Промышленность, здравоохранение и энергетика используют Интернет вещей (IoT) для преобразования мира. Например, промышленная автоматизация опирается на IoT для повышения производительности и качества продукции, тогда как здравоохранение использует его для значительного улучшения результатов лечения пациентов при одновременном снижении затрат. Кроме того, коммунальные предприятия создают интеллектуальные сети, использующие IoT, чтобы повысить надежность и гибкость энергоснабжения, стремясь к "нулевому уровню выбросов" при производстве электроэнергии.
Однако такая сильная зависимость от IoT сопряжена с определенными рисками. Существуют три ключевые угрозы: нарушение работы критически важных систем из-за действий злоумышленников; доступ нежелательных пользователей к сети с целью кражи конфиденциальных данных; и сбои в сложных технологиях, поддерживающих IoT. Представьте, например, хаос, вызванный случайным отключением участков электросетей зимой, утечкой банковских данных клиентов или сбоем центрального управления инфузионными насосами в больнице.
Инженеры много работали над устранением проблем безопасности, связанных с хакерами, нацеленными на разрушение систем или кражу данных. Технологии шифрования и аутентификации — при условии их правильного внедрения и обслуживания — могут закрыть доступ всем, кроме самых настойчивых злоумышленников. Однако с учетом растущей зависимости мира от IoT, этого недостаточно. Нужно не просто защищать систему от проникновения, но и строить ее так, чтобы даже при сбоях не возникало катастрофических последствий.
Альтернативные маршруты
На фундаментальном уровне IoT представляет собой огромную сеть взаимосвязанных устройств — датчиков, программного обеспечения и множества коммуникационных систем. IoT зависит от того, что каждое устройство в сети может обмениваться данными, информацией и командами с другими устройствами.
На ранних этапах развития IoT инженеры пытались снизить задержки, уменьшить энергопотребление и увеличить пропускную способность сети, используя системы выбора кратчайшего маршрута между любыми двумя устройствами. Однако даже оптимальный маршрут между устройствами, расположенными на разных концах планеты, мог включать тысячи проводных и беспроводных соединений, каждое из которых должно было работать безупречно для успешной передачи данных.
Если хотя бы одно звено в маршруте передачи данных выходило из строя, связь между двумя удаленными устройствами прерывалась. Это несущественно, если речь идет о простом датчике на периферии сети, но если отказ касается маршрутизатора, контроллера или сервера в центре системы, последствия могут быть серьезными.
Сегодня сети IoT стали более устойчивыми благодаря обеспечению нескольких маршрутов между устройствами. Если одно соединение выходит из строя, пакеты данных автоматически перенаправляются по альтернативному пути. Недостатками такого подхода являются увеличение задержек, рост энергопотребления и снижение максимальной пропускной способности, но этот компромисс оправдан ради надежности сети.
Встроенное резервирование
Помимо многопутевого подхода, устойчивость IoT-систем обеспечивается за счет дублирования критически важных компонентов, ресурсов или данных для минимизации последствий отказов. Например, резервные датчики, приводы или контроллеры работают в паре с основными устройствами и готовы взять на себя их функции в случае сбоя. То же касается программного обеспечения: копии баз данных, приложений и сервисов хранятся и активируются при повреждении оригинальных версий.
Менее затратный способ повышения устойчивости системы с помощью резервирования — это создание резервной системы с ограниченными возможностями, а не полного дублирования сети. Хотя такая система предоставляет ограниченные услуги по сравнению с основной, она может обеспечивать работу критически важных сервисов в случае отказа основной системы.
Услуга "Восстановление после катастроф (DRaaS)" предлагает другой подход к резервированию, предоставляя коммерческие облачные сервисы с автоматическим резервным копированием, репликацией и возможностями восстановления для ключевых элементов IoT, особенно в промышленности и коммерческом секторе. DRaaS позволяет компаниям восстанавливаться после сбоев сети без значительных затрат на собственные резервные системы.
Предиктивное обслуживание IoT
В промышленной IoT-экосистеме датчики непрерывно отслеживают работу оборудования, а устройства периферийной обработки анализируют параметры, такие как вибрация, температура и энергопотребление, выявляя отклонения от нормы. Благодаря этому предиктивное обслуживание стало ключевым применением IoT: обнаружение аномалий позволяет заранее принимать меры для предотвращения серьезных поломок.
Теперь такие методы применяются и к сетевой инфраструктуре для повышения устойчивости. Один из подходов использует надежный сервер для сбора и анализа данных с многочисленных датчиков, контроллеров и периферийных устройств. Эти данные обучают модели машинного обучения (ML), описывающие типичное поведение каждого устройства IoT. После доработки моделей сервер легко выявляет аномалии и рекомендует ремонт до возникновения отказов или повреждения данных.
Похожие системы также применяются для защиты от киберугроз. Программное обеспечение для обнаружения и предотвращения вторжений (IDPS) мониторит сетевой трафик, поведение системы и пользователей, выявляя отклонения от нормы. При обнаружении подозрительной активности IDPS блокирует вредоносный трафик, изолирует зараженные устройства и уведомляет администраторов.
Итоги
Зависимость промышленности, здравоохранения и коммерческого сектора от IoT настолько велика, что простая защита от внешних атак уже недостаточна. Сложность аппаратных и программных компонентов IoT делает неизбежными сбои в коммуникации, выход из строя оборудования и повреждение данных. Это означает, что необходимы механизмы, предотвращающие катастрофические последствия сбоев.
Инженеры активно внедряют архитектурные улучшения для повышения устойчивости сетей. Многопутевая маршрутизация, резервирование, деградация системы и DRaaS помогают локализовать проблемы, предотвращая широкомасштабные сбои связи, которые могут снижать производительность, тормозить экономическую активность или даже угрожать жизни. Кроме того, используя машинное обучение, специалисты по сетям внедряют предиктивные методы обслуживания, предотвращая поломки еще до их возникновения.