IoT und Big Data: die Besonderheiten von produktiver Symbiose

Mit der Entwicklung von IoT wird eine ganze Reihe aller denkbaren Gegenstände (oder Dinge) und Branchen intelligenter: intelligente Häuser und Städte, intelligente Fertigungsmaschinen, verbundene Autos, vernetzte Gesundheit und mehr. Unzählige Dinge, die zum Sammeln und Austauschen von Daten befähigt sind, bilden ein völlig neues Netz - das Internet der Dinge - das Netzwerk von physischen Objekten, das Daten in der Cloud sammeln, sie übertragen und Aufgaben der Benutzer erfüllen kann.

IoT und Big Data

IoT und Big Data sind auf dem Weg zu ihrer Stunde des Triumphs. Dennoch sind einige Besonderheiten und Fallstricke zu beachten, um von dieser Innovation zu profitieren. In diesem Artikel teilen wir gerne die Kenntnisse, die wir seit Jahren bei der IoT-Entwicklung gesammelt haben.

Wie kann Big Data von IoT angewendet werden

Vor allem gibt es verschiedene Möglichkeiten, Vorteile aus Big Data von IoT zu ziehen: In einigen Fällen reicht es aus, mit einer schnellen Analyse auszukommen, während einige wertvolle Ergebnisse erst nach einer tieferen Datenverarbeitung erreichbar sind.

IoT und Big Data

Echtzeit-Überwachung. Big Data, das durch angeschlossene Geräte gesammelt wird, kann im Echtzeitbetrieb verwendet werden: die Temperatur zu Hause oder im Büro messen, körperliche Aktivitäten verfolgen (Schritte zählen, Bewegungen überwachen) und vieles mehr. Die Echtzeit-Überwachung wird im Gesundheitswesen stark genutzt (z.B. um Herzfrequenz, Blutdruck, Zucker zu messen). Es wird auch erfolgreich in der Herstellung (zur Steuerung von Fertigungsmaschinen), Landwirtschaft (zur Überwachung von Rindern und Pflanzen) und in anderen Branchen eingesetzt.

Datenanalyse. Bei der Verarbeitung von IoT-generiertem Big Data besteht die Möglichkeit, über die Überwachung hinauszugehen und wertvolle Erkenntnisse aus diesen Daten zu gewinnen: Trends und Tendenzen zu erkennen, unvorhersehbare Muster aufzudecken und verborgene Informationen und Zusammenhänge zu finden.

Prozesskontrolle und -optimierung. Die Daten, die von Sensoren kommen, liefern einen zusätzlichen Kontext, um nicht triviale Probleme aufzudecken, die die Leistung beeinträchtigen, und um die Prozesse zu optimieren.

  • Verkehrsmanagement: Verfolgung der Verkehrsbelastung zu verschiedenen Zeitpunkten mit dem Ziel, Empfehlungen zur Verkehrsoptimierung zu erarbeiten (z. B. die Anzahl der Züge und Busse zu bestimmten Zeitpunkten zu erhöhen und zu sehen, ob es sich lohnt; empfehlen, ein neues Ampelsystem einzuführen und neue Straßen zu bauen, um den Verkehr in einigen Straßen zu entlasten und Verkehrsstaus zu verwalten).
  • Einzelhandel: Wenn einige Waren in einem Einkaufsplatz fast zu Ende sind, werden die Mitarbeiter des Supermarkts darüber informiert, um zum Beispiel Regale mit Waren aufzufüllen.
  • Landwirtschaft: Pflanzen gießen, wenn es laut Sensordaten notwendig ist.

Vorausschauende Wartung. Die Daten aus den angeschlossenen Geräten können eine zuverlässige Quelle für die Vorhersage von Risiken sein und proaktiv potenziell gefährliche Bedingungen identifizieren, zum Beispiel:

  • Gesundheitswesen: den Zustand der Patienten überwachen und Risiken identifizieren (z. B. welche Patienten ein erhöhtes Diabetes-, Herzinfarkt-Risiko haben), um rechtzeitig Maßnahmen zu ergreifen.
  • Herstellung: Anlagenausfälle vorhersagen.

Nicht alle IoT-Lösungen benötigen Big Data. Es ist auch zu beachten, dass nicht alle IoT-Lösungen Big Data benötigen (wenn beispielsweise der Besitzer eines intelligenten Hauses das Licht über das Handy ausschaltet, kann dieser Vorgang ohne Big Data durchgeführt werden). Es ist wichtig, die Reduzierung von Anstrengungen bei der Verarbeitung dynamischer Daten in Betracht zu ziehen und die Speicherung von riesigen Datenmengen zu vermeiden, die in Zukunft nicht mehr benötigt werden.

Herausforderungen von Big Data in IoT

Riesige Datenmengen sind völlig nutzlos, es sei denn, sie werden verarbeitet, um etwas Wertvolles zu erhalten. Außerdem gibt es verschiedene Herausforderungen im Zusammenhang mit der Datenerfassung, -verarbeitung und -speicherung.

IoT und Big Data

Zuverlässigkeit von Daten. Obwohl Big Data nie hundertprozentig genau ist, ist es wichtig, vor der Datenanalyse sicher zu sein, dass die Sensoren ordnungsgemäß funktionieren und die Qualität der zur Analyse bereitgestellten Daten zuverlässig und nicht durch verschiedene Faktoren beeinträchtigt ist (z.B. ungünstiges Umfeld, in dem Maschinen arbeiten, Ausfälle von Sensoren).

Welche Daten werden gespeichert. Vernetzte Dinge generieren Terabytes an Daten, und es ist eine anspruchsvolle Aufgabe, zu entscheiden, welche Daten gespeichert und welche gelöscht werden sollen. Außerdem liegt der Wert einiger Daten nicht auf der Oberfläche, aber Sie werden diese Daten möglicherweise in Zukunft brauchen. Und wenn Sie sich entschließen, die Daten für die Zukunft zu speichern, besteht die Herausforderung darin, das mit minimalen Kosten zu tun (weil die Datenspeicherung und -verarbeitung ziemlich teuer sind).

Analysetiefe. Da nicht alle Daten wichtig sind, erscheint eine weitere Herausforderung: Wann ist es ausreichend, mit einer schnellen Analyse auszukommen und wann eine tiefere Analyse mehr Wert bringen kann?

Datensicherheit. Es gibt keinen Zweifel, dass vernetzte Dinge in verschiedenen Sektoren unser Leben verbessern können, aber gleichzeitig gibt es sehr wichtige Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit. Cyberkriminelle können einen Zugang zu Rechenzentren und Geräten erhalten, sich mit Verkehrssystemen, Kraftwerken, Fabriken anschließen und persönliche Daten von Telekommunikationsanbietern stehlen. Big Data von IoT ist ein relativ neues Phänomen für Sicherheitsspezialisten, und der Mangel an relevanter Erfahrung erhöht die Sicherheitsrisiken.

Verarbeitung von Big Data in einer IoT-Lösung

In der IoT-Entwicklung variieren Komponenten der Datenverarbeitung in einer IoT-Architektur je nach Besonderheiten eingehender Daten, erwarteten Ergebnissen und vielem mehr. Wir haben einen eigenen Ansatz für die Verarbeitung von Big Data in IoT-Lösungen entwickelt.

IoT Big Data Architektur

Daten kommen von Sensoren, die mit Dingen angeschlossen sind. Ein "Ding" kann buchstäblich jedes Objekt sein: ein Ofen, ein Auto, ein Flugzeug, ein Gebäude, eine Industriemaschine, ein Rehabilitationsgerät. Die Daten werden entweder periodisch oder im Streaming erfassen. Letzteres ist von wesentlicher Bedeutung für die zeitnahe Verarbeitung und Verwaltung von Daten in Echtzeit.

Die Daten werden an Gateways gesendet, die eine anfängliche Datenfilterung und -vorverarbeitung gewährleisten und auf diese Weise die Menge der Daten reduzieren, die an die nächsten Blöcke des IoT-Systems übertragen werden.

Edge Analytics. Vor einer tiefen Datenanalyse ist es sinnvoll, Datenfilterung und -vorverarbeitung durchzuführen, um die für bestimmte Aufgaben benötigten relevanten Daten auszuwählen. Darüber hinaus stellt diese Phase eine Echtzeitanalyse sicher, um schnell nützliche Muster zu erkennen, die bei tiefer Analyse in einer Cloud früher gefunden wurden.

Gateway in der Cloud ist notwendig für die grundlegende Protokollübersetzung und die Kommunikation zwischen verschiedenen Datenprotokollen. Es ermöglicht außerdem die Datenkomprimierung und sichere Datenübertragung zwischen einem Feld-Gateway und zentralen IoT-Servern.

Die Daten, die von vernetzten Geräten generiert werden, werden in ihrem ursprünglichen Format in einem Data Lake aufbewahrt. Rohdaten werden in einem Data Lake (wortwörtlich: „Datensee“) mit "Strömen" gesammelt. Die Daten werden in einem Datensee gespeichert, bis sie für geschäftliche Zwecke genutzt werden können. Gereinigte und strukturierte Daten werden in einem Data Warehouse gespeichert.

Maschinelles Lernen. Das maschinelle Lernmodul erzeugt die Modelle basierend auf zuvor akkumulierten historischen Daten. Diese Modelle werden regelmäßig (z. B. einmal im Monat) mit neuen Datenströmen aktualisiert. Eingehende Daten werden gesammelt und für das Training und die Erstellung neuer Modelle verwendet. Wenn diese Modelle von Spezialisten getestet und genehmigt werden, können sie von einer Steuerungsanwendung verwendet werden, die als Reaktion auf neue Sensordaten Befehle oder Warnungen sendet.

Zusammenfassend

IoT generiert eine Menge von Big Data, die für Echtzeit-Überwachung, Analyse, Prozessoptimierung und vorausschauende Wartung verwendet werden kann, um nur einige zu nennen. Es sollte jedoch berücksichtigt werden, dass es nicht eine triviale Aufgabe ist, wertvolle Erkenntnisse aus Big Data in verschiedenen Formaten zu erhalten: Sie müssen sicher sein, dass Sensoren ordnungsgemäß funktionieren, die Daten sicher übertragen und effektiv verarbeitet werden. Darüber hinaus gibt es immer eine Frage: Welche Daten sind wert, gespeichert und verarbeitet zu werden (weil diese beiden Prozesse ziemlich teuer sind).

Trotz der oben genannten potenziellen Probleme sollte berücksichtigt werden, dass die IoT-Entwicklung an Dynamik gewinnt und den Unternehmen in verschiedenen Branchen neue digitale Möglichkeiten eröffnet.

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