiết hơn nhưng tăng chi phí. Giảm tần suất giúp tiết kiệm chi phí nhưng có thể bỏ lỡ các sự kiện quan trọng. Việc gộp dữ liệu tại đây giúp cân bằng trade-off này.
  • Độ trễ Mạng (Latency) vs Độ Phức tạp Giao thức (Protocol Overhead): Các giao thức phức tạp hơn (như OPC UA) có thể cung cấp nhiều tính năng hơn nhưng có overhead cao hơn. Cần lựa chọn giao thức phù hợp với yêu cầu về hiệu suất và chi phí.

3.2. Cấp Nhà máy (Plant Level):

Tại cấp nhà máy, dữ liệu từ nhiều vùng hoặc dây chuyền sản xuất được tập hợp lại tại các máy chủ MES, Historian hoặc các máy chủ ứng dụng chuyên biệt.

• Cơ chế hoạt động:
  • Tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn: Dữ liệu đã được gộp từ các Gateway/PLC ở cấp dưới được thu thập và tổng hợp.
  • Phân tích nâng cao: Thực hiện các phân tích phức tạp hơn, ví dụ:
    • Tính toán OEE (Overall Equipment Effectiveness): Dựa trên các dữ liệu về Chất lượng (Quality), Hiệu suất (Performance) và Thời gian sẵn sàng (Availability).
    • Phát hiện xu hướng (Trend Analysis): Xác định các xu hướng dài hạn của các thông số vận hành.
    • Chẩn đoán lỗi ban đầu: Sử dụng các thuật toán Machine Learning đơn giản để phát hiện các dấu hiệu bất thường.
    • Tạo báo cáo tổng hợp: Tổng hợp dữ liệu cho các bộ phận quản lý.
  • Lưu trữ dữ liệu lịch sử (Historian): Lưu trữ dữ liệu với độ chi tiết và thời gian lưu trữ phù hợp cho việc phân tích và truy xuất sau này.
  • Lọc dữ liệu trước khi gửi lên Cloud: Dựa trên các quy tắc nghiệp vụ, chỉ gửi các dữ liệu thực sự cần thiết cho phân tích ở cấp cao hơn hoặc cho các ứng dụng AI/ML trên đám mây. Ví dụ: chỉ gửi các giá trị bất thường, các cảnh báo, hoặc các bản tóm tắt định kỳ.
• Luồng Lệnh/Dữ liệu:
  • Gateway/PLC (từ các vùng) $\rightarrow$ Máy chủ MES/Historian: Truyền dữ liệu đã được gộp và xử lý ban đầu.
  • Máy chủ MES/Historian: Phân tích, tổng hợp, lưu trữ.
  • Máy chủ MES/Historian $\rightarrow$ Cấp Doanh nghiệp/Cloud: Truyền dữ liệu đã được tổng hợp và lọc.
• Các điểm lỗi vật lý/hệ thống & Rủi ro:
  • Quá tải máy chủ: Máy chủ MES/Historian có thể bị quá tải nếu lượng dữ liệu thu thập quá lớn hoặc hiệu suất xử lý không đủ.
  • Lỗi mạng giữa các cấp: Kết nối mạng giữa tầng OT và tầng IT có thể gặp sự cố, làm gián đoạn luồng dữ liệu.
  • Rủi ro về bảo mật: Lỗ hổng trong hệ thống MES/Historian có thể bị khai thác để truy cập dữ liệu nhạy cảm.
  • Drift của các mô hình phân tích: Các mô hình phân tích được xây dựng dựa trên dữ liệu lịch sử có thể trở nên lỗi thời nếu không được cập nhật liên tục với dữ liệu mới.
• Trade-offs:
  • Độ chi tiết dữ liệu lưu trữ vs Chi phí lưu trữ: Lưu trữ toàn bộ dữ liệu thô sẽ tốn kém về dung lượng. Việc quyết định mức độ tổng hợp và thời gian lưu trữ là một trade-off quan trọng.
  • Độ phức tạp của thuật toán phân tích vs Yêu cầu về phần cứng/thời gian xử lý: Các thuật toán phân tích càng phức tạp thì càng đòi hỏi tài nguyên xử lý lớn và thời gian thực hiện lâu hơn.

3.3. Cấp Doanh nghiệp (Enterprise Level) & Cloud:

Đây là cấp độ cao nhất, nơi dữ liệu được sử dụng cho các quyết định chiến lược, phân tích toàn diện và các ứng dụng AI/ML tiên tiến.

