So skalieren Sie unendliche und komplexe IoT-Daten

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Bis 2022 sollten wir mehr als 14 Milliarden vernetzte Geräte haben, die mehr Daten generieren, als wir uns jemals vorgestellt haben. Wenn es um Sensoren und Datensammler für das Internet der Dinge (IoT) geht, ist mehr mehr.

Die Größe moderner Datensätze kann dazu führen, dass die Verantwortlichen für groß angelegte IoT-Bereitstellungen unsicher sind, wo sie mit der Analyse und Interpretation der Daten zum Nutzen des Unternehmens beginnen sollen. Wie alles andere auch, ist eine Milliarde von etwas nur dann sinnvoll, wenn man weiß, was man damit anfängt.

Wir verwenden oft das Wort „skalierbar“, aber letztendlich ringen nur Unternehmen und Führungskräfte mit der Frage: „Wird mein System oder meine Plattform in der Lage sein, mit verfügbaren Daten und einem erwarteten Anstieg umzugehen?“

Hier sind häufige Herausforderungen und worauf Sie bei der Bewertung Ihrer Plattform achten sollten.

Fall

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Schau hier Die Herausforderung der Kardinalität

Kardinalität ist die Anzahl möglicher Werte in einem Datensatz, von nur zwei bis zu Hunderten von Millionen.

Hohe Kardinalität war schon immer ein Problem für die Datenverarbeitung, da Latenz und Kardinalität in Standarddatenbanken direkt korreliert sind. Wie Sie sich vorstellen können, können Datensätze, die häufig in groß angelegten IoT-Bereitstellungen wie Industrie-, Fertigungs- oder Automatisierungsszenarien zu sehen sind, eine extrem hohe Kardinalität aufweisen. Stellen Sie sich beispielsweise eine IoT-Bereitstellung mit 5.000 Geräten mit jeweils 100 Sensoren in 100 Lagern vor, was zu einer Kardinalität von 50 Millionen führt. Darüber hinaus können die Metadaten, die normalerweise mit Zeitreihendaten verbunden sind, dieses Feuer schnell anheizen.

Um sicherzustellen, dass Ihre Systeme gut genug funktionieren, um Echtzeitanalysen und -überwachung zu unterstützen, die heute für industrielle Anwendungsfälle von entscheidender Bedeutung sind, müssen Sie sicherstellen, dass Ihr Datenbankverwaltungssystem nicht kompromittiert wird die Kardinalität Ihrer Daten. erhöht. Nur Systeme, die dieses Problem lösen und eine konstante Latenz für Datenabfragen garantieren, selbst wenn die Anzahl der Tabellen in Ihrer Datenbank exponentiell wächst, können als zukunftsfähig und bereit für die Anforderungen Ihres Unternehmens angesehen werden.

Sperr dich nicht ein

Entwickler und Data Scientists in der Automatisierung, Fertigung und anderen Industriezweigen entwickeln sich ständig weiter, ebenso wie die Technologie, die ihre Unternehmen antreibt. Die stärkste Lektion, die Branchenführer lernen können, ist, sich für Agilität zu entscheiden. Nichts tut mehr weh, als eine Architektur oder Infrastruktur abzureißen, die den Geschäftsanforderungen nicht mehr entspricht, oder, schlimmer noch, in ein System eingesperrt zu sein, das Sie daran hindert, voranzukommen.

Da Daten so komplex sind, müssen Plattformen benutzerfreundlich sein. Ihre Datenplattform sollte Ihr Geschäft vereinfachen und keine weiteren Komplikationen hinzufügen. Es lohnt sich auch, sich Open-Source-Projekte anzusehen, die Sie nicht an einen bestimmten Anbieter oder Dienstanbieter binden oder Sie durch Legacy-Einschränkungen einschränken. Und da Daten endlos sind, ist die Wahl eines Cloud-nativen Systems der vorteilhafteste Weg, um agil zu bleiben. Die Cloud, ob öffentlich, privat oder hybrid, ist die Zukunft, die es Ihnen ermöglicht, elastische Speicher-, Rechen- und Netzwerkressourcen zu nutzen.