Da IoT-Implementierungen immer komplexer und umfangreicher werden, wird eine effiziente Datenverwaltung immer wichtiger. In diesem Beitrag werden drei wichtige Aspekte der IoT-Dateninfrastruktur untersucht:
- In IoT-Umgebungen übliche Datentypen und -strukturen
- Die Rolle und die Herausforderungen von Datenpipelines
- Kritische Faktoren bei der Auswahl und Implementierung von Datenbanken
Sehen wir uns jedes dieser Elemente der Reihe nach an.
Datentypen und and Strukturen
In IoT-Umgebungen werden verschiedene Datentypen erzeugt und verarbeitet, die jeweils eigene Anforderungen an die Verarbeitung stellen:
Bei Zeitreihendaten handelt es sich um einen Strom von mit Zeitstempeln versehenen Informationen, wie z. B. Sensormesswerte. Die große Menge dieser Daten stellt eine Herausforderung für die effiziente Speicherung und Abfrage dar. Viele IoT-Systeme verwenden spezielle Zeitreihendatenbanken, um diese Probleme zu lösen.
Ereignisdaten erfassen diskrete Ereignisse oder Zustandsänderungen, die durch Sensoren, Systemwarnungen oder Benutzerinteraktionen ausgelöst werden. Diese Daten erfordern häufig Reaktionen in Echtzeit, was zur Verwendung von Event-Streaming-Plattformen führt, die unmittelbare Erkenntnisse und Maßnahmen unterstützen.
Strukturierte Daten sind organisierte Informationen mit einem definierten Datenmodell, darunter Gerätekonfigurationen, Benutzerprofile und Systemprotokolle. Diese Daten sind oft über mehrere Systeme verteilt. Um die Integrität über diese Geräte hinweg zu gewährleisten, werden diese Daten in der Regel von relationalen Datenbanken oder strukturierten NoSQL-Datenbanken verwaltet.
IoT-Systeme stoßen auch auf halbstrukturierte Daten (wie JSON- oder XML-Formate) und unstrukturierte Daten (wie Video- oder Audioströme). Diese Vielfalt erhöht die Komplexität und erfordert flexible Strategien zur Datenverarbeitung. Astarte beispielsweise löst diese Herausforderungen, indem es ein einheitliches System für die Verwaltung verschiedener Datentypen bereitstellt und Schnittstellen sowohl für Streaming-Daten als auch für persistente Zustände bietet.
Aufbau von Datenpipelines, Integration und Aufnahme von Daten
Datenpipelines bringen Informationen dorthin, wo sie benötigt werden. Dabei werden verschiedene Datenquellen, Verarbeitungsschritte und Speicherlösungen integriert. Zu den wichtigsten Herausforderungen beim Aufbau einer IoT-Pipeline gehören:
Datenvolumen: Um die massiven Datenströme zu bewältigen, die in IoT-Systemen üblich sind, verwenden viele Unternehmen verteilte Speicher- und Verarbeitungslösungen wie Apache Cassandra und Apache Spark. Diese Technologien sind für eine effiziente Skalierung bei wachsendem Datenvolumen ausgelegt.
Schnelligkeit der Daten: Viele IoT-Datentypen müssen sofort verarbeitet werden. Stream-Processing-Frameworks wie Apache Kafka oder Apache Flink ermöglichen die Echtzeitverarbeitung von Daten mit hoher Geschwindigkeit.
Datenformate: Um verschiedene Datenformen zu verarbeiten, setzen Unternehmen häufig Plattformen wie Apache Spark ein, die verschiedene Datenformate innerhalb eines einzigen Frameworks verarbeiten können. Diese Fähigkeit vereinfacht die gesamte Pipeline-Architektur.
Astarte bietet Tools für die nahtlose Erstellung, Integration und Aufnahme von Datenpipelines, einschließlich eines visuellen Pipeline-Builders und einer domänenspezifischen Sprache zur Erstellung von Datenflüssen.
Kriterien für die Auswahl und Implementierung von Datenbanken
Die Auswahl der richtigen Datenbank ist für IoT-Projekte entscheidend. Zu den wichtigsten zu berücksichtigenden Faktoren gehören:
- Leistung: Die Datenbank sollte einen hohen Durchsatz unterstützen, um zahlreiche IoT-Geräte zu unterstützen und einen Zugriff mit geringer Latenz für Echtzeitanwendungen zu ermöglichen. Datenbanken, die für Zeitreihendaten optimiert sind, können in diesen Szenarien erhebliche Vorteile bieten, da sie schnelle Schreib- und Lesevorgänge für zeitgestempelte Daten ermöglichen.
- Skalierbarkeit: Datenbanken, die die Datenlast flexibel auf die Server verteilen können, tragen dazu bei, eine gleichbleibende Leistung bei wachsenden Datenströmen zu gewährleisten. Suchen Sie nach Plattformen, die Sharding und Replikation unterstützen, um die Effizienz zu maximieren.
- Datenkonsistenz: Einige Anwendungen, insbesondere im Gesundheits- oder Finanzwesen, erfordern eine starke Konsistenz, bei der alle Knoten gleichzeitig dieselben Daten wiedergeben. Andere wiederum tolerieren möglicherweise eine zeitweilige Konsistenz.
- Verfügbarkeit: Die Datenbank sollte Ausfallzeiten durch Techniken wie Replikation und Failover-Mechanismen minimieren.
- Wiederherstellung im Katastrophenfall: IoT-Datenbanken sollten Backups und Replikationen über verschiedene geografische Standorte hinweg unterstützen, um die Datenverfügbarkeit auch bei großflächigen Katastrophen sicherzustellen.
- Sicherheit: Angesichts der sensiblen Natur von IoT-Daten sind robuste Sicherheitsfunktionen unerlässlich, einschließlich Verschlüsselung für Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung, strenge Zugriffskontrollen und integrierte Audit-Protokollierung.
Astarte wurde unter Berücksichtigung all dieser Aspekte entwickelt. Astarte unterstützt Zeitreihen-Datenbanken, die für IoT-Daten optimiert sind, und lässt sich mit skalierbaren Datenbanken wie Apache Cassandra und ScyllaDB integrieren, so dass Entwickler verschiedene Datenbank-Stärken nutzen und gleichzeitig eine einheitliche Verwaltung beibehalten können.
Straffung der IoT-Dateninfrastruktur
Ein effizientes Datenmanagement ist entscheidend für erfolgreiche IoT-Implementierungen. Astarte bewältigt diese Herausforderungen durch umfassende Datenorchestrierung.
Astarte erleichtert die Erstellung von Datenpipelines durch visuelle und programmatische Schnittstellen. Entwickler können Pipelines mit einem visuellen Builder oder einer domänenspezifischen Sprache (DSL) erstellen, die über eine REST-API oder ein Dashboard bereitgestellt werden können. Dies automatisiert die Erstellung und Verwaltung von Datenflüssen.
Die Plattform unterstützt die Datenverarbeitung in Echtzeit und lässt sich mit gängigen Open-Source-Datenbanken integrieren, darunter Zeitseriendatenbanken für IoT-Daten und skalierbare NoSQL-Lösungen wie Apache Cassandra und ScyllaDB.
Bei der Auswahl einer Datenbank sollten Sie Optionen wie ScyllaDB (eine C++-NoSQL-Datenbank mit hoher Leistung und geringer Latenz) oder Apache Cassandra (eine Java-basierte NoSQL-Datenbank, die für hohe Verfügbarkeit und die Verwaltung großer Datenmengen auf verteilten Servern ausgelegt ist) in Betracht ziehen.
Durch die Bereitstellung einer einheitlichen Schnittstelle für verschiedene Datentypen, die automatische Erstellung von Pipelines und die flexible Datenbankintegration vereinfacht Astarte die komplexe Aufgabe der Erstellung und Verwaltung von IoT-Dateninfrastrukturen. Dieser Ansatz ermöglicht es Entwicklern, sich auf die Wertschöpfung aus ihren Daten zu konzentrieren, anstatt die zugrunde liegende Komplexität zu verwalten. Da Astarte Datenmanagement-Technologien nach Industriestandard verwendet, erleichtert es die Kommunikation mit vielen anderen IoT-Geräten - auch solchen, die nicht speziell mit Astarte entwickelt wurden.
Um die Entwicklung der IoT-Infrastruktur zu rationalisieren, bietet SECO die Clea-Software-Suite an, die Astarte, den Edgehog-Gerätemanager und den Portal-Front-End-Benutzerzugang umfasst. Insgesamt integriert und abstrahiert Clea die zugrundeliegenden Datenmanagementfunktionen und rationalisiert so die Bereitstellung von IoT-Systemen.
Sind Sie bereit, Ihre nächste IoT-Entwicklung zu starten? Kontaktieren Sie SECO, um zu erfahren, wie Clea den Aufbau Ihrer Dateninfrastruktur vereinfachen kann.