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物联网解决方案中的大数据处理

随着物联网的演进和发展,所有可以想象的事物(或事物)和产业都将变得更加智能化:智能住宅和智能城市、智能制造机器、智能汽车、智能健康等。无数被授权收集和交换数据的事物正在形成一个新的网络——,物联网——,一个可以在云中收集数据、传输数据和完成用户任务的物理对象网络。

物联网和大数据正在走向胜利。然而,为了从这一创新中获益,仍有一些挑战和问题有待解决。在本文中,我们非常高兴与您分享多年来在物联网咨询领域积累的知识。

物联网解决方案中的大数据处理

物联网大数据如何应用

首先,有许多方法可以从物联网大数据中获益:在某些情况下,快速分析就足够了,而一些有价值的见解只有在深入的数据处理之后才能获得。

(1)实时监控。通过网络设备收集的数据可用于实时操作:测量家庭或办公室的温度、跟踪身体活动(计数步骤、监控运动)等。实时监控广泛用于医疗保健(例如,获取心率、测量血压、血糖等)。);它还成功地应用于制造业(用于控制生产设备)、农业(用于监控牛和作物)和其他行业。

(2)数据分析。在处理物联网产生的大数据时,我们有机会超越监控,从这些数据中获得有价值的见解:识别趋势,揭示无形模式,找到隐藏的信息和相关性。

(3)过程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文信息,以揭示影响性能和优化流程的重要问题。

预测维护。通过网络设备收集的数据可以成为预测风险和主动识别潜在危险情况的可靠来源,例如:“并非所有物联网解决方案都需要大数据。还应该注意的是,并非所有物联网解决方案都需要大数据(例如,如果智能家居的主人想要用智能手机关灯,则可以在没有大数据的情况下执行该操作)。重要的是要考虑减少处理动态数据的工作量,并避免存储大量将来无用的数据。

物联网中的大数据挑战

物联网解决方案中的大数据处理

总结

医疗保健:监控患者的健康状况,识别风险(例如,哪些患者有糖尿病和心脏病发作的风险),以便及时采取措施。制造:预测设备故障,以便在故障发生前及时解决。

在物联网系统中,由于输入数据的特性和预期结果,物联网体系结构的数据处理组件是不同的。我们已经开发了一些方法来处理物联网解决方案中的大数据。

数据来自与事物相连的传感器。“东西”可以是任何东西:烤箱、汽车、飞机、建筑物、工业机器、康复设备等等。数据可以是周期性的或流式的。后者对于实时数据处理和事物的快速管理至关重要。

事物将数据发送到网关进行初始数据过滤和预处理,从而减少传输到下一个物联网系统的数据量。

边缘分析。在进行深入的数据分析之前,有必要对数据进行过滤和预处理,以选择一些任务所需的最相关的数据。此外,这一阶段可以确保实时分析,以便通过深入分析快速识别以前在云中发现的有用模式。

云网关是不同数据协议之间的基本协议转换和通信所必需的。它还支持站点网关和中央物联网服务器之间的数据压缩和安全数据传输。

联网设备生成的数据以其自然格式存储在数据湖中。原始数据通过“流”进入数据湖。数据存储在数据湖中,直到可以用于商业目的。清理后的结构化数据存储在数据仓库中。

机器学习模块基于累积的历史数据生成模型。这些模型定期(例如每月一次)用新数据流更新。输入数据被累积并应用于培训和创建新模型。(SOURCE/WIDE)一旦这些模型经过专家的测试和批准,控制应用程序就可以使用它们来发送命令或警报,以响应新的传感器数据。

物联网生成大量数据,可用于实时监控、分析、过程优化和预测性维护。但是,应该记住,从各种格式的海量数据中获取有价值的见解并不容易:您需要确保传感器正常工作,数据传输安全且处理有效。此外,总有一个问题:哪些数据值得存储和处理。

虽然有一些挑战和问题,但应该记住,物联网有着强劲的发展势头,可以帮助许多行业的企业开拓新的数字机遇。

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