Sieben Gründe für den Einsatz von Stream Processing mit Apache Flink im IoT-Umfeld

Im Internet der Dinge geht es vor allem um die Verarbeitung riesiger Datenmengen, die von verteilten und vernetzten Geräten im Rechenzentrum eingehen. Diese Herausforderungen kann nach Ansicht von Ververica das Streaming Processing zuverlässig bewältigen. [...]

Eine Stream-Processing-Infrastruktur.
Eine Stream-Processing-Infrastruktur. (c) Ververica

Auf der diesjährigen Hannover Messe kommt man an den Trendthemen Digitalisierung, 5G und Vernetzung nicht vorbei. Sie sind Begleiter der zentralen Entwicklung, bei der Kommunikationstechnologie und Informationstechnologie zunehmend verschmelzen: das Internet der Dinge (IoT) bzw. Industrial Internet of Things (IIoT) – oft auch gleichgesetzt mit Industrie 4.0. Ververica (ehemals Data Artisans) beobachtet diese Entwicklung vor allem aus Sicht der steigenden Anforderungen an die Datenverarbeitung. Hierbei ergeben sich nach Meinung von Ververica drei grundlegende Herausforderungen:

IoT-Geräte produzieren sehr viel mehr Daten als Menschen an Arbeitsplätzen. Dies macht herkömmliche Datenbanken für den Umgang mit diesen großen Mengen an kontinuierlich von Edge-Geräten erzeugten Daten ineffizient.  IoT-Anwender erwarten Echtzeitinformationen, auf die sie sofort reagieren können. Daher sind ETL-Pipelines oder Batch-Datenoperationen nicht optimal für eine Echtzeitantwortfähigkeit.Die Konnektivität ist in der IoT-Industrie nie vollständig gewährleistet, insbesondere, wenn Daten von Edge-Geräten über Mobilfunknetze gesendet werden.

Freeport Metrics hat bereits an mehreren Daten-Streaming-Projekten in der IoT-Branche gearbeitet. Hierzu zählen beispielsweise der Aufbau einer Überwachungs...

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