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Le middleware de la plate-forme IoT sensiNact du CEA-Leti va devenir un projet open source

Publié le 20 mars 2017 à 06:44 par Pierrick Arlot        Plate-forme

Sensinact

[EMBEDDED WORLD 2017] En cours de développement depuis 2010 et déployée dans plusieurs projets pilotes collaboratifs de ville intelligente et de bâtiment connecté en Europe et en Asie, la plate-forme logicielle sensiNact du CEA-Leti est un framework IoT unifié permettant de récupérer des données émises par différentes sources dans des environnements urbains, de les traiter pour en extraire des informations exploitables et de gérer à distance tout un ensemble d’objets connectés et communicants. Et ce indépendamment des protocoles de communication réseau mis en œuvre (LoRa, Sigfox, EnOcean, CoAP, HTTP, MQTT, XMPP, etc.).

Dans une configuration sur PC, la plate-forme peut par exemple gérer plus de 10 protocoles différents et des connexions simultanées de plus de 10 000 « objets », affirme le laboratoire grenoblois qui a profité du salon Embedded World 2017 pour annoncer la prochaine mise en open source de sensiNact. A cet effet, le laboratoire, avec le soutien de STMicroelectronics, de l’espagnol Engineering Ingegneria Informatica, du japonais Acutus Software, des universités de Kaio, d’Osaka et de Kyoto et du Japan Research Institute for Social Systems, a proposé à la fondation Eclipse de chapeauter un projet open source baptisé… sensiNact.

On notera que c’est la plate-forme du CEA-Leti qui est au cœur du projet de recherche commun franco-japonais sur les villes intelligentes ClouT (Cloud Of Things) lancé en 2013. Dans ce cadre, elle permet l’accès àe plus de 500 000 équipements physiques ou virtuels répartis sur les villes de Santander en Espagne, Gênes en Italie et Fujisawa et Mitaka au Japon.

Selon le CEA-Leti, l’architecture à base de composants logiciels de sensiNact facilite les mises à jour et les extensions de la plate-forme. L’approche orientée services qui la sous-tend permettrait par ailleurs un couplage faible entre les mondes physique et virtuel, caractéristique qui garantit la flexibilité nécessaire à la prise en compte d’environnements réels à la fois dynamiques et hétérogènes.

 

 

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