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.
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