Die Cloud ist für das Internet der Dinge von grundlegender Bedeutung

Das Konzept des Internet der Dinge bezieht sich auf die ständig wachsende Anzahl von Objekten, die nicht nur interne Sensoren und Prozessoren enthalten, sondern auch direkt mit dem Web verbunden sind und ihre Daten online streamen. Während die Hausautomation wahrscheinlich die "Top-of-Mind" -Anwendung für dieses Konzept ist - der Kühlschrank, der Milch im Supermarkt bestellt, wenn sie leer ist -, ist der Umfang in der Tat viel größer. Wir könnten Spielzeug haben, das unabhängig voneinander interagiert, Büros, die bei Bedarf automatisch neue Verbrauchsmaterialien bestellen, ohne dass wir eingreifen, und sogar Sensoren an unserer Kleidung und unserem Körper, die unsere Gesundheitsdaten in Echtzeit an unsere Ärzte senden. Diese Art der Machine-to-Machine-Kommunikation (M2M) ist der Kern des Internet der Dinge.

Für die Ausschöpfung des vollen Potenzials des Internet der Dinge ist Cloud Computing jedoch von grundlegender Bedeutung . Die ganze Idee hinter den verbundenen Objekten ist, dass die von ihnen gesammelten Daten größtenteils online gestreamt werden, sodass Anwendungen diese Daten effizient sammeln, analysieren und verarbeiten können. Zurück zu unserem Beispielkühlschrank: Es ist nicht der Kühlschrank selbst, der die Milch im Supermarkt bestellt. Der Kühlschrank überträgt alle seine Daten, vom aktuellen Lebensmittelstand bis zu Ihrer historischen Verbrauchsrate, an eine Anwendung, die diese Daten liest und analysiert. Unter Berücksichtigung anderer Faktoren, wie z. B. Ihres aktuellen Lebensmittelbudgets und wie lange es dauert, bis die Milch in Ihrem Haus ankommt, entscheidet sie, ob sie den Kauf tätigt. Die Cloud ist das natürliche Zuhause für diese Anwendungen.

Ein Ozean von Daten

Wenn alle unsere Alltagsgegenstände alle erdenklichen Sensoren empfangen sollen, ist die Anzahl der generierten Datenpunkte erschütternd. Das Internet der Dinge bringt daher alle Probleme mit sich, die mit dem Speichern und Parsen dieser Daten verbunden sind, mit denen wir vertraut sind, außer in einem viel größeren Maßstab. Dabei geht es nicht nur um das Volumen, sondern auch um die Geschwindigkeit, mit der diese Daten generiert werden. Sensoren erzeugen viel mehr Daten und mit einer viel höheren Rate als die meisten kommerziellen Anwendungen.

Cloud-basierte Lösungen sind von grundlegender Bedeutung, um sowohl das Volumen als auch die Geschwindigkeit zu bewältigen. Die Cloud bietet uns die Möglichkeit, Speicherressourcen dynamisch bereitzustellen, wenn unsere Anforderungen wachsen, und dies auf automatisierte Weise, sodass kein menschliches Eingreifen mehr erforderlich ist. Darüber hinaus erhalten wir Zugriff auf virtuellen Speicher, entweder über Cloud-Datenbankcluster oder über virtualisierten physischen Speicher, dessen Kapazität ohne Ausfallzeiten angepasst werden kann, sowie Zugriff auf einen riesigen Pool von Speicherressourcen, der über alles hinausgeht, was wir lokal haben könnten.

Das zweite Problem bei all diesen Daten ist die Verarbeitung. Dieses Problem gibt es in zwei Varianten. Die erste ist die Echtzeitverarbeitung jedes Datenpunkts von jedem unterschiedlichen Objekt beim Eingang. Die zweite besteht darin, nützliche Informationen aus der Sammlung aller verfügbaren Datenpunkte zu extrahieren und die Informationen von verschiedenen Objekten zu korrelieren, um dem gespeicherten Wert einen echten Wert hinzuzufügen Daten.

Während die Echtzeitverarbeitung einfach zu sein scheint - Daten empfangen, analysieren, etwas damit anfangen - ist dies tatsächlich nicht der Fall. Kehren wir zum angeschlossenen Kühlschrank zurück und stellen uns vor, dass er jedes Mal, wenn eine Person die Tür öffnet, ein Datenpaket mit Informationen darüber sendet, welche Gegenstände entfernt oder gespeichert wurden. Wenn wir davon ausgehen, dass es weltweit rund 2 Milliarden Kühlschränke gibt und die Menschen viermal täglich ihre Kühlschranktüren öffnen, sind das 8 Milliarden Datenpakete pro Tag. Das summiert sich im Durchschnitt auf fast 100.000 Pakete pro Sekunde, was sehr viel ist. Um die Sache noch schlimmer zu machen, würden sich diese Punkte wahrscheinlich auf bestimmte Tageszeiten konzentrieren (meistens morgens und abends), so dass ein Großteil der Infrastruktur verschwendet würde, wenn wir Verarbeitungskapazität auf der Grundlage von Spitzenlasten bereitstellen würden .

Sobald die Echtzeitverarbeitung abgeschlossen ist, kommen wir zum zweiten Problem, wie nützliche Informationen aus den gespeicherten Daten über die einzelne Transaktionsebene hinaus extrahiert werden können. Es ist gut für Sie, wenn Ihr Kühlschrank Ihre Lebensmittel automatisch bestellt, aber es ist noch besser für den Hersteller, wenn er weiß, dass Kühlschränke aus einer bestimmten Region anfälliger für Überhitzung sind oder dass Kühlschränke mit einer bestimmten Art von Lebensmittel schneller abgenutzt sind. Um diese Art von Informationen aus den gespeicherten Daten zu extrahieren, müssen wir alle Big Data-Lösungen nutzen, die wir heute haben (und einige, die noch nicht erschienen sind).

Die Cloud eignet sich hervorragend für beide Probleme. Im ersten Fall ermöglicht Cloud Computing die dynamische Zuweisung (und Aufhebung) von Verarbeitungsressourcen, sodass eine Anwendung Kühldaten in Echtzeit analysieren kann, um alle Datenmengen zu verarbeiten und die eigenen Infrastrukturkosten zu optimieren. Im zweiten Fall geht die Cloud aus den gleichen Gründen Hand in Hand mit Big Data-Lösungen.

Während das Internet der Dinge die Gesamtarchitektur der Cloud verändern kann, ist die Cloud, wie wir sie heute kennen, für diese Änderung von entscheidender Bedeutung. Cloud Computing im Sinne von virtualisierten Computerressourcen, die von Anwendungen selbst ohne menschliche Eingriffe dynamisch zugewiesen werden können, geht nirgendwo hin. Das Internet der Dinge wird es nur wachsen lassen.

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