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DDS vs MQTT

Quale standard scegliere in ambito M2M e IoT per garantire resilienza e comunicazioni efficienti tra i sensori

L’Internet of Things(IoT) è un abilitatore d’impresa sia per ottenere insight attraverso i sensori sia per sviluppare strumenti avanzati nelle piattaforme industriali anche “isolate”. L’IoT ha trovato spazio anche nelle domotica, nella sanità e nei trasporti. In questo articolo vogliamo indicarti le differenze ed i vantaggi in base agli scenari operativi dei due standard che puoi utilizzare per le comunicazioni machine-to-machine(M2M):

  • MQTT: lo standard MQTT è estremamente semplice e leggero, ottimizzato per le collection dei dati e le analisi a livello centralizzato attraverso la connessione dei sensori e dei dispositivi con le applicazioni che normalmente sono in un data center onpremise o nel Cloud.
  • DDS: Object Management Group(OMG) Data Distribution Service(DDS) è uno standard ottimizzato per la decentralizzazione dei processi attraverso la connessione dei sensori e dei dispositivi tra di loro senza alcuna dipendenza da un’architettura centralizzata.

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L’architettura di DDS e MQTT

Il concetto indicato nel precedente paragrafo(centralizzato vs decentralizzato) trova concretezza nell’architettura implementativa dei due standard:

  • MQTT è un esempio di middleware “message-centric”; in pratica MQTT ha un’infrastruttura integrata con il concetto di publish/subscribe per applicazioni “commerciali” orientate a fornire servizi per “utenti finali”, quindi dove in maniera centralizzata è necessario consolidare e mantenere lo “stato”, vale a dire i cambiamenti avvenuti nella rete dei dispositivi, a livello applicativo. Ogni sensore scambia messaggi opportunamente formattati con un “broker” centrale.
  • DDS, invece, è un esempio di middleware “data-centric”; in pratica DDS ha un’infrastruttura integrata con il concetto di publish/subscribe per applicazioni critiche e nell’ambito industriale dove è necessario consolidare e mantenere lo “stato” all’interno del dispositivo stesso. Ogni dispositivo scambia dati con altri dispositivi come in un classico peer-to-peer e solo se richiesto scambia dati con un’applicazione centrale.

Abbiamo cercato di semplificare la differenza architetturale, per un approfondimento puoi leggere il seguente contenuto.

Prescindendo dall’architettura, ambedue gli standard sono progettati per Use Case che possono avere numerosi limiti fisici come banda di connessione minima, elevata latenza e rete non affidabile. In pratica ambedue gli standard sono idonei a garantire la resilienza delle comunicazioni tra i sensori anche in casi critici.

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Per quali applicazioni usare MQTT e DDS

La differenza sostanziale nell’architettura e nel modo di scambiarsi i messaggi tra i dispositivi delinea gli specifici Use Case per ogni standard.

MQTT è l’ideale per applicazioni M2M nelle quali ogni client comunica con un server. Il caso d’uso più comune è il sistema di telemonitoraggio ( o anche HMI) dove numerosi sensori anche sparsi a livello geografico, per es. di piattaforme petrolifere o di distributori di gas, inviano e ricevono messaggi con un sistema centrale. Per approndire su come migliorare le perfomance per questa tipologia di scenario puoi leggere il nostro precendente articolo “Come ottimizzare Get e Push di dati dei sensori con l’Exponential Backoff“;

DDS è l’ideale dove è indispensabile decentralizzare le comunicazioni. Ci sono diversi e tipici casi d’uso, te ne citiamo alcuni: un sistema di monitoraggio di un paziente, un aereo o qualsiasi macchinario industriale complesso; in pratica dove è necessaria una comunicazione immediata tra sensori e dispositivi senza alcuna comunicazione con un’applicazione centrale (che potrebbe comunuque essere implementata per casi d’uso particolari).

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Conclusioni

Ambedue gli standard, MQTT e DDS, ti forniscono la possibilità di stabilire comunicazioni tra i sensori in contesti IoT ed in genere M2M. Scegliere correttamente lo standard con cui realizzare le comunicazioni all’interno del tuo prodotto e/o applicazione ed utilizzarlo in maniera perfetta è cruciale per evitare impatti devastanti in particolari scenari e garantire la resilienza e sicurezza in fase operativa.

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Continua la lettura

  1. Come ottimizzare Get e Push di dati dei sensori con l’Exponential Backoff
  2. Le 4 tecnologie che la sanità può usare per migliorare i servizi sanitari ai pazienti

Categoria: Articoli Tags: DDS, HMI, IoT, M2M, MQTT, Telemonitoraggio

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