ابزارهای منبع باز که تجزیه و تحلیل داده های IoT در زمان واقعی را فعال می کنند

با اتصال میلیاردها دستگاه به لطف اینترنت اشیا، هر روز داده های جدید فراوانی تولید می شود. این داده ها دارای بینش های مفید، بدیع و پنهانی است که برای هر سازمان تجاری برای سرمایه گذاری بسیار مفید است. تجزیه و تحلیل این داده ها به شناسایی ناهنجاری ها، کاهش هرگونه اختلال در خدمات، پیش بینی زودهنگام مشکلات و ایجاد رضایت بهتر برای مشتریان کمک می کند.

تجزیه و تحلیل داده ها برای موفقیت پروژه ها و مشاغل اینترنت اشیا حیاتی است. برنامه های کاربردی اینترنت اشیا چندین ویژگی دارند که برای تجزیه و تحلیل مناسب هستند.

• جلد. پروژه های اینترنت اشیا روزانه حجم زیادی از داده ها را تولید می کنند. تجزیه و تحلیل این مجموعه داده الگوهای جالبی را نشان می دهد که به سازمان ها در تصمیم گیری عاقلانه و به موقع کمک می کند.
• تنوع داده ها برنامه های کاربردی اینترنت اشیا انواع مختلفی از داده ها مانند ساختار یافته، نیمه ساختاریافته و غیرساختار یافته را جذب می کنند. تجزیه و تحلیل تنها راه برای به دست آوردن بینش مفید و جدید از چنین داده های متنوعی است.
• تصمیم گیری در زمان واقعی بسیاری از برنامه های اینترنت اشیا داده های بلادرنگ تولید می کنند. تجزیه و تحلیل چنین داده های بلادرنگ برای تصمیم گیری سریع و دقیق ضروری است. تجزیه و تحلیل به عنوان یک راه حل نجات دهنده برای بسیاری از پروژه های اینترنت اشیا عمل می کند.
• رشد کسب و کار. کسب و کارها از داده های تولید شده توسط اینترنت اشیا برای درآمدزایی استفاده می کنند. تجزیه و تحلیل اطلاعات زیادی در مورد حجم زیادی از داده‌ها ارائه می‌کند که واقعاً می‌تواند به کسب‌وکارها در پیش‌بینی روندها کمک کند، و به آن‌ها در استراتژی‌سازی و افزایش درآمدشان کمک می‌کند.

انواع تجزیه و تحلیل برای اینترنت اشیا

روش سنتی تجزیه و تحلیل از ترکیبی از گزارش گیری و تجزیه و تحلیل پیش بینی استفاده می کند، اما برنامه های کاربردی اینترنت اشیا ویژگی های متفاوتی دارند، بنابراین این روش موثر نیست. تجزیه و تحلیل اینترنت اشیا به تجزیه و تحلیل جریان داده در زمان واقعی نیاز دارد. به داده های بیشتری نیاز دارد و برای عملکرد موثر به اتوماسیون و یکپارچه سازی نیاز دارد.

تجزیه و تحلیل جریان

به گفته Jerry Baulier، معاون تحقیق و توسعه اینترنت اشیا، SAS، "تحلیل جریانی تصمیمات آگاهانه را در میلی ثانیه از میلیون ها دستگاه تولید می کند و همچنین هزاران رویداد را در ثانیه بررسی می کند." تجزیه و تحلیل جریانی با شناسایی سریع رویدادهایی که در برابر تهدیدات و خطرات آسیب پذیر هستند، به تأمین امنیت کمک می کند. این نقش کلیدی در سازمان‌های مبتنی بر داده ایفا می‌کند و به آنها اجازه می‌دهد تا با استفاده از اینترنت اشیا راه‌حل‌های بلادرنگ بسازند. تجزیه و تحلیل جریان در زمان واقعی از داده های بزرگ برای تولید آمار و تجسم برای اندازه گیری کارایی هر فرآیند در سازمان استفاده می کند.

در اینجا چندین ابزار منبع باز برای تجزیه و تحلیل جریان وجود دارد.

آپاچی فلینک. این پلت فرم منبع باز قادر به پردازش داده های توزیع شده و پردازش دسته ای داده ها است. هر نوع داده ای به عنوان جریانی از رویدادها تولید می شود. تراکنش‌های کارت اعتباری، اندازه‌گیری‌های حسگر، گزارش‌های ماشین، تعاملات کاربر در یک وب‌سایت یا برنامه‌های تلفن همراه - همه این داده‌ها به‌عنوان یک جریان تولید می‌شوند و می‌توانند به‌عنوان جریان‌های نامحدود یا محدود پردازش شوند. Apache Flink در پردازش مجموعه داده های نامحدود و محدود برتری دارد.

آپاچی سمزا. این یک چارچوب پردازش جریان توزیع شده منبع باز است. از Apache Kafka برای پیام رسانی و Apache Hadoop YARN برای ارائه تحمل خطا، امنیت و مدیریت منابع استفاده می کند. سمزا برای رسیدگی به تعداد زیادی از ایالت ها ساخته شده است.

آپاچی اسپارک. این پلت فرم منبع باز برای پردازش داده در مقیاس بزرگ است. برای مدیریت خوشه، Spark از Hadoop YARN یا Apache Mesos پشتیبانی می کند. برای ذخیره سازی توزیع شده، می تواند از سیستم فایل توزیع شده Hadoop (HDFS)، سیستم فایل MapR، Cassandra، Kudu و غیره استفاده کند. همچنین از حالت محلی شبه توزیع شده پشتیبانی می کند.

طوفان آپاچی این سیستم محاسباتی بلادرنگ توزیع شده سریع است و راه اندازی و کارکرد آن آسان است. مقیاس پذیر و مقاوم در برابر خطا است.

تجزیه و تحلیل فضایی

داده های مکانی به روش های مختلفی تولید می شوند. برنامه های کاربردی اینترنت اشیا چنین داده هایی را به طور تصاعدی افزایش داده اند. تجزیه و تحلیل فضایی تقاضای عصر مدرن به دلیل رشد تصاعدی داده هایی است که از طریق اندازه گیری ها و تصویربرداری های ماهواره ای، از طریق حسگرها در برنامه های اینترنت اشیا، استفاده از دستگاه های دستی تخصصی، Wi-Fi و غیره تولید می شود. تجزیه و تحلیل فضایی پردازش منطقی چنین داده هایی با استفاده از ویژگی های توپولوژیکی یا جغرافیایی.

چند ابزار منبع باز تجزیه و تحلیل فضایی محبوب در زیر فهرست شده است.

ابزار GIS برای Hadoop. این شامل مجموعه ای از ابزارهای GIS برای تجزیه و تحلیل فضایی داده های بزرگ است. ابزارهای GIS برای Hadoop به دو بخش اصلی تقسیم می‌شوند: چارچوب فضایی برای Hadoop و ابزارهای Geoprocessing برای Hadoop. Spatial Framework for Hadoop شامل ابزار کمکی جاوا برای توسعه دهندگان Hadoop و توابع فضایی تعریف شده توسط کاربر Hive است. ابزارهای Geoprocessing برای Hadoop از ArcGIS Desktop یا سرور تشکیل شده است. ArcGIS از تجزیه و تحلیل پیشرفته، تجسم داده ها و نگهداری معتبر داده ها در دو بعدی و سه بعدی پشتیبانی می کند.

ژئوپلات. این کتابخانه تجسم داده های جغرافیایی سطح بالا برای پایتون است. این یک توسعه از cartopy و matplotlib است که نقشه برداری را آسان می کند. دارای سه ویژگی اصلی است: API ترسیم سطح بالا، پشتیبانی از طرح ریزی بومی و سازگاری با matplotlib.

ژئوسپارک. این سیستم محاسباتی خوشه ای برای پردازش داده های فضایی در مقیاس بزرگ است. Apache Spark و SparkSQL را با مجموعه داده‌های توزیع شده انعطاف‌پذیر فضایی (SRDDs)/SpatialSQL گسترش می‌دهد.

Googleway. این بسته R برای دسترسی و ترسیم نقشه های گوگل است. Googleway دسترسی به APIهای Google Maps و توانایی ترسیم نقشه Google تعاملی با لایه‌ها و اشکال مختلف را فراهم می‌کند.

تجزیه و تحلیل سری های زمانی

تجزیه و تحلیل داده‌های سری زمانی در برنامه‌های IoT مانند سیستم‌های پایش سلامت، سیستم‌های پیش‌بینی آب و هوا، برنامه‌های زمین‌شناسی، و تولید پردازش و سایر تنظیمات صنعتی آشنا هستند.

چندین ابزار متن باز تجزیه و تحلیل سری Time در زیر فهرست شده است.

Influxdb. این پلت فرم منبع باز سری Time شامل چندین API برای انواع وظایف تجزیه و تحلیل داده مانند ذخیره سازی و پرس و جو، فرآیند ETL، داشبورد و تجسم ها است. برای تجزیه و تحلیل بلادرنگ بسیار مفید است.

Timescaledb. این ابزار منبع باز است و برای پرس و جوهای پیچیده در موقعیت های بلادرنگ بهینه شده است. پارتیشن بندی خودکار را در زمان و مکان انجام می دهد. شبیه جداول معمولی به نظر می رسد اما تنها انتزاعی از بسیاری از جداول فردی است که داده های واقعی را شامل می شود.

Tdengine. این پلت فرم منبع باز Big Data برای اینترنت اشیا طراحی و بهینه شده است. چندین عملکرد مانند ذخیره سازی، محاسبات جریانی و صف پیام را فراهم می کند.

بلبل. این سیستم منبع باز و توزیع شده با کارایی بالا برای برنامه های IoT مناسب است.

تجزیه و تحلیل در اینترنت اشیا در عصر مدرن بسیار حیاتی است، زیرا میلیاردها دستگاه متصل هر روز حجم عظیمی از داده را تولید می کنند. در این مقاله، سه نوع اصلی تجزیه و تحلیل برای کاربردهای اینترنت اشیا را شرح داده ایم: سری های جریانی، فضایی و زمانی. در هر دسته، چندین ابزار منبع باز محبوب که برای تجزیه و تحلیل موثر بسیار ضروری هستند، فهرست شده اند.

---

این مقاله برای اولین بار در شماره دسامبر 2020 منبع باز برای شما منتشر شد

دکتر دارمندرا پاتل (چپ) و دکتر آتل پاتل (راست) با Smt مرتبط هستند. مؤسسه برنامه های کامپیوتری Chandaben Mohanbhai Patel، Charusat، گجرات. حوزه های مورد علاقه آنها داده کاوی، علم داده، هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و پردازش تصویر است

منبع: https://iot.electronicsforu.com/expert-opinion/open-source-tools-enable-real-time-iot-data-analytics/