Edge teknolojisinin ve akıllı cihazların popülaritesi arttıkça, şirketlerin karar verme süreçlerini iyileştirmek için kullanabileceği veri miktarı konusunda hiçbir sınırın olmadığını görüyoruz. Bu fırsatın aksine birçok kuruluş, doğru veri mimarisine sahip olmadıkları için kullanabilecekleri verilerin kalitesini, çeşitliliğini ve kapsamını hâlâ sınırlıyor. Bu doğru! Değere doğru ilerleyen veri dokuları 4.2 tarafından ABD 2026 milyar IoT ve büyük veri bilimi uzmanı Yash Mehta, pazar büyüklüğünün farklı kurulumlardaki IoT performansı üzerinde kaçınılmaz bir etkiye sahip olduğunu söylüyor.

Veri dokusu kullanmazsanız büyük miktarda veri ham biçiminde kalır ve pek kullanışlı olmaz. Bu zorluğu çözmek için şirketler, uçtan çekirdeğe, çoklu buluta kadar yalnızca bol miktarda veri toplamalarına izin vermekle kalmayıp, aynı zamanda analiz ve entegrasyonu kolaylaştırarak bunları geniş ölçekte kullanıma sunabilmenizi sağlayan bir veri dokusu kullanabilir.

Uçtaki veri dokusu 

Nesnelerin İnterneti sistemleri otomatikleştirilmiş ve varsayılan IP'ler ve diğer yapılandırmalarla yerleşik olduğundan, istenmeyen etkilere karşı oldukça savunmasızdır. Gerçek zamanlı çıkışta yüksek miktarda veri akışı vardır ve yapılar, ağa gönderilmeden önce bu verinin filtrelenmesine yardımcı olabilir. Kumaş, bir kenar sistemiyle birleştirildiğinde yalnızca hareket halindeyken veya hareket halindeyken doğru verileri sağlar. Bu, mühendislerin uygulama geliştirme ve entegrasyon düzeyindeki yükünü daha da azaltır.

Böylece bir uç yapı veri yönetimi sistemi, yerel ve dağıtılmış tüketim için kalıcı, düzenlenmiş ve yönetilebilir bir veri akışı üretir. Böyle bir sistemin birlikte çalışabilirlik ve anlık işleme özelliği sunduğunu gözden kaçırmamak gerekir. Bir uç sistemi, birden fazla ortam için giderek artan sayıda veri gereksinimleriyle karşı karşıya kalsa da, bir yapının aşağıdaki işlevleri yerine getirmesi gerekir: 

• Radyo ağları, MTTP, HTTP ve diğerleri gibi birden fazla arayüze hatasız erişim.
• Birden çok POSIX uyumlu ortamda sorunsuz işlemler.
• REST API dahil tüm önemli protokoller ve API'lerle çalışma.
• JDBC/ODBC dahil veritabanları arasında bağlantı kurulması.
• Kafka, Spark ve diğerleri gibi birden fazla standart üzerinden veri akışı. 

Endüstriyel IoT için veri dokusu

Tahmine dayalı modelleme IIoT'nin temelidir ancak kalıcı veriler olmadan performans gösteremez. Verileri yakalayıp sakladıktan sonra asıl zorluk, kaliteli beslemeyi sağlamak için verilerin damıtılmasıyla başlar. A veri dokusu yönetim sistemi veri akışını topladıktan sonra entegrasyon, analiz, orkestrasyon, arşivleme gibi farklı aşamalardan geçirerek boşluğu doldurur. Fabric mimarisi verilerin hazırlanmasını kolaylaştırır.

Anormallikleri tespit edip bildiren, kendi kendini yöneten bir montaj hattı oluşturma arayışında doğru ve anlık veriler önemlidir; tam olarak bir kumaşın sağladığı şeydir. 

Yapı modelinden elde edilen veriler, ekipman hattındaki bakım eğilimlerinin tahmin edilmesine ve analiz edilmesine yardımcı olabilir. Bu, hareket halindeyken arızaları tespit etmek ve zamanında onarımları uygulamak önemlidir. Ayrıca kalite güvence ekipleri, kalite kontrollerinin standartlara uygun olarak yapılmasını sağlamak için otomatik analizler gerçekleştirebilir. Bu harika bir önleme hackine yol açar! 

