Seis fundamentos para aplicativos bem-sucedidos informados por sensores

Phil Ressler da Sixgill LLC
Vivemos em um novo mundo de detecção habilitado por sensores de baixo custo. A explosão de sensores emissores de dados está inundando as organizações com novas entradas potencialmente valiosas. Os dados do sensor e a necessidade de coletar, compreender e automatizar facilmente as ações com base neles estão impulsionando rapidamente a próxima onda de automação da IoT.

Aplicativos de sensoriamento inovadores permitirão que as organizações unam o gerenciamento de ativos monitorados - pessoas, lugares e coisas - de maneiras nunca antes possíveis. Mas, para muitas organizações, essas oportunidades permanecem fora de alcance, diz Phil Ressler, CEO, Sixgill, LLC .

Populações crescentes de ativos, sensores e dados contextuais em expansão, coleta inadequada e governança comprometida criam obstáculos para aproveitar os benefícios da IoT. De acordo com McKinsey , “As empresas atualmente subutilizam a maioria dos dados de IoT que coletam”.

Aqui estão seis fundamentos para aplicativos de IoT informados por dados de sensor bem-sucedidos, que revertem essa subutilização.

Essencial nº 1:Escalabilidade

Ingerir pequenas quantidades de dados do sensor é relativamente fácil. Mas adquirir, organizar, analisar e agir em dados de sensor agregados para ação automatizada é mais desafiador. Por exemplo, um jato comercial gera um petabyte de dados por semana; uma fábrica inteligente pode criar um petabyte de dados diariamente. Hoje, tudo e todas as pessoas estão se tornando um data center.

Como resultado, o desenvolvimento de aplicativos IoT eficazes requer escalabilidade elástica. Em cidades inteligentes, por exemplo, um conjunto diversificado de aplicativos deve ser capaz de lidar com grandes quantidades de dados de sensor para soluções de energia para gerenciamento de tráfego ou multidões, otimização de estacionamento, prevenção de crimes e outros.

Essencial 2:Flexibilidade

O suporte para automação de dados de sensor entre empresas em qualquer volume, velocidade e escala é outro elemento essencial. Uma coisa que ajudará é implantar um único backbone de serviços de dados configurável para oferecer suporte a todos os aplicativos informados por sensores. Isso deve incluir uma arquitetura aberta que seja capaz de ingerir, agregar e processar dados do sensor de qualquer tipo de emissor e integrar a funcionalidade de sistemas externos.

A flexibilidade é crucial para aplicativos de IoT em uma variedade de casos de uso, como construção ou manufatura inteligente. Um sistema para orquestração de ativos coesos garante que uma construtora ou fabricante ganhe um compreensão holística das atividades históricas e em tempo real do local de trabalho para melhorar a segurança, produtividade e conformidade.

Essencial nº 3:recursos agnósticos de dados

Para maximizar o valor da inteligência conectada habilitada pelos dados do sensor, as organizações devem ser capazes de unificar e gerenciar a coleta de dados de fontes de sensores numerosas e distintas. Os aplicativos que podem manipular apenas certos tipos de dados não são tão eficazes.

Um caso de uso em que isso é essencial são os aplicativos de IoT para edifícios inteligentes que armam as organizações com uma visão completa do que está acontecendo dentro das estruturas - a qualquer momento, ou durante qualquer período de tempo.

A implantação desse tipo de tecnologia permite que as empresas coletem e combinem diversos conjuntos de dados de sensores para itens como contagem de pessoas, fluxo de pessoas, ocupação da sala, iluminação e temperatura, e tomem as ações apropriadas para melhorar a produtividade e reduzir custos.

Essencial nº 4:computação de ponta

Para otimizar os aplicativos de IoT, as empresas devem aproveitar a computação de “ponta” para acelerar os tempos de resposta, reduzindo a latência, minimizando a dispendiosa transferência de dados para a nuvem e mantendo tudo funcionando mesmo durante interrupções de conectividade.

Os aplicativos projetados para processar e responder aos dados do sensor na extremidade fornecem filtragem de dados econômica, agilizam a análise e melhoram as decisões. Ao implementar o aprendizado de máquina no limite, as organizações podem empregar novas maneiras de aprender, compreender, prever e agir de maneira programática com dados em tempo real, incluindo dados de vídeo sequenciados por quadros transformados em informações acionáveis.

O Edge abre vários casos de uso de IoT adicionais que exigem baixa latência, como certos aplicativos de automação industrial que utilizam dados em tempo real de câmeras, áudio, equipamentos autônomos e uma variedade de sistemas de logística inteligentes.

Essencial nº 5:Extensibilidade

A extensibilidade da plataforma para se adaptar aos requisitos específicos da indústria é outro elemento essencial. As interseções de dados específicos do caso de uso e os eventos de exceção devem ser definidos pelo usuário. As regras para resposta automatizada a eventos identificados devem ser configuráveis ​​para qualquer complexidade.

A extensibilidade incluirá APIs totalmente documentadas, suporte para plug-ins criados em Javascript nativos e de conjunto de habilidades comuns e serviços de back-end de E / S abertos. Dados fáceis e interfaces de sistema para sistemas internos da empresa são essenciais, junto com a integração com serviços de terceiros, ferramentas existentes e redes privadas de big data.

Essencial nº 6:crie uma única fonte de dados verídicos do sensor

Para evitar as armadilhas de juntar uma colcha de retalhos de serviços de dados em silos para aplicativos de detecção discreta, as organizações com iniciativas de IoT bem-sucedidas estão implantando vários aplicativos a partir de bases de dados common-rail.

Os sistemas unificados evitam os perigos de soluções capazes de lidar apenas com uma faixa estreita de emissores e fornecem uma abordagem mais simples e flexível que permite aos desenvolvedores criar aplicativos informados por sensores de uma variedade quase infinita em uma base comum para auditabilidade, responsabilidade e análise holística.

A capacidade de capitalizar na era da IoT orientada por sensores é bastante aprimorada para organizações que usam um serviço universal de automação de dados para automatizar dados IoT e desenvolver aplicativos bem-sucedidos informados por sensores.

O autor deste blog é Phil Ressler, CEO, Sixgill, LLC