Nesnelerin İnterneti (IoT) Verileri ve Statik Veri Analizi

Yazar: Roger Morrison
Yaratılış Tarihi: 19 Eylül 2021
Güncelleme Tarihi: 21 Haziran 2024
Anonim
NESNELERİN İNTERNETİ VE UYGULAMALARI - Iot - KOÜ Teknopark Webinar | Doç. Dr. Kerem KÜÇÜK
Video: NESNELERİN İNTERNETİ VE UYGULAMALARI - Iot - KOÜ Teknopark Webinar | Doç. Dr. Kerem KÜÇÜK

İçerik



Kaynak: Denisismagilov / Dreamstime.com

Paket servisi:

Nesnelerin İnterneti verilerinin analizi, geleneksel verilerden tamamen farklı bir stratejiye ihtiyaç duyar. Burada iki veri tipinin nasıl işlendiğine bakacağız.

Geleneksel verilerin işleme yaklaşımları ile Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarından veya sensörlerinden gelen veri akışları arasında temel farklılıklar vardır. Statik veya geleneksel veri analizi doğrusal bir süreçken, IoT tarafından üretilen veri analizi değildir. IoT tarafından üretilen verileri analiz etmek için gereken teknoloji ve beceriler tamamen farklıdır.

Geleneksel veriler ile IoT tarafından üretilen veriler arasındaki önemli bir fark, ikincisinin gerçek zamanlı olarak teslim edilebiliyor olmasıdır; bu, bankacılık, telekom ve savunma gibi bazı endüstriler için kritik öneme sahiptir. Statik veriler ise gerçek zamanlı veri sağlamaz, ancak yine de birçok faydası vardır. Bu, IoT tarafından üretilen verilerin uzun süredir ilgi odağı olduğunu ve çevresinde çok fazla vızıltı olduğunu söyledi. Ancak, bu geleneksel verilerin zamanının geçtiği anlamına gelmez.


Geleneksel Veriler ve Nesnelerin Ürettiği Veriler Nedir?

Basitçe ifade etmek gerekirse, geleneksel veya statik veriler değişmeyen verilerdir. Bunu bir örnekle anlayalım. Oturma durumunuzu bir listeden seçmeniz gereken bir formu dolduruyorsunuz. ABD’deki eyaletlerin sayısı değişmediği için (veya 1959’dan beri hiç değişmedi) liste değişmiyor. Şimdi, bu durum listesinin sistemde bir yerde tutulduğu ve listenin değişmediği için verilere sıkça erişilmediği veya işlenmediği güvenli bir şekilde söylenebilir.

IoT tarafından üretilen veriler, birbirine bağlı cihazlara takılan sensörler tarafından üretilen verilerdir. Nesnelerin IoT şemasında, her cihazın bir IP adresi olacaktır, böylece IP adresi olan diğer cihazlarla iletişim kurabilecektir. Örneğin veri alışverişinde bulunabilir. Şimdi, bu cihazlar sürekli olarak bu cihazlardan veri toplayan bir sunucuya bağlanabilir. Örneğin, akıllı telefonunuz sağlığınızla ilgili bilgileri toplayan ve bir hastane tarafından erişilebilen bir sunucuya yükleyen bir uygulama yükleyebilir. Böylece, her dakika sunucuya akan çeşitli verilerin miktarını hayal edebilirsiniz. Veri sürekli ve amansız bir şekilde değişiyor. IoT tarafından üretilen veriler, bir anlamda, değişme eğiliminde olduğu için dinamik verilerdir.


Verinin tamamen farklı doğası göz önüne alındığında, verileri saklama ve işleme yaklaşımlarının tamamen farklı olacağı açıktır. Aşağıdaki paragraflar, geleneksel ve IoT tarafından üretilen veriler arasındaki temel farklılıkları tartışmaktadır.

Geleneksel Veri Analitiği ve IoT Tarafından Oluşturulmuş Veri Analitiği Arasındaki Farklar

Her iki veri türü de farklı olduğundan, temel depolama ve işleme yöntemlerinