"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 der SnapLogic-
SnapLogic wurde entwickelt, um Ihre Daten – alle Ihre Daten – dorthin zu bringen, wo sie gebraucht werden, und zwar in der erforderlichen Form. Wie wir kürzlich formulierten: „Daten, Anwendungen und APIs verbinden – aus jeder Quelle, überall.“ Dies sind die Probleme, die die SnapLogic Elastic Integration Platform für unsere Unternehmenskunden erfolgreich löst. Dank 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 einbinden, genauso wie wir Ihre Daten aus Unternehmensanwendungen wie Workday, Salesforce, ServiceNow und SAP integrieren können. Darüber hinaus können wir Ihnen dank unserer Unterstützung für Spark, Azure und andere Machine-Learning-Technologien dabei helfen, Ihre IoT-Daten schnell in umsetzbare Geschäftseinblicke umzuwandeln.
Wie man umsetzbare Geschäftserkenntnisse gewinnt – „
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In den kommenden Artikeln dieser Reihe werden wir untersuchen, wie man mit SnapLogic Datenströme aus IoT-Anwendungen in konkrete Geschäftserkenntnisse umwandeln kann. Wir zeigen Ihnen, wie Sie Daten erfassen, speichern und durch Machine-Learning-Algorithmen leiten und diese Ergebnisse dann nutzen, um Ihr Geschäft in Echtzeit zu gestalten. Neben dieser Blog-Reihe empfehlen wir Ihnen auch unsere kommende Serie zum Thema Machine Learning sowie unseren YouTube-Kanal. Selbstverständlich können Sie sich jederzeit gerne an uns wenden, um eine Demo anzufordern.
