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Maximum aus dem Internet der Dinge holen

Automatisierung
Maximum aus dem Internet der Dinge holen

Mit Automatisierung kann man das Maximum aus dem Internet der Dinge (IoT) holen: Alle kritischen Teile des IoTs, wie Automatisierung, Streaming-Daten und Speicherung müssen aufeinander abgestimmt sein. Quelle: WhereScape
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Die Analysten von Juniper Research vermuten, dass die Gesamtzahl der an das IoT angeschlossenen Sensoren und Geräte bis 2022 auf über 50 Milliarden ansteigen werde. Momentan liegt diese nach Juniper bei geschätzten 21 Milliarden. Die Zahl der Unternehmen, die zukünftig in IoT-Technologien investieren wollen, wird aufgrund des technologischen Fortschritts, der ständig kleinere, kostengünstigere und effektivere Sensoren hervorbringt, weiter schnell wachsen. Die Herausforderung liegt heute nicht mehr bei der Umsetzung der Technologie, sondern in dem Mehrwert, den Unternehmen aus den gesammelten Daten schöpfen können.

IT-Teams, die neue IoT-Lösungen einsetzen und diesen Mehrwert liefern müssen, den die Unternehmen für ihre Investitionen erwarten, stehen sich jedoch mit mehreren Hindernissen bei der Erfüllung dieser Aufgabe gegenüber. Die gewünschten Werte zu gewinnen, indem man Einblicke aus Daten schnell und einfach für das Unternehmen zugänglich macht, war schon immer schwierig. Das Hinzufügen weiterer Daten, Datenquellen, Datentypen und Streaming-Daten zum bestehenden Datenmix kann dies mit den vorhandenen Methoden der Datenverarbeitung, -speicherung und -analyse nahezu unmöglich machen. Um das Beste aus ihren Investitionen in das IoT herauszuholen, müssen Unternehmen notwendige Taktiken innerhalb ihrer Strategie aufeinander abstimmen.

Aufgrund der vielen vernetzen Geräte und der daraus resultierenden Datenmengen ist die Automatisierung die einzige realistische Lösung, um mit den enormen Mengen an IoT-Daten fertig zu werden. Automatisierung hilft Unternehmen aus den IoT-Rohdaten, wertvolle Daten und abgeleitete Erkenntnisse in Echtzeit zu empfangen, zu bearbeiten und zur Nutzung bereitzustellen. Sie kann sicherstellen, dass IT-Teams auch astronomische Datenvolumen verwalten können und in der Lage sind, Erkenntnisse so zu liefern, dass ein Unternehmen sie nutzen und daraus Wert schöpfen kann.

Die Automatisierung reduziert den Bedarf an menschlicher Interaktion, da die manuelle Programmierung und die wiederkehrenden, zeitaufwändigen Anforderungen von Dateninfrastrukturprojekten entfallen. Dies hat mehrere entscheidende Vorteile: Erkenntnisse aus den Daten lassen sich in wesentlich kürzerer Zeit zu niedrigeren Kosten bei deutlich verbesserter Qualität und Zuverlässigkeit der Ergebnisse liefern. Darüber hinaus erlaubt es den zuständigen Mitarbeitern, sich auf die eher strategischen Inhalte ihrer Arbeit zu konzentrieren.

Aber es reicht nicht aus, nur die Verarbeitung der Daten zu automatisieren. Der einzige Weg, Daten effizient zu verarbeiten, ist das Data-Streaming vor Ort. Und zwar sobald sie erstellt werden, und nicht zu einem späteren Zeitpunkt. Ein Beispiel eines Transportunternehmens veranschaulicht, warum es wichtig ist, Live-Data-Streaming einzusetzen, um Echtzeit-Analysen nutzen zu können:

Man stelle sich ein Busunternehmen vor, das jeden Tag Hunderte von Bussen auf der Straße hat. Das Unternehmen möchte so zeitnah wie möglich verstehen, wie seine Busflotte läuft, um die Effizienz des Dienstes insgesamt zu maximieren. Mit den von On-Board-Sensoren erfassten IoT-Daten kann das Busunternehmen diese Daten in Echtzeit im Feld analysieren und so Probleme sofort diagnostizieren. In der Vergangenheit wurden die Daten am Ende des Arbeitstages von den Bordsensoren heruntergeladen.

Dies war problematisch, da ja ein Bus bereits einen ganzen Tag ausgefallen sein oder aus anderen Gründen hinter seinem Zeitplan zurückgeblieben sein könnte. So gab es einen ganzen Tag lang keine Möglichkeit, Daten zu nutzen, um spätere Probleme zu vermeiden. Bei Streaming-Daten könnte das Problem jedoch von Sensoreinheiten in Echtzeit erfasst und dann Maßnahmen ergriffen werden. Zum Beispiel, wenn ein Bus ausfallgefährdet ist. Durch die Verarbeitung der Daten in Echtzeit könnte das Busunternehmen sofort erkennen, ob die Bremsbeläge dünner wurden, und dann die mechanische Abteilung benachrichtigen, sie zu ersetzen, bevor der Bus ausfallen könnte.

Vom IoT erzeugte Datentypen

Hunderte Sensoren in Bussen, Tausende von Sensoren in einem modernen Verkehrsflugzeug, Videoüberwachungskameras, Maschinen in einer Fabrik – es gibt eine enorme Vermengung verschiedenster Datenquellen und Formate, die allesamt von IoT-Geräten stammen. Ein Teil davon sind traditionelle, strukturierte Daten, aber es gibt eine rasant wachsende Menge halb- und unstrukturierten Daten, die bestenfalls in Echtzeit verarbeitet werden müssen.

Aber ehe all diese Informationen in verwertbare Erkenntnisse umgewandelt werden können, müssen sie gesammelt und in eine handhabbare Form gebracht werden. Eine Aufgabe viel zu komplex, als dass sie von Menschen durchgeführt werden könnte – die Automatisierung ist der einzige Weg, der dies effizient ermöglicht.

Indem komplette Datenströme genutzt werden, lässt sich deren Wert teilweise steigern. Diese Datensätze sind vollständig speicherbar und können später analysiert werden, um daraus etwa Trends abzulesen. Generell ist es vorteilhafter, alle Daten während der Aufnahme zu filtern und zu bearbeiten. Um genau zu verstehen, was mit den verschiedenen IoT-Datenströmen zu tun ist, müssen Unternehmen einen genauen Informationsfluss aufbauen, der einen Gesamtüberblick darüber vermittelt, welche Bedeutung kritische, zeitsensible Informationen haben können. Gleichzeitig müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie die richtigen historischen Informationen speichern, die dabei helfen, künftige Entwicklungen zu erkennen.

Eine Data-Lake-Architektur kann als Speicherort nützlich sein, um die gesamte Menge an strukturierten, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten in ihrem ursprünglichen Format abzulegen. Allerdings braucht es in diesem Fall wiederum Automatisierungstools, um die Daten aus einem Konglomerat von Einsen und Nullen in wertvolle Erkenntnisse zu verwandeln.

Auswirkungen des IoT auf die Datenspeicherung

Geht es um die Infrastruktur von IoT-Umgebungen, ist die erste Reaktion auf den enormen Datenzuwachs meist: viel mehr Datenspeicher kaufen. Da das Wachstum der IoT-Daten jedoch exponentiell ist, ist dies eine kostspielige und kurzfristige Strategie. Stattdessen müssen Unternehmen darüber nachdenken, wie sie die Daten während des Prozesses ihrer Speicherung transformieren – und damit reduzieren.

Die Datenanalyse in Echtzeit bedeutet, dass Unternehmen kondensierte Daten und nicht riesige Transaktionstabellen für zukünftige Analysen speichern können. Dies spart nicht nur Speicherkosten, sondern beschleunigt auch zukünftiges Reporting und verbessert die Qualität und Zuverlässigkeit der Erkenntnisse. Es geht darum, herauszufinden, was wertvoll ist und was nicht. Oft ist es sinnvoll, die Rohdaten für einen gewissen Zeitraum zu speichern, um neue Workloads zu testen.

Hierfür kann Cloud-Storage eine kostengünstige kurzfristige Option als Teil einer Data-Lake-Infrastruktur sein. Es wird aber auch hier entscheidend sein, Automatisierung einzusetzen, um diese Informationen zu organisieren, die Schemata zu verwalten und die Daten im effektivsten Format analysieren, abfragen und durchsuchen zu können.

Neil Barton ist CTO bei WhereScape

WhereScape

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