ساخت یک اینترنت اشیا هوشمند با پارچه لبه

مزایای هوشمند سازی ساختمان

ساخت یک اینترنت اشیا هوشمند با پارچه لبه با افزایش محبوبیت فناوری Edge و دستگاه‌های هوشمند، می‌بینیم که در مورد مقدار داده‌هایی که شرکت‌ها می‌توانند برای بهبود فرآیند تصمیم‌گیری‌شان استفاده کنند،

محدودیتی وجود ندارد. یاش مهتا، متخصص علم اینترنت اشیا و کلان داده می گوید. برخلاف این فرصت، بسیاری از سازمان‌ها همچنان کیفیت،

تنوع و گستردگی داده‌هایی را که می‌توانند از آن‌ها استفاده کنند، محدود می‌کنند، زیرا از معماری داده‌ای مناسب استفاده نمی‌کنند. این درست است!

پارچه های داده ای که تا سال 2026 به ارزش بازار 4.2 میلیارد دلار نزدیک می شوند، مطمئناً تأثیر اجتناب ناپذیری بر عملکرد اینترنت اشیا (IoT) در تنظیمات مختلف دارند.

اگر از پارچه داده استفاده نمی کنید، حجم زیادی از داده ها به صورت خام باقی می مانند و چندان مفید نیستند. برای حل این چالش،

شرکت‌ها می‌توانند از بافت داده‌ای لبه به هسته به چند ابری استفاده کنند که نه تنها به آنها اجازه می‌دهد تا داده‌های فراوان را جمع‌آوری کنند،

بلکه تجزیه و تحلیل و یکپارچه‌سازی را تسهیل می‌کند تا بتوانید از آن در مقیاس استفاده کنید.

پارچه داده در لبه

مزایای هوشمند سازی ساختمان

از آنجایی که سیستم‌های اینترنت اشیا خودکار هستند و با IPهای پیش‌فرض و سایر پیکربندی‌ها تعبیه شده‌اند، در برابر قرار گرفتن در معرض ناخواسته بسیار آسیب‌پذیر هستند.

حجم بالایی از جریان داده در خروجی بلادرنگ وجود دارد و پارچه ها می توانند به فیلتر کردن آن قبل از تخلیه به شبکه کمک کنند.

هنگامی که پارچه با یک سیستم لبه همراه می شود، اطلاعات صحیح را فقط در حالت استراحت یا در حال حمل و نقل تضمین می کند.

این امر بار مهندسین را در سطح توسعه و ادغام اپلیکیشن کاهش می دهد.

بنابراین یک سیستم مدیریت داده پارچه لبه یک جریان داده پایدار، هماهنگ و قابل کنترل برای مصرف محلی و توزیع شده تولید می کند.

نباید از دست داد، چنین سیستمی قابلیت همکاری و پردازش در لحظه را ارائه می دهد.

در حالی که یک سیستم لبه با تعداد فزاینده ای از نیازهای داده برای چندین محیط مواجه می شود، یک پارچه باید عملکردهای زیر را انجام دهد:

• دسترسی به چندین رابط بدون شکست مانند شبکه های رادیویی، MTTP، HTTP و موارد دیگر.
• عملیات بدون درز در چندین محیط سازگار با POSIX.
• کار با تمام پروتکل ها و API های مهم از جمله REST API.
• ایجاد ارتباط بین پایگاه های داده از جمله JDBC/ODBC.
• جریان داده از طریق چندین استاندارد مانند کافکا، اسپارک و موارد دیگر

پارچه داده برای اینترنت اشیا صنعتی

مزایای هوشمند سازی ساختمان

مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده پایه و اساس IIoT است، اما بدون داده‌های پایدار نمی‌تواند انجام شود. پس از گرفتن و ذخیره داده ها،

چالش واقعی با تقطیر آن برای اطمینان از خوراک کیفی آغاز می شود.

یک سیستم مدیریت پارچه داده ها با عبور دادن جریان داده ها از مراحل مختلف پس از جمع آوری مانند یکپارچه سازی، تجزیه و تحلیل،

هماهنگ سازی، بایگانی و غیره شکاف را پر می کند. معماری پارچه باعث می شود که داده ها آماده شوند.

در پیگیری ساخت یک خط مونتاژ خودگردان که ناهنجاری ها را شناسایی و اطلاع می دهد، داده های دقیق و لحظه ای مهم است. دقیقا همان چیزی که یک پارچه تضمین می کند.

داده های مدل پارچه می تواند به پیش بینی و تجزیه و تحلیل روند تعمیر و نگهداری در سراسر هوشمند سازی خط تجهیزات کمک کند.

این مهم برای شناسایی عیوب در حال حرکت و انجام تعمیرات به موقع است. علاوه بر این، تیم های تضمین کیفیت می توانند تجزیه و تحلیل های خودکار را انجام دهند.

تا اطمینان حاصل شود که بررسی های کیفیت مطابق با استانداردها انجام می شود. این منجر به یک هک پیشگیری عالی می شود!

همانطور که گفته شد، چالش‌های موجود در IIoT ممکن است در سطح تجهیزات محدود نشوند و می‌توانند کل خط مونتاژ را در بر بگیرند.

واحدهای تولیدی اغلب مشتاق اطلاعات بیشتر برای شناسایی مشکل در کل راه اندازی هستند.

خوراک کیفی Data Fabric بیشتر به تجزیه و تحلیل پیش‌بینی هوشمند برای مبارزه با هر گونه مشکل در تولید کمک می‌کند.

از دست ندهید، تجزیه و تحلیل نسخه یک افزونه برای بهینه سازی عملیات کلی در کف کارخانه است.

یافتن بافت داده مناسب

مزایای هوشمند سازی ساختمان

امروزه محصولات پارچه ای می دانند که باید مطابق با اینترنت اشیا کار کنند. دقیقاً به همین دلیل،

می‌توانید در مورد اینکه چگونه محصولات پارچه داده‌ای مختلف می‌توانند حجم زیادی از هجوم داده‌ها را در خود جای دهند،

مطالب زیادی بخوانید. به غیر از IBM و Denodo، موارد دیگری نیز در لیست بهترین راه حل های پارچه برای سال 2022 وجود دارند.

با این حال، رویکرد میکرو دی بی K2View یک افزوده جالب است.

فابریک داده‌های شرکای تجاری را در میلیون‌ها پایگاه داده با اندازه کوچک ذخیره می‌کند که هر کدام حاوی داده‌های مربوط به یک نهاد خاص است.

اکنون، بافت داده‌های آن‌ها از هوش مصنوعی برای خودآموزی داده‌های خام تغذیه‌شده و تقطیر شده در طول زمان استفاده می‌کند.

با افزایش میزان داده های مصرف شده و تولید شده توسط دستگاه های IoT، دامنه پارچه برای رسیدگی به حجم های زیاد نیز افزایش می یابد.

در نهایت، شایستگی یک پارچه داده برای پشتیبانی از حجم داده ناشناخته، آن را برای صنعت مناسب تر می کند.

درک موارد استفاده مختلف

مزایای هوشمند سازی ساختمان

ما می‌توانیم این اتفاق را طی 2 سال آینده ببینیم، زمانی که قوانین اشتراک‌گذاری داده‌ها در حال اجرا هستند.

آزمایش اولیه باید در بخش خرده‌فروشی آغاز شود زیرا هدف این شرکت‌ها جمع‌آوری داده‌های کاربر برای ایجاد تجربه کاربری بهتر است.

همچنین به آنها امکان فروش و فروش متقابل از طریق قرار دادن محصول را می دهد.

راه دیگری که در آن با حرکت Edge به سمت Cloud در جهت مخالف، شاهد تغییر هستیم،

با توجه به رعایت مقررات، شما نه تنها حق دسترسی به داده‌ها و تصویربرداری تشخیصی خود را حفظ می‌کنید،

بلکه می‌توانید این داده‌ها را با بیمه‌گر یا ارائه‌دهنده تحویل انتخابی خود مسدود یا به اشتراک بگذارید.