Lesson 12: IoT Networking

IoT Architecture

Data Flow: Device/Sensor → Connectivity Layer → Processing (Edge/Cloud) → Interface (App/Dashboard)

Perception Layer: Sensors, actuators (temp, humidity, motion)
Network Layer: Communication protocols
Processing Layer: Edge computing or cloud analytics
Application Layer: User interfaces, business logic

IoT Connectivity Technologies

Technology	Spectrum	Range	Power	Use Case
Wi-Fi	Unlicensed	Short (~100m)	High	Smart home, video
BLE	Unlicensed	Short (~10m)	Very Low	Wearables, beacons
Zigbee	Unlicensed	Short (mesh)	Low	Home automation
LoRaWAN	Unlicensed	Long (~10km)	Low	Smart city, agriculture
Sigfox	Unlicensed	Long (~50km)	Low	Asset tracking
NB-IoT	Licensed (cellular)	Long	Low	Utilities (smart meters)
LTE-M	Licensed (cellular)	Long	Medium	Vehicle tracking

Choosing the right tech:
Smart Home (video doorbell): Wi-Fi (high bandwidth for video)
Fitness Tracker: BLE (battery lasts days)
Farm Sensors (100 km² area): LoRaWAN (long range, low power)
Smart Parking Meter: NB-IoT (cellular, reliable, battery lasts years)

LPWAN (Low-Power Wide-Area Networks)

Designed for massive scale IoT deployments with low data rates and long battery life

LoRaWAN vs NB-IoT

Feature	LoRaWAN	NB-IoT
Spectrum	Unlicensed (free)	Licensed (carrier)
Deployment	Private/community gateways	Cellular towers
Coverage	10-15 km	Wide (existing cell network)
Cost	Low (no subscription)	Subscription fees
QoS	Best effort	Guaranteed
Mobility	Limited	Good (handoff support)

LoRaWAN Example: Farmer deploys 100 soil sensors across 50 km². Sets up 5 private gateways. No monthly fees.
NB-IoT Example: City deploys 10,000 smart meters. Uses existing carrier network. Pays monthly per device but guaranteed reliability.

Cloud IoT Concepts

Digital Twin: Virtual representation of physical asset (real-time mirror)

Example: Engine digital twin predicts maintenance needs based on sensor data

Device Shadow: Persistent state of device in cloud (even when offline)

Example: Smart thermostat offline → Cloud stores desired temp → When reconnects, syncs state

IoT Architecture

දත්ත ප්‍රවාහය: Sensor → Network → Processing → Application

උදාහරණය - ස්මාර්ට් කෘෂිකර්මය:

සංවේදකය (Perception): පස් තෙතමනය සංවේදකය කෙතේ තබලා තියෙනවා
සම්බන්ධතාව: LoRaWAN use කරලා දත්ත යවනවා gateway එකට
සැකසීම: Cloud එකේ විශ්ලේෂණය → "පස ඉතා වියළියි, වාරිමාර්ග අවශ්‍යයි"
යෙදුම: ගොවියාගේ phone app එකේ: "කෙත 3 වතුර අවශ්‍යයි" දැනුම්දීම

IoT Connectivity Technologies

Wi-Fi:

ඉහළ bandwidth (video streaming), නමුත් බලශක්ති භාවිතය ඉහළ
පරාසය: ~100m
භාවිතය: Smart TVs, ආරක්ෂක කැමරා

BLE (Bluetooth Low Energy):

ඉතා අඩු බලශක්තිය (බැටරි මාස/අවුරුදු)
කෙටි පරාසය (~10m)
භාවිතය: Smartwatches, fitness trackers

LoRaWAN (Long Range WAN):

දිගු පරාසය (10-15 km), අඩු බලශක්තිය
බලපත්‍ර රහිත වර්ණාවලිය (නොමිලේ භාවිතය)
අඩු දත්ත අනුපාතය (කාලගුණ දත්ත, ස්ථාන ලුහුබැඳීම වගේ කුඩා දත්ත)
භාවිතය: කෘෂිකර්ම සංවේදක, ස්මාර්ට් නගර වාහන නැවැත්වීම

