"Ein IoT-Gerät ist jedes mit dem Internet verbundene Gerät, das kein Browser ist und nicht zur Netzwerkinfrastruktur gehört.
- Das "Internet der Dinge" ist ein Betrug
Viel Tinte (und noch mehr Pixel) wurde über die Schwierigkeit der Integration von IoT-Anwendungen in das Unternehmen verschüttet. Diese Sorge ist nicht ganz unberechtigt. Es ist eine schwierige Aufgabe, aber die Schwierigkeit liegt in der Integration von Anwendungen, nicht von "IoT-Anwendungen".
Wie im Eingangszitat erwähnt, sehen IoT-Daten ähnlich aus wie alle Daten, die über Ihr Netzwerk fließen. Bei all dem Gerede über IoT-Plattformen und -Protokolle werden Sie feststellen, dass die meisten IoT-Geräte eine REST-API verwenden. Wenn Sie viele IoT-Geräte haben, müssen Sie eine ganze Reihe von "Benutzern" im Auge behalten. Und vielleicht senden diese "Benutzer" eine beträchtliche Menge an Daten mit spezifischen Anforderungen an die Dienstqualität in Bezug auf die Latenzzeit. Inwiefern unterscheiden sich die Anforderungen für das Internet der Dinge aus dieser Perspektive von den Anforderungen für Ihr Data Warehouse oder Ihren Data Lake? Es müssen viele Daten verarbeitet werden, und die Benutzer erwarten, dass die Abfragen in einer angemessenen Zeitspanne zurückkommen. Dies ähnelt auch den Anforderungen, die an viele Webdienste gestellt werden, die moderne Websites unterstützen müssen.
Das Internet der Dinge bringt zwar einige spezifische Herausforderungen mit sich - z. B. die Bereitstellung von Datenpuffer-Endpunkten, die Aktualisierungen an Geräte senden können -, doch sobald die Daten auf dem Draht sind, sind sie nur noch Daten, die denselben Problemen unterliegen wie alle anderen Daten auch: Sie müssen einen dauerhaften Speicherplatz finden, sich selbst zugänglich machen, ihr Schema bekannt machen und mit anderen Daten zurechtkommen. In der Tat stellen Daten in der modernen Welt fest, dass sie für Algorithmen zum maschinellen Lernen und zur Erkennung von Anomalien nützlich sein oder mit anderen Datenquellen mit anderem Schema korreliert werden müssen, um ihren Unterhalt zu verdienen.
Integration von IoT-Anwendungen mit SnapLogic
SnapLogic wurde entwickelt, um Ihre Daten - alle Ihre Daten - dorthin zu bringen, wo sie benötigt werden, und zwar in der Form, in der sie benötigt werden. Wie wir es kürzlich formuliert haben, "Daten, Anwendungen und APIs verbinden - von jeder Quelle, überall". Dies sind die Probleme, die die SnapLogic Elastic Integration Platform erfolgreich für unsere Kunden im Unternehmen gelöst hat. Mit unserer Unterstützung für REST-Endpunkte, MQTT und alle branchenführenden Big-Data-Integrationstechnologien können wir Ihre IoT-Daten in eine hochmoderne föderierte Cloud- oder On-Premise-Umgebung bringen, ebenso wie wir Ihre Daten aus Unternehmensanwendungen wie Workday, Salesforce, ServiceNow und SAP integrieren können. Darüber hinaus können wir Ihnen mit unserer Unterstützung für Spark, Azure und andere Technologien für maschinelles Lernen dabei helfen, Ihre IoT-Daten schnell in umsetzbare Geschäftseinblicke zu verwandeln.
Umsetzbare Geschäftseinblicke
In den nächsten Artikeln dieser Serie wird untersucht, wie SnapLogic eingesetzt werden kann, um Datenströme aus IoT-Anwendungen in echte Geschäftseinblicke zu verwandeln. Wir werden zeigen, wie Daten aufgenommen, gespeichert und durch maschinelle Lernalgorithmen gestreamt werden, um dann die Ergebnisse zur Gestaltung unseres Geschäfts in Echtzeit zu nutzen. Neben dieser Blogserie sollten Sie sich auch unsere kommende Serie über maschinelles Lernen sowie unseren YouTube-Kanal ansehen. Natürlich können Sie sich jederzeit an uns wenden, um eine Demo anzufordern.
