The Doppler Quarterly (DEUTSCHE) Frühjahr 2016 - Page 23

Abbildung 1 zeigt eine flexible Referenzarchitektur zur Erstellung von IoT-Anwen- dungen. Diese bildet die Basis nicht nur für die IoT-Anwendungserstellung, son- dern auch für die Auswahl von Komponenten für jeden Funktionalitätsbereich. Die Architektur unterstützt sowohl Batch-Processing als auch Echtzeitverarbei- tung von einzelnen Datenspeichern. Entwurfsmuster Für den Entwurf von IoT-Plattformen auf der Google Cloud-Plattform gibt es ver- schiedene Muster. Die meistverwendeten heißen Analytics @ The Core und Ana- lytics @ The Edge. Jede bietet bestimmte Vorteile für unterschiedliche Anwen- dungsfälle und Benutzer. Der erste Schritt beim Entwerfen der IoT-Plattform ist die Festlegung des primä- ren Datenverarbeiters und -nutzers in jeder Phase. Dies erleichtert die Auswahl des besten Entwurfsmusters, damit sichergestellt wird, dass diese Benutzer effi- zient und auf Daten und Analyseergebnisse zugreifen können. Zur Ermittlung des besten Entwurfsmusters für eine bestimmte IoT-Plattform sollten Sie sich fol- gende Fragen stellen: • Wer sind die primären Verarbeiter und Nutzer der von der IoT-Plattform ge- lieferten Daten und Empfehlungen? • Welche Sicherheitsprobleme und Risiken bestehen bei der Übermittlung der Daten zwischen den Systemen? Abbildung 2: IoT-Basis-Entwurfsmuster Starten Sie beim Entwerfen einer IoT-Plattform mit einem von zwei Entwurfsmustern: • Analytics @ The Core ist ausgerichtet auf die Sammlung disparater Daten und Zentralisierung dieser Daten zur Speicherung und für Entscheidungs- prozesse. Mit Analytics @ The Core erhalten Datennutzer Zugriff auf einen leistungsstarken vereinheitlichten Datenspeicher für Analysezwecke. • Analytics @ The Edge ermöglicht die Übertragung von Entscheidungen und Analysemodellen an Endgeräte und Benutzer, um die Zeit zur Entscheidungs- findung zu verlängern und die für die Datenübermittlung in Anspruch ge- nommene Bandbreite zu verringern. Bei diesem Modell stehen die Daten den Benutzern und ihren Geräte lokal zur Verfügung. Mit Analytics @ The Edge können die Benutzer die Datensicherheit durch räumliche Nähe und physi- schen Besitz gewährleisten. FRÜHJAHR 2016 | THE DOPPLER | 21