• Cơ chế hoạt động:
  • Nhận dữ liệu đã được tổng hợp và lọc: Chỉ nhận các dữ liệu thực sự có giá trị cho phân tích ở cấp độ doanh nghiệp.
  • Phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics): Sử dụng các thuật toán AI/ML phức tạp để dự đoán xu hướng thị trường, tối ưu hóa chuỗi cung ứng, phát triển sản phẩm mới.
  • Tích hợp với các hệ thống doanh nghiệp khác: Kết nối với ERP, CRM để có cái nhìn toàn diện về hoạt động kinh doanh.
  • Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization): Tạo các dashboard, báo cáo cho ban lãnh đạo.
• Luồng Lệnh/Dữ liệu:
  • Máy chủ MES/Historian $\rightarrow$ Nền tảng Cloud/Data Lake: Truyền dữ liệu đã được tổng hợp, lọc và làm giàu.
  • Nền tảng Cloud: Lưu trữ, phân tích, hiển thị.
• Các điểm lỗi vật lý/hệ thống & Rủi ro:
  • Chi phí Cloud: Chi phí lưu trữ và xử lý dữ liệu trên đám mây có thể rất cao nếu không được quản lý hiệu quả.
  • Bảo mật dữ liệu trên Cloud: Dữ liệu nhạy cảm khi được lưu trữ và xử lý trên đám mây cần được bảo vệ chặt chẽ.
  • Rủi ro về kết nối Internet: Sự cố mất kết nối internet có thể làm gián đoạn hoàn toàn khả năng truy cập dữ liệu và vận hành các dịch vụ trên cloud.
• Trade-offs:
  • Linh hoạt của Cloud vs Chi phí: Cloud cung cấp khả năng mở rộng linh hoạt nhưng chi phí có thể tăng nhanh nếu không có chiến lược quản lý tài nguyên hiệu quả.
  • Tốc độ phân tích AI/ML vs Độ phức tạp của mô hình: Các mô hình AI/ML phức tạp cho kết quả chính xác hơn nhưng đòi hỏi nhiều dữ liệu và thời gian xử lý hơn.

4. Công thức Tính toán & Mối quan hệ Toán học/Vật lý:

Để định lượng hóa hiệu quả của việc gộp dữ liệu và các yếu tố liên quan, chúng ta xem xét các công thức sau:

YÊU CẦU 1 (Thuần Việt):

Hiệu suất năng lượng của một thiết bị thu thập dữ liệu có thể được đánh giá dựa trên tổng năng lượng tiêu hao cho mỗi chu kỳ hoạt động. Năng lượng tiêu thụ trong một chu kỳ (Joule) được tính bằng tổng của công suất tiêu thụ của từng thành phần (Watt) nhân với thời gian hoạt động tương ứng của thành phần đó (giây), chia cho số lượng bit dữ liệu hữu ích được truyền đi thành công trong chu kỳ đó.

Trong đó:
* E_{\text{bit}}: Năng lượng tiêu thụ trên mỗi bit dữ liệu hữu ích (J/bit).
* P_i: Công suất tiêu thụ của thành phần thứ i (W).
* T_i: Thời gian hoạt động của thành phần thứ i trong một chu kỳ (s).
* n: Số lượng các thành phần tiêu thụ năng lượng trong thiết bị (ví dụ: cảm biến, bộ xử lý, mạch truyền thông).
* N_{\text{bits}}: Tổng số bit dữ liệu hữu ích được truyền đi thành công trong một chu kỳ.

Việc gộp dữ liệu tại các cấp độ thấp hơn giúp giảm đáng kể N_{\text{bits}} được gửi đi xa, từ đó giảm E_{\text{bit}} cho toàn bộ hệ thống, đặc biệt quan trọng đối với các thiết bị hoạt động bằng pin hoặc các ứng dụng IIoT có giới hạn về năng lượng.

YÊU CẦU 2 (KaTeX shortcode):

Độ trễ tổng thể của một vòng lặp điều khiển (control loop latency) là một yếu tố then chốt ảnh hưởng đến Tính Xác định (Determinism) và khả năng điều khiển chính xác. Nó bao gồm độ trễ thu thập dữ liệu, độ trễ xử lý, độ trễ truyền thông và độ trễ thực thi lệnh.

Trong đó:
* L_{\text{total}}: Độ trễ tổng thể của vòng lặp điều khiển (s).
* L_{\text{sensor}}: Độ trễ từ khi sự kiện vật lý xảy ra đến khi cảm biến thu thập và sẵn sàng dữ liệu (s).
* L_{\text{processing}}: Độ trễ xử lý dữ liệu bởi PLC/PAC/Gateway (s).
* L_{\text{network}}: Độ trễ truyền dữ liệu từ thiết bị điều khiển đến thiết bị chấp hành, bao gồm cả độ trễ trên mạng OT và IT (s).
* L_{\text{actuator}}: Độ trễ từ khi thiết bị chấp hành nhận lệnh đến khi thực thi hành động vật lý (s).

Việc gộp dữ liệu tại các cấp độ thấp hơn (trong L_{\text{processing}} và L_{\text{network}}) có thể giảm thiểu L_{\text{total}} bằng cách:
1. Giảm lượng dữ liệu cần truyền, từ đó giảm L_{\text{network}}.
2. Cho phép xử lý ban đầu tại biên, giảm bớt khối lượng công việc cho các bộ điều khiển trung tâm hoặc đám mây, có thể giảm L_{\text{processing}} ở các cấp cao hơn.

