Шесть основных принципов для успешных приложений с сенсорной информацией

Фил Ресслер из Sixgill LLC

Мы живем в новом мире восприятия, в котором используются недорогие датчики. Стремительный рост датчиков, излучающих данные, наводняет организации потенциально ценными новыми данными. Данные датчиков, а также необходимость легко собирать, понимать и автоматизировать действия на их основе быстро продвигают новую волну автоматизации Интернета вещей.

Инновационные сенсорные приложения позволят организациям объединить управление сенсорными активами - людьми, местами и вещами - способами, которые раньше были невозможны. Но для многих организаций эти возможности остаются недоступными, - говорит Фил Ресслер, генеральный директор Sixgill, LLC . .

Растущая популяция активов, растущее количество сенсорных и контекстных данных, плохо собираемые и скомпрометированные системы управления создают препятствия для использования преимуществ Интернета вещей. По данным McKinsey , «В настоящее время компании недостаточно используют большую часть собираемых данных Интернета вещей».

Вот шесть основных моментов для успешных приложений Интернета вещей на основе данных с датчиков, которые устранят недостаток использования.

Важно №1:масштабируемость

Принимать небольшие объемы данных с датчиков относительно просто. Но сбор, организация, анализ и обработка агрегированных данных датчиков для автоматизированных действий - более сложная задача. Например, коммерческий самолет генерирует петабайт данных в неделю; умная фабрика может ежедневно создавать петабайт данных. Сегодня все и каждый человек становится центром обработки данных.

В результате для разработки эффективных приложений Интернета вещей требуется эластичная масштабируемость. В умных городах, например, разнообразный набор приложений должен уметь обрабатывать огромные объемы данных датчиков, чтобы обеспечивать решения для управления дорожным движением или скоплением людей, оптимизации парковки, предотвращения преступности и т. Д.

Главное №2:гибкость

Еще одним важным аспектом является поддержка автоматизации данных датчиков в масштабах всего предприятия при любом объеме, скорости и масштабе. Одна вещь, которая поможет, - это развернуть единую настраиваемую магистраль служб данных для поддержки всех приложений, использующих датчики. Это должно включать открытую архитектуру, которая способна принимать, агрегировать и обрабатывать данные датчиков от любого типа излучателя и интегрировать функции внешних систем.

Гибкость имеет решающее значение для приложений Интернета вещей в различных сценариях использования, таких как интеллектуальное строительство или производство. Одна система согласования ресурсов гарантирует, что строительная компания или производитель получит целостное понимание текущей и исторической деятельности на рабочем месте, чтобы повысить безопасность, продуктивность и соблюдение нормативных требований.

Важно №3:независимость от данных

Чтобы максимизировать ценность подключенного интеллекта, обеспечиваемого данными датчиков, организации должны иметь возможность унифицировать и управлять сбором данных из многочисленных и разрозненных источников датчиков. Приложения, которые могут обрабатывать только определенные типы данных, не так эффективны.

Один из вариантов использования, когда это важно, - это приложения Интернета вещей для умных зданий, которые предоставляют организациям полное представление о том, что происходит внутри сооружений - в любой момент времени или за любой период времени.

Развертывание технологий этого типа позволяет компаниям собирать и комбинировать различные наборы данных датчиков для таких вещей, как количество людей, поток людей, заполняемость комнаты, освещение и температура, а также принимать соответствующие меры для повышения производительности и снижения затрат.

Суть №4:пограничные вычисления

Чтобы оптимизировать приложения Интернета вещей, компаниям следует использовать «периферийные» вычисления для ускорения времени отклика за счет снижения задержки, минимизации дорогостоящей передачи данных в облако и поддержания работы даже во время перебоев в подключении.

Приложения, предназначенные для обработки данных датчиков на периферии и реагирования на них, обеспечивают экономичную фильтрацию данных, ускоряют анализ и улучшают решения. Внедряя машинное обучение на периферии, организации могут использовать новые способы программного обучения, понимания, прогнозирования и действий с данными в реальном времени, в том числе видеоданными с чередованием кадров, преобразованными в полезную информацию.

Edge открывает множество дополнительных вариантов использования Интернета вещей, требующих малой задержки, например, некоторые приложения промышленной автоматизации, использующие данные в реальном времени с камер, аудио, автономного оборудования и различных интеллектуальных логистических систем.

Главное №5:расширяемость

Расширяемость платформы для адаптации к конкретным отраслевым требованиям - еще одно важное значение. Пересечения данных для конкретных случаев использования и события исключений должны определяться пользователем. Правила автоматического реагирования на выявленные события должны настраиваться любой сложности.

Расширяемость будет включать полностью документированные API-интерфейсы, поддержку плагинов, созданных на основе Javascript для собственных и общих навыков, и открытых внутренних служб ввода-вывода. Необходимы простые данные и системные интерфейсы с внутренними системами предприятия, а также интеграция со сторонними сервисами, существующими инструментами и частными сетями больших данных.

Важно №6:создать единый источник достоверных данных с датчиков

Чтобы избежать ловушек, связанных с объединением лоскутного одеяла из разрозненных служб данных в приложения с дискретным зондированием, организации с успешными инициативами в области Интернета вещей развертывают несколько приложений из баз данных Common Rail.

Унифицированные системы избегают опасностей, связанных с решениями, способными обрабатывать только узкий диапазон источников излучения, и обеспечивают более простой и гибкий подход, который позволяет разработчикам создавать практически бесконечное разнообразие приложений с сенсорной информацией на общей основе для обеспечения возможности аудита, подотчетности и целостного анализа.

Возможность извлекать выгоду из эпохи управляемого сенсорами Интернета вещей значительно расширяется для организаций, которые используют универсальную службу автоматизации данных для автоматизации данных Интернета вещей и разработки успешных приложений на основе датчиков.

Автор этого блога: Фил Ресслер, генеральный директор Sixgill, LLC