Olduğu söyleniyor, IIoT'deki zorluklar ekipman düzeyinde kısıtlayıcı olabilir ve tüm montaj hattını sarabilir. Üretim birimleri genellikle tüm kurulumda sorun tespitini artırmak için daha fazla veri içgörüsü ister. Veri dokusunun niteliksel beslemesi, üretimdeki her türlü sorunla mücadele etmek için akıllı tahmine dayalı analitiklere daha da yardımcı olur. Reçete analizinin fabrikadaki genel operasyonları optimize etmeye yönelik bir eklenti olduğunu gözden kaçırmamak gerekir.

Biz bunu yaparken, veri dokusunun temel karar alma süreçlerinde yadsınamaz bir etkisi vardır. Böylece markanın pazarlardaki konumuna bağlı olarak kuruluşlar, üretime doğrudan veya dolaylı olarak bağlı olan diğer tüm modüllerin performansını anlamak için yapıdan içgörüler elde edebilir. Örneğin, satış 7 pazarlama, envanter yönetimi, lojistik yönetimi ve diğerleri.

Unutmamak gerekir: doğru veri dokusunu bulmak

Kumaş ürünleri artık IoT ile uyumlu çalışmaları gerektiğini biliyor. Tam olarak bu nedenle, farklı veri kumaşı ürünlerinin büyük miktarda veri akışını nasıl karşılayabildiği hakkında çok şey okuyacaksınız. IBM ve Denodo'nun dışında, bu listede yer alan başkaları da var. en iyi kumaş çözümlerinin listesi 2022 için. Ancak K2View'in mikro veritabanı yaklaşımı ilginç bir eklentidir. Yapı, iş ortağı verilerini, her biri yalnızca belirli bir varlığa ait verileri içeren milyonlarca mikro boyutlu veritabanında saklar.

Şimdi, onların veri dokusu yapay zekayı kullanıyor zaman içinde beslenen ve damıtılan ham verileri kendi kendine öğrenmek. IoT cihazları tarafından tüketilen ve üretilen veri miktarı arttıkça yapının büyük hacimleri işleme kapsamı da artar. Sonuç olarak, bir veri yapısının bilinmeyen veri hacmini destekleme yeterliliği, onu sektör için daha akıllı bir seçim haline getiriyor.

Farklı kullanım durumlarını anlama 

İlk olarak, kâr odaklı ve risk azaltıcı kullanım durumlarında veri dokusunu uygulamaya yönelik içsel bir ihtiyaçla birlikte verilerin uç noktalara doğru kaydığını fark edeceğiz. Önümüzdeki 2 yıl içerisinde veri paylaşım kurallarının uygulama sürecine girmesiyle bunun gerçekleştiğini görebiliriz. Birincil test perakende sektöründe başlamalıdır çünkü bu şirketler daha iyi bir kullanıcı deneyimi oluşturmak için kullanıcı verilerini toplamayı amaçlamaktadır. Ayrıca ürün yerleştirme yoluyla üst satış ve çapraz satış yapmalarına da olanak tanıyacak.

Edge'in Bulut'a ters yönde ilerlemesiyle birlikte değişim gördüğümüz bir diğer alan da sağlık sektörü oldu; zira giderek daha fazla hasta, tıbbi kayıtlarına ve verilerine daha fazla erişim istiyor. Mevzuata uygunluk göz önüne alındığında, yalnızca verilerinize ve teşhis görüntülemenize erişme hakkını saklı tutmakla kalmayacak, aynı zamanda bu verileri bloke edebilecek veya seçtiğiniz sigorta şirketi veya teslimat sağlayıcısıyla paylaşabileceksiniz.

Sonuç

Ürün ve müşterilerin verilerini güvende tutma ihtiyaçları göz önüne alındığında, uygulamaların yerel olarak kullanılabilmesi için bu verileri uç cihazda bulmaya başlaması gerekecek. Ürünlere veya hizmetlere ilişkin tüm veri kümelerinin Buluttan Edge cihazına gönderilmesi gerekecektir. Bu aslında bugün gördüğümüz ilişki ve düzeni tersine çevirecek. Fabric-IoT birlikteliğinin gelişmesini nasıl görüyorsunuz? Paylaşmak.

Yazar, bir IoT ve büyük veri bilimi uzmanı olan Yash Mehta'dır..

Bu makaleye aşağıda veya aracılığıyla yorum yapın Twitter: @IoTNow_OR @kafadergisi.