NB-IoT (Narrowband IoT):

සෙලියුලර් ජාලය (බලපත්‍රිත වර්ණාවලිය)
හොඳ ආවරණය (පවතින cell towers භාවිතා කරනවා)
විශ්වසනීය, සහතික කළ QoS
භාවිතය: ස්මාර්ට් මීටර (විදුලිය, ජලය), යටිතල පහසුකම් නිරීක්ෂණය

LTE-M:

සෙලියුලර්, චලනය සඳහා සහාය (towers අතර handoff)
භාවිතය: වාහන ලුහුබැඳීම, චලනය වන වත්කම්

LoRaWAN vs NB-IoT (Exam Important!)

LoRaWAN:

වර්ණාවලිය: බලපත්‍ර රහිත (නොමිලේ, ඕනෑම කෙනෙකුට යෙදවිය හැකි)
යෙදවීම: තමන්ගේම gateways සකසන්න ඕන
පිරිවැය: Hardware විතරයි (gateway + සංවේදක), මාසික ගාස්තු නැහැ
QoS: උපරිම උත්සාහය (සහතික බෙදාහැරීමක් නැහැ)
සුදුසු: පුද්ගලික යෙදවීම් (ගොවිපල, විශ්ව භූමිය)

NB-IoT:

වර්ණාවලිය: බලපත්‍රිත සෙලියුලර් (වාහකයා සපයනවා - Dialog, Mobitel)
යෙදවීම: පවතින cell towers භාවිතා කරනවා (යටිතල පහසුකම් අවශ්‍ය නැහැ)
පිරිවැය: උපාංගයකට මාසික දායකත්වය
QoS: සහතික බෙදාහැරීම
චලනය: හොඳ (මෝටර් රථයක සංවේදකයක් උනාම tower-to-tower handoff)
සුදුසු: නගර-පුරා යෙදවීම් (ස්මාර්ට් මීටර ලක්ෂ ගණන්)

උදාහරණය:
ගොවියා (LoRaWAN): ගොවිපලේ සංවේදක 100ක්. Gateway 5ක් දාලා, මුළු පිරිවැය අඩු, මාසික බිල් නැහැ
නගරය (NB-IoT): ස්මාර්ට් මීටර 10,000. වාහක ජාලය භාවිතා කරනවා, විශ්වසනීය, නමුත් උපාංගයකට මාසික ගාස්තු තියෙනවා

Cloud IoT Concepts

Digital Twin:

භෞතික උපාංගයේ අතථ්‍ය පිටපතක් cloud එකේ. තත්‍ය කාලීන දත්ත සමමුහුර්ත වෙනවා.

උදාහරණය: ගුවන් යානා එන්ජිමක්. එන්ජිමේ digital twin cloud එකේ ධාවනය වෙනවා. සැබෑ එන්ජිමේ සංවේදක දත්ත (උෂ්ණත්වය, කම්පනය, පීඩනය) අඛණ්ඩව සමමුහුර්ත වෙනවා. Digital twin එක අනුකරණය කරලා පුරෝකථනය කරනවා: "මෙම එන්ජිමට පියාසර පැය 50කින් නඩත්තුව අවශ්‍යයි" (පුරෝකථන නඩත්තුව).

Device Shadow:

IoT උපාංගය offline උනත්, cloud එකේ අවසාන දන්නා තත්ත්වය ගබඩා වෙනවා. උපාංගය online උනාම සමමුහුර්ත වෙනවා.

උදාහරණය: ස්මාර්ට් thermostat:
1. පරිශීලක app එකෙන් උෂ්ණත්වය 25°C ට සකසනවා
2. Thermostat offline (විදුලිය කප්පාදුව)
3. Cloud එකේ "shadow" තත්ත්වය: අපේක්ෂිත උෂ්ණත්වය = 25°C
4. Thermostat online වෙනවා → Shadow එකෙන් සමමුහුර්ත → උෂ්ණත්වය 25°C ට සකසනවා
ප්‍රතිලාභය: Offline කාල පරිච්ඡේද වලදී උපදෙස් නැති වෙන්නේ නැහැ