इंटरनेट ऑफ़ थिंग्स प्रोजेक्ट का निर्माण करते समय CIO और व्यवसायों को जिन सवालों से जूझना पड़ेगा उनमें से एक यह है: डेटा का विश्लेषण कहाँ होना चाहिए - किनारे पर या क्लाउड में?

किनारे पर डेटा का विश्लेषण करने से कंपनी को गति मिलती है। प्रत्येक पिंग या पिंग के एक बैच को क्लाउड पर भेजने के बजाय, डिवाइस पर डेटा बिंदु एकत्र और विश्लेषण किए जाते हैं। लेकिन सभी इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) के उपयोग के मामलों में उस तरह की गति की आवश्यकता नहीं होती है जो इसके द्वारा प्रदान की जाती है एज एनालिटिक्स.

"ये ऐसी चुनौतियाँ हैं जिनके बारे में ग्राहकों को सोचना होगा: मुझे किस प्रकार के डेटा एनालिटिक्स की आवश्यकता है? एनालिटिक्स कहां चलते हैं? … इससे जुड़ी समय विलंबता क्या है? क्या घटना होते ही मुझे हर मिलीसेकंड पर प्रतिक्रिया की आवश्यकता है? या क्या यह ठीक है अगर मुझे किसी मुद्दे के बारे में दिन में एक बार पता चले? कहा आदर्श नरसिम्हामूर्ति, वरिष्ठ इंजीनियर at MathWorks, नैटिक, मास में एक गणितीय कंप्यूटिंग सॉफ्टवेयर कंपनी, हाल ही में एक पैनल चर्चा के दौरान भविष्य कहनेवाला अनुप्रयोग और एपीआई कैम्ब्रिज, मास में घटना।

तापमान-संवेदनशील - और, कुछ मामलों में, समय-संवेदनशील - फार्मास्यूटिकल्स के परिवहन पर विचार करें। आज, तापमान उन उपकरणों का उपयोग करके मापा जाता है जो इंटरनेट से जुड़े नहीं हैं क्रेनर कोमोनी, सीईओ at टिव इंक।, एक आपूर्ति श्रृंखला IoT स्टार्टअप। विचलन या "तापमान भ्रमण" तब तक ज्ञात नहीं होते जब तक शिपमेंट वितरण केंद्र तक नहीं पहुँच जाता।

Tive का IoT डिवाइस, दूसरी ओर, एक कनेक्टेड डिवाइस है, जो शिपिंग स्थितियों में लगभग रीयल-टाइम लुक प्रदान करता है। "जब [दवा निर्माता] रीयल-टाइम डेटा प्राप्त करते हैं, तो उन्हें पता चल जाएगा कि ए तापमान भ्रमण हुआ, ”कोमोनी ने कहा। "और वे दवा को फिर से व्यवस्थित कर सकते हैं ताकि रोगी को समय पर मिल सके।"

Tive का IoT डिवाइस आपके हाथ की हथेली में फिट होने के लिए काफी छोटा है। लेकिन इसके आकार और इस तथ्य के कारण कि यह बैटरी से चलने वाला है, इसमें डेटा विश्लेषण करने की क्षमता नहीं है। वही कनेक्टेड हार्ट मॉनिटर के लिए जाता है, कहा एड फेदरस्टन, एक वरिष्ठ उद्यम वास्तुकार और निदेशक सहयोगात्मक परामर्श एलएलसी बर्लिंगटन, मास में।

उन्होंने कहा, "मेरे सीने में डाली गई छोटी सी चीज में वे केवल इतनी कम्प्यूटेशनल शक्ति का निर्माण कर सकते हैं," उन्होंने कहा, अनुभव से बोल रहा हूँ. "यह केवल इतना करने में सक्षम है।"

दोनों उदाहरणों में, IoT उपकरणों द्वारा निर्मित डेटा सरल है, और डिवाइस पर विश्लेषण करना न तो संभव है और न ही यह आवश्यक है। लेकिन डेटा प्रोसेसिंग और एनालिटिक्स रणनीति क्या है जब डिवाइस - कहते हैं, एक कनेक्टेड कार - दोनों जटिल और बड़े पैमाने पर है? एक दर्शक सदस्य यही जानना चाहता था: क्लाउड या एज एप्रोच के बजाय, क्या यह संभव है कि IoT डेटा का एज पर विश्लेषण किया जाए और बादलों में?

"हाँ, निश्चित रूप से," कहा हार्ले स्टोवेल, के सीईओ और के संस्थापक सी स्ट्रीट टेक्नोलॉजीज इंक। बोस्टन में। उन्होंने एक ऐसे आर्किटेक्चर का उपयोग करने का सुझाव दिया जो प्राथमिकता देता है कि डेटा को कहाँ, कब और कैसे संसाधित किया जाता है ताकि मिशन-महत्वपूर्ण डेटा का किनारे पर विश्लेषण किया जा सके और कम महत्वपूर्ण डेटा को क्लाउड से बाहर धकेला जा सके।

मैथवर्क्स के नरसिम्हामूर्ति सहमत हुए, यह सुझाव देते हुए कि एक कनेक्टेड कार अपने बारे में जो निर्णय लेती है उसे स्थानीय रूप से संसाधित किया जाना चाहिए; क्लाउड में वैश्विक पर्यावरण से जुड़े डेटा को संसाधित किया जा सकता है। "यह सब वापस लचीलेपन से जुड़ा है," उन्होंने कहा। "यहां तक ​​​​कि अगर बादल उपलब्ध नहीं है, तो कार को अपने दम पर पूरी तरह से आत्मनिर्भर इकाई के रूप में कार्य करने में सक्षम होना चाहिए।"

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• स्रोत: https://www.techtarget.com/searchcio/news/450401499/IoT-data-analysis-may-require-hybrid-approach