為何物聯網數據管理非常重要?

用戶在著手解決物聯網和工業物聯網用例之旅時,遇到的第一個障礙是如何從物聯網係統中提取數據,以及如何讓數據用來分析係統和決策。

從物聯網係統向數據湖或ApacheKafka這樣的信息傳輸係統中提取數據的關鍵第一步。很多時候,組織還想要充實和清理數據,確保壞數據不會被淹沒,而分析師們也要充實他們自己的分析。有時候,用戶想要在支持物聯網的設備上實時運行。舉例來說,如果工廠的環境過熱而不能得到最好的塗料附著力,他們可能會想自動停下來。如在生產過程中未糾正此狀況,將導致主要的質量保證問題。

物聯網數據管理的五個必備功能

物聯網設備管理數據是實時分析過程的重要方麵。要確保您的數據管理解決方案能夠滿足物聯網的數據需求,可以考慮以下五個主要特性:

通用連接和處理各種數據的能力:物聯網係統有多種標準,物聯網數據遵循多種協議(MQTT、OpC、AMQp等)。此外,大多數物聯網數據以半結構化或非結構化的格式存在。所以,您的數據管理係統必須能夠連接到所有這些係統,並遵循不同的協議,這樣您就可以從它們中提取數據。同樣重要的是支持結構性和非結構性數據的解決方案。

邊緣處理和擴展:一個好的數據管理解決方案可以在吸收到數據湖之前過濾掉物聯網係統的錯誤記錄(如負溫讀數)。它還應該能夠使用元數據(如時間戳或靜態文本)來豐富數據,以支持更好的分析。

大數據處理和機器學習:由於物聯網的龐大數據量,實時分析需要在亞秒的延遲時間內填充和提取數據,以便實時使用數據。另外,很多客戶想要實時地操縱ML模型(例如異常探測),以便在太晚之前采取預防措施gnss module

消除數據漂移問題:物聯網係統的數據可能隨著時間而變化,例如固件升級。這叫數據漂移或架構漂移。關鍵是,您的數據管理解決方案能夠在不中斷數據管理過程的情況下自動處理數據漂移。

實時監控和報警:物聯網數據的獲取和處理從未停止。因此,您的數據管理解決方案應該提供流程可視化的實時監控,以便隨時顯示性能和吞吐量的流程狀態。數據管理解決方案還應提供警報,以防止過程中出現任何問題。

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