Son dönemde yaşanan pandemik kriz dünya çapında birçok sektörü sarstı. Esnek çalışma modellerinin ve uzaktan izleme çözümlerinin yükselişiyle birlikte pandemi, tüm ekosistemlerin dijital dönüşümünü hızlandırdı.
Bina doluluğundan iç mekan hava kalitesinin izlenmesine kadar IoT tabanlı çözümlere olan talep önemli ölçüde arttı.
Dahası, IoT donanım ve sensörlerinin metalaştırılması, yeni IoT kurulumlarının altyapı maliyetlerini sürekli olarak düşürüyor.
Bunlar IoT'nin geniş bir pazar uygulamasına yönelik olumlu işaretlerdir. Ancak IoT'nin benimsenmesinin önünde hala önemli bir engel var.
Bir IoT projesi başlatmak karmaşıktır.
Deneyimlerimize göre, yeni IoT çabalarının çoğu, çoğu konsept kanıtlama aşamasında olmak üzere başarısız oluyor. Bu durum kısmen projenin beklentileri ile projenin yürütülmesi için gereken teknik uzmanlık arasındaki uyumsuzluktan kaynaklanmaktadır.
Bir IoT çözümünün başarılı bir şekilde uygulanması, her zaman standartlaştırılmış arayüzler sunmayan çeşitli yapı taşlarının birbirine bağlanmasını gerektirir. Tipik bir sistem, farklı bağlantı teknolojileri aracılığıyla iletişim kuran, muhtemelen mesajları daha sonra bir ağ sunucusuna ve son olarak buluttaki bir uygulama sunucusuna iletecek bir ağ geçidine ulaşan sensörler veya aktüatörler biçiminde uç düğümler içerir.
Ama bu son değil.
Uygulama sunucusunda, sensör yükünün kullanılabilir verilere dönüştürülmesi gerekir; bu veriler daha sonra nihai son kullanıcı uygulamasına (bir web uygulaması, görsel bir kontrol paneli veya başka herhangi bir bulut uygulaması) dönüştürülebilir.
Tüm bu yapı taşlarının birbirine bağlanması ve IoT verilerinin işlenmesi genellikle teknik uzmanlar tarafından yapılır. Bu IoT mühendisleri, geliştiricileri ve veri bilimcileri, tüm bu farklı teknolojiler arasındaki noktaları birleştirecek ve biçimlendirilmiş verileri son uygulamaya aktaracak BT uzmanlığına sahiptir.
Çoğu zaman, projenin başlatıcısı alan bilgisine sahip olacak ancak IoT'nin teknik özellikleri konusunda yeterli uzmanlığa sahip olmayacaktır. Daha sonra IoT ara yazılımının uygulanmasını bir sistem entegratörüne veya diğer pahalı dijital danışmanlık şirketlerine harici hale getirmek zorunda kalacak.
Bu, alan bilgisine sahip olan ve akıllı çözümün sağladığı ticari faydalar hakkında net bir fikre sahip kişilerin uygulamayla bağlantısının bir şekilde kopuk olduğu anlamına gelir.
gelişme süreci. Bu, yüksek koordinasyon maliyetlerine, gecikmelere ve diğer sürtüşme noktalarına yol açabilir. En kötü senaryoda bu, bir IoT projesinin henüz başlangıç aşamasındayken sona ermesine neden olabilir.
Bu nedenle son yıllarda IoT ekosisteminde düşük kodlu ve self servis araçlara doğru bir yönelim görüyoruz. Bu araçlar, inovasyon ve Ar-Ge ekiplerinin doğrudan IoT geliştirme sürecine katılmasını daha erişilebilir hale getiriyor.
Düşük kod hareketi, fikirden kavram kanıtına (PoC) giden yolu önemli ölçüde hızlandırıyor ve yalnızca IoT alanını değil, tüm BT endüstrisini etkiliyor. Gartner'ın araştırması, "2024 yılına kadar uygulama geliştirme faaliyetinin %65'inden fazlasının az kodlu uygulama geliştirmeden sorumlu olacağını" gösteriyor.
IoT evrimi düşük kodlu işlevlere ihtiyaç duyar.
İşte bu yüzden akenza, ürünümüze çok sayıda düşük kodlu özellik geliştirdik IoT platformu. IoT cihaz yükünün veri ayrıştırılması, veri işleme zincirinin kodsuz tanımı ve gelişmiş kural motoru, bir IoT projesini bir öğleden sonra başlatmayı kolaylaştıran işlevlerden bazılarıdır.
IoT'yi erken benimseyenlerin, IoT kullanım örneklerini hızlı ve zahmetsizce oluşturacak bir çözüme ihtiyacı var. Az kodlu, self-servis bir IoT platformu sağlayarak çevik bir IoT çözümü oluşturma sürecini mümkün kılıyoruz.
Kaynak: Plato Data Intelligence: PlatoData.io
