Telekommunikatsiya texnologiyalari va kasbiy ta’lim” fakulteti 4 – bosqich tt 11 – 18 – guruh “iot” fanidan

Qayta ishlash mexanizmi
An'anaviy ma'lumotlar SQL kabi standart so'rov tillari yordamida qayta ishlanishi va standart dasturlash tillari yordamida analitika yaratilishi mumkin. An'anaviy ma'lumotlar tahlilini amalga oshirish uchun hech qanday yangi o'rganish kerak emas. Vaziyat IoT ma'lumotlari bilan biroz qiyinroq, uni ko'pchilik katta ma'lumotlar deb ham ataydi. Hadoop, bugungi kunga qadar, katta ma'lumotlarni qayta ishlash uchun eng mashhur ramka, lekin ko'pchilik hali ham bu haqda taxminiy emas. IoT ma'lumotlarini so'rash oson ish emas, chunki texnologiya hali rivojlanmagan va asboblarni foydalanuvchilarga qulay qilish uchun juda ko'p sarmoya talab etiladi. IoT ma'lumotlarining tabiati an'anaviy ma'lumotlardan tubdan farq qiladi, shuning uchun sanoat hali ham kamroq investitsiyalar evaziga yaxshi tahlillarni olish yo'llarini qidirmoqda.
3.Oqimli ma’lumotlarni qayta ishlash uchun mikroprotsessorli qurilmalar.
Narsalar Interneti (IoT) hayotimizning ko'p jabhalariga ta'sir qiladi. Kiyinadigan va ulangan jihozlardan tortib avtomobillar, fabrikalar va chakana savdo doʻkonlarigacha borgan sari koʻproq qurilmalar toʻplangan maʼlumotlarni doimiy ravishda yoʻqotib qoʻyadi. Qayerdadir.
Shubhasiz, IoT shunchaki mashhur so'z emas. IoT qurilmalaridagi sensorlardan olingan ma'lumotlar trillionlab boshqa qurilmalar, odamlar, tashkilotlar va joylar tomonidan qo'llaniladi. Ushbu katta hajmdagi oqim ma'lumotlarini tez va samarali to'plash, qayta ishlash va tahlil qilish uchun imkoniyatlar ko'p.
Ammo IoT ma'lumotlari bilan nima qilish mumkinligi haqida o'ylashdan oldin orqaga qayting. Biror narsa qilishdan oldin, nima qilishni va qachon qilishni hal qilishingiz kerak.
Bugungi qurilmalarga asoslangan dunyo analitikani ma'lumotlar yaratilganidek tez amalga oshirishga majbur qilmoqda - IoT tahlilining mohiyati. “IoT-da ma’lumotlar oqimlarini tushunish” nomli oq qog‘ozda biz voqealar oqimini qayta ishlash (ESP) IoT dan ma’lumotlar oqimini qanday tushunishini tushuntirib berdik. Quyidagi parchada IoT ning kelib chiqishi va ma'lumotlar oqimli tahlillar uchun asos bo'lib xizmat qiladigan ma'lumotlar qayerdan olinganligi ko'rsatilgan.
Birinchi sensorlar bir necha o'n yillar oldin paydo bo'lgan. Ushbu dastlabki sensorlar hodisalarni yoki miqdorlardagi o'zgarishlarni aniqlash uchun mo'ljallangan, keyin esa mos keladigan chiqishni ta'minlaydi - odatda elektr yoki optik signal sifatida. Tez orada kundalik ob'ektlarda paydo bo'ladi, masalan, sensorli lift tugmachalari va bazaga teginganda xira yoki yorishadigan lampalar, bunday sensorlar bir-biriga yoki internetga ulanishi shart emas. Bu kabi sensorlar yillar davomida ko'p maqsadlarda - ishlab chiqarish, energiya, robototexnika, avtomobillar, samolyotlar, aerokosmik va sog'liqni saqlashda ishlatilgan. Sensorlardan keladigan signallarni olish va yig'ish uchun operatsion xotira paydo bo'ldi. Ushbu ma'lumotlar bazasi dasturiy ta'minoti sensorlardan oqadigan tarixiy, vaqtga asoslangan ma'lumotlarni qayd qiladi va saqlaydi. Ma'lumotlar omborlari ma'lumotlar saqlanganidan keyin sodir bo'ladigan vaqtga bog'liq tahlil qilish uchun optimallashtirilgan va ular quyidagi savollarga javob berish uchun mo'ljallangan: "Bugun soatlik ishlab chiqarishdan standart og'ish qanday edi?"
