مبانی مهندسی کنترل

یک محیط پر رونق اینترنت اشیاء به استانداردسازی نیاز دارد که متشکل از قابلیت همکاری، سازگاری، قابلیت اطمینان و اثربخشی عملیاتی در سطح جهانی است. توسعه سریع اینترنت اشیاء منجر به سرعت رشد داده‌ها می‌شود. مقادیر زیادی از حسگرهای شبکه در حال جمع آوری و انتقال بی‌وقفه داده‌ها برای ذخیره‌سازی و پردازش در ابر هستند.

تجهیزات اصلی کسب اطلاعات در اینترنت اشیاء، دستگاه‌های همراه، امکانات حمل و نقل، امکانات عمومی و لوازم خانگی است. در آینده حجم عظیمی از داده‌ها از ظرفیت معماری فناوری اطلاعات و زیرساخت‌های شرکت‌های موجود پیشی می‌گیرد. با توجه به ویژگی تجزیه و تحلیل زمان واقعی، به طور قابل توجهی بر ظرفیت محاسبات تأثیر می‌گذارد.

تولید کلان داده توسط اینترنت اشیاء، ظرفیت پردازش داده‌های موجود اینترنت اشیاء را از بین برده و توصیه می‌کند برای تقویت راه‌حل‌ها، از تجزیه و تحلیل داده استفاده کنید. موفقیت IoT به ارتباط تأثیرگذار تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ بستگی دارد.

+Big Data و IoT

کلان داده و اینترنت اشیاء دو مفهوم منحصر به فرد برای ایجاد موفقیت نهایی به یکدیگر وابسته هستند. هدف هر دو تبدیل داده‌ها به بینش عملی است.

به عنوان مثال شرکت‌های حمل و نقل سنسورهای اینترنت اشیاء را برای نظارت بر سرعت، توقف‌های احتمالی ، وضعیت موتور، محیط و سایر موارد مرتبط در صنعت حمل و نقل به وسایل نقلیه متصل می‌کنند. شرکت‌ها از اطلاعات جمع آوری شده برای تصمیم‌گیری سریع و پیش‌بینی شرایط نگهداری در آینده استفاده می‌کنند. شرکت‌ها همچنین داده‌های جمع آوری شده را ذخیره می‌کنند تا دید شفافی از عملکرد شرکت در طول زمان داشته باشند. ترکیبی از بینش اینترنت اشیاء در زمان واقعی و تجزیه و تحلیل داده‌های کلان در دراز مدت به صرفه جویی در هزینه‌های اضافی، افزایش کارایی و استفاده موثر و مدیریت منابع موجود کمک می‌کند.

+استفاده از کلان داده

داده‌های بزرگ با عملکرد آسان به اینترنت اشیاء کمک می‌کند اما چالش‌های خاص خود را دارد. داده‌ها توسط سنسورها تولید می‌شوند و به تصمیم‌گیری بهتر و سودآور هنگام استفاده از اینترنت اشیاء (تجزیه و تحلیل) کمک می‌کنند.

+کلیدی‌ترین چالش مرتبط با Big Data و IoT

-ذخیره سازی و مدیریت داده‌ها

داده‌های تولید شده از سنسورها با سرعت بالایی در حال افزایش است، اما ظرفیت ذخیره‌سازی اکثر سیستم‌های داده بزرگ محدود است. ذخیره و مدیریت مقدار زیادی از داده‌ها به یک چالش قابل توجه تبدیل می‌شود. از این رو ایجاد چارچوب یا مکانیزمی که بتواند داده‌ها را جمع آوری، ذخیره و مدیریت کند، ضروری است.