Wertzuwachs durch IoT
Aggregation auf der Kante, Handeln im Hub
Das Internet der Dinge
Das Internet durchdringt alle Bereiche des Lebens. Neben Telefon- und Web-Aktivitäten stellen moderne Verbrauchsgeräte, Heimsensoren, Fahrzeugmotoren, medizinische Geräte und Milliarden anderer Geräte Daten über das Internet zur Verfügung.
Die schnelle Aggregation und genaue Analyse dieser Daten ist entscheidend, um Menschen gesund, Systeme sicher, den Handel profitabel und Maschinen effizient zu machen. Dasselbe gilt für die zunehmenden Datenmengen, die von Maschinen- und Anwendungsprotokollen erzeugt werden, die über das Internet in Echtzeit fließen können oder auch nicht.
Um aus all diesen Daten verwertbare Informationen zu erzeugen, benötigen Sie sichere, effiziente und zuverlässige Methoden zur Verarbeitung und Anwendung dieser Daten, damit sie für Sie und nicht gegen Sie arbeiten. Aber werfen Sie einen Blick auf die Landschaft der Werkzeuge und Techniken, die heute für diese Probleme eingesetzt werden. Denken Sie an die Schnelligkeit des Datenvolumens, die Abhängigkeit von großer Hardware, die Komplexität des Designs, die Sicherheitslücken und die Kosten.
Edge-Aggregation
Edge Computing beinhaltet das Sammeln und Untersuchen von Daten während der Generierung, so nah wie möglich an der Quelle. In der Edge-Analytik werden die Daten auf IoT-Geräten aufbereitet und voranalysiert, anstatt direkt und unverändert an einen zentralen Datenspeicher zur späteren Verwendung gesendet zu werden.
"Edge-Aggregation und/oder Analytik können die Latenzzeiten im Entscheidungsprozess verringern. Die Verwendung von Daten, die näher an der Quelle liegen, kann schneller, einfacher und praktischer sein als herkömmliche Methoden, und viele der von IoT-Geräten erzeugten Daten sind es überhaupt nicht wert, gespeichert zu werden." (Shawn Rodgers, Quest Software).
Die Speicherung unnötiger Daten ist kostspielig und komplex und birgt ein Sicherheitsrisiko. Die direkte Verarbeitung von Daten bedeutet, dass weniger Daten gesammelt, gespeichert oder später massenhaft wiederverarbeitet werden müssen. Da die Edge-Analytik in Echtzeit erfolgen kann, können einige Erkenntnisse sofort gewonnen werden.
Das leichte, schnelle SortCL-Programm in IRI CoSort ist das perfekte Werkzeug zum Filtern, Maskieren, Aggregieren, Segmentieren, Berichten und anderweitigen Transformieren von Daten auf Edge-Geräten. Die von CoSort erzeugten Datensätze sind schlank, sauber und konform und können leicht auf verschiedene Plattformen zur weiteren Verwendung oder Verarbeitung verteilt werden, wie die IRI Voracity Datenmanagement-(Hub)-Plattform, die CoSort, Hadoop und weitere analytische Optionen unterstützt.
Analysieren im Hub
Die IRI Workbench GUI für Voracity, die auf Eclipse™ basiert, unterstützt die Datenverarbeitung und -darstellung in der gleichen Konsole. Nachdem Sie Verbindungen zu Ihren Datenspeichern und Aggregations-Jobs eingerichtet haben, wo auch immer sie sich befinden, können Sie die Daten mit Hilfe der eingebauten Statistik- und Berichtsfunktionen von Voracity mit beispielloser Geschwindigkeit weiter verarbeiten und analysieren oder sie für die von Ihnen bevorzugten Analyse- und Visualisierungswerkzeuge "wrangle" (integrieren, regeln und übergeben).
IRI Voracity kann Geräteinformationen, die über MQTT gestreamt werden, aggregieren und sofort im kostenlosen BIRT-Plug-in in der gleichen Eclipse-Konsole anzeigen. Voracity kann auch aufbereitete Daten an Open Source KNIME Analytic Platform-Knoten in Eclipse weiterleiten, in Echtzeit oder im Batch-Betrieb, für maschinelles Lernen und andere datenwissenschaftliche Projekte, die die Vorhersagemodelle und Ergebnisse verbessern.
"Voracity ermöglicht einen einzigen Prozess für die Erfassung, grundlegende Analyse und Integration von IoT-Daten sowohl in die Modellentwicklungs- als auch in die Ausführungsumgebung, die von einer einzigen Plattform aus definiert und verwaltet werden."
- Dr. Barry Devlin, 9sight Consulting -
Erfahren Sie mehr über die IoT-Fähigkeiten von IRI in unseren Artikeln "Einführung in IoT & MQTT" und "Aggregation on the Edge".