Tarixchi texnologiya ko'pincha ishlab chiqarish standartlaridan foydalanadi va yuzlab sensor turlaridan va boshqa real vaqt tizimlaridan voqea ma'lumotlarini oladi. Ushbu maxsus ma'lumotlar tarixchilari ishlab chiqarish maydonchasi kabi og'ir sharoitlarda omon qolishi mumkin, shuning uchun ular asosiy ma'lumotlar do'koni mavjud bo'lmasa ham ma'lumotlarni olish va saqlashni davom ettiradilar. Tarixchi dasturiy ta'minot ko'pincha tarixiy ma'lumotlar bo'yicha hisobot berish va monitoring qilish uchun qo'shimcha vositalarni o'z ichiga oladi va tendentsiyalar yoki korrelyatsiyalarni aniqlay oladi. Muammo qayd etilganda, tizim operatorni yuzaga kelishi mumkin bo'lgan muammo haqida ogohlantirishi mumkin.
2012 yildan beri ikkita katta o'zgarish sensorlar dunyosini larzaga keltirdi - bu IoT bozorining avvalgidan ko'ra tezroq rivojlanishiga sabab bo'ldi:
Sensorlar qisqardi. Texnologik yaxshilanishlar mikroskopik o'lchov sensorlarini yaratdi, bu esa mikroelektromexanik tizimlar (MEMS) kabi texnologiyalardan foydalanishga olib keldi. Bu sensorlarni kiyim kabi noyob joylarga joylashtirish uchun etarlicha kichik qildi.
Aloqa yaxshilandi. Simsiz ulanish va aloqa texnologiyalari shu darajada yaxshilandiki, deyarli barcha turdagi elektron qurilmalar simsiz ma'lumotlar ulanishini ta'minlay oladi. Bu ulangan qurilmalarga o'rnatilgan sensorlarga tarmoq orqali ma'lumotlarni yuborish va qabul qilish imkonini berdi.
Bugungi kunda tashkilotlar imkon qadar ko'proq ma'lumotlarni yig'ish va saqlash uchun katta mablag' sarflamoqda. Ammo ularning eng katta muammosi - voqea sodir bo'lgan vaqtga imkon qadar yaqinroq bo'lgan holda, ma'lumotlardan qimmatli ma'lumotlarni olishdir. Agar siz ma'lumotlarni saqlanganidan keyin tahlil qilishni kutsangiz, javob berish uchun juda ko'p vaqt ketadi. Bu yangi biznes imkoniyatini qo'ldan boy berish yoki raqobatchiga yutqazishni anglatishi mumkin.
Ko'p jihatdan, IoT yuqori samarali dunyoni yaratishni va'da qiladi. Ammo bunga erishish uchun atrofimizda sodir bo'layotgan sensorlar va mashina aloqalariga asoslangan voqealar holatini doimiy ravishda tahlil qilish talab etiladi. IoT-dagi ma'lumotlar oqimlaridan to'liq foydalanish uchun tashkilotlar "katta" IoT ma'lumotlarini filtrlash, to'plash, solishtirish, qarama-qarshi qo'yish, interpolyatsiya qilish va ekstrapolyatsiya qilishning ko'plab usullarini tushunishlari kerak. Ko'rib chiqing:
Ovoz balandligi. Bugungi katta hajmdagi ma'lumotlarga tezda kirish, integratsiya, saqlash, qayta ishlash va tahlil qila olasizmi?
Turli xillik. IoT ma'lumotlarining yangi turlari hali ham paydo bo'lmoqda. Siz barcha turdagi ma'lumotlarni va har xil formatlarni - tuzilgan, tuzilmagan, yarim tizimli - tezda boshqara olasizmi?
Tezlik. Uyali telefon kameralari, ijtimoiy media va aqlli soatlar kabi qurilmalar yordamida matn, rasm va video ma'lumotlar qanchalik tez yaratilishi haqida o'ylab ko'ring. Bu tsunami haqidagi ma'lumotlarning faqat kichik bir qismi. Ushbu ma'lumotlarni to'plash va tahlil qilish uchun etarlicha tez harakat qila olasizmi?
Haqiqat. IoT ma'lumotlarini ishonchli qilish, shuning uchun ular ma'lumotlar sifati va ma'lumotlarni boshqarish kabi ma'lumotlarni boshqarish standartlari uchun ma'lumotlarga asoslangan qarorlar qabul qilish uchun asos sifatida ishlatilishi mumkin. Asl ma'lumotlar manbalariga ishonchli bo'lishini ta'minlash uchun blokcheyn kabi yangi texnologiyalar ham ishlatilishi mumkin.