Một khía cạnh khác là Hiệu suất Tổng thể Thiết bị (OEE), thường được tính như sau:

Trong đó:
* \text{Availability} = (Thời gian hoạt động thực tế) / (Thời gian hoạt động theo kế hoạch)
* \text{Performance} = (Số lượng sản phẩm thực tế / Tốc độ lý tưởng) / (Thời gian hoạt động thực tế) hoặc (Số lượng sản phẩm thực tế) / (Số lượng sản phẩm lý tưởng trong thời gian hoạt động)
* \text{Quality} = (Số lượng sản phẩm tốt) / (Số lượng sản phẩm thực tế)

Dữ liệu chi tiết và kịp thời từ các cảm biến, được gộp và phân tích hiệu quả, là nền tảng để tính toán chính xác các thành phần của OEE, từ đó xác định các điểm nghẽn và cơ hội cải tiến.

5. Khuyến nghị Vận hành & Quản trị:

Để tối ưu hóa việc gộp dữ liệu và giảm chi phí băng thông trong kiến trúc mạng lưới phân cấp, các khuyến nghị sau đây là cần thiết:

• Áp dụng Kiến trúc Mạng Lưới Phân Cấp Rõ Ràng: Thiết kế hệ thống mạng theo các cấp độ logic và vật lý, xác định rõ chức năng của từng cấp, đặc biệt là các điểm thu thập, xử lý và gộp dữ liệu.
• Tận dụng Gateway IoT Công nghiệp và Edge Computing: Sử dụng các thiết bị gateway mạnh mẽ tại tầng biên để thực hiện các tác vụ gộp, lọc, chuyển đổi dữ liệu trước khi gửi lên các cấp cao hơn. Điều này giảm tải cho mạng và hạ tầng IT.
• Sử dụng Giao thức IIoT Hiện đại: Ưu tiên các giao thức như OPC UA Pub/Sub, MQTT, AMQP cho việc truyền dữ liệu từ tầng OT lên IT. OPC UA cung cấp khả năng mô hình hóa dữ liệu phong phú và bảo mật tích hợp, trong khi MQTT/AMQP hiệu quả cho việc truyền tin nhắn với băng thông thấp.
• Chiến lược Gộp Dữ liệu Thông minh:
  • Tại Cấp Thiết bị/Vùng: Lọc nhiễu, lấy mẫu có điều kiện, tính toán các chỉ số cơ bản.
  • Tại Cấp Nhà máy: Tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, tính toán OEE, phát hiện xu hướng, chỉ gửi các sự kiện bất thường hoặc các bản tóm tắt định kỳ lên Cloud.
• Tối ưu hóa Tần suất Thu thập Dữ liệu: Chỉ thu thập dữ liệu với tần suất cần thiết cho mục đích sử dụng. Dữ liệu cho điều khiển thời gian thực cần tần suất cao, trong khi dữ liệu cho phân tích lịch sử có thể có tần suất thấp hơn.
• Đảm bảo Tính Xác định của Mạng OT: Đối với các ứng dụng điều khiển quan trọng, sử dụng các công nghệ như TSN hoặc Profinet IRT để đảm bảo độ trễ thấp và tính xác định cao, ngăn ngừa ảnh hưởng từ lưu lượng dữ liệu IIoT lớn.
• Quản lý Vòng đời Dữ liệu (Data Lifecycle Management): Xây dựng chính sách lưu trữ và loại bỏ dữ liệu hợp lý để giảm chi phí lưu trữ và băng thông, chỉ giữ lại những dữ liệu có giá trị phân tích.
• Tăng cường Bảo mật Cyber-Physical:
  • Phân đoạn mạng (Network Segmentation): Tách biệt mạng OT và IT.
  • Mã hóa dữ liệu: Mã hóa dữ liệu khi truyền tải và lưu trữ.
  • Kiểm soát truy cập chặt chẽ: Áp dụng các chính sách xác thực và ủy quyền nghiêm ngặt.
  • Giám sát an ninh liên tục: Theo dõi lưu lượng mạng và các sự kiện an ninh.
• Tối ưu hóa TCO: Bằng cách giảm chi phí băng thông, chi phí lưu trữ, chi phí xử lý và tăng cường hiệu quả vận hành (giảm Downtime, tăng OEE), chiến lược gộp dữ liệu này sẽ góp phần đáng kể vào việc giảm TCO của hệ thống IIoT.
• Đào tạo và Nâng cao Năng lực Nhân lực: Đảm bảo đội ngũ kỹ sư OT và IT có đủ kiến thức và kỹ năng để thiết kế, triển khai và vận hành các hệ thống phức tạp này.

Bằng việc áp dụng một cách có hệ thống các chiến lược gộp dữ liệu tại các cấp độ khác nhau trong kiến trúc mạng lưới phân cấp, các doanh nghiệp công nghiệp có thể khai thác tối đa tiềm năng của IoT mà không phải gánh chịu gánh nặng chi phí băng thông quá lớn, đồng thời đảm bảo hiệu suất vận hành, tính xác định và an ninh cho hệ thống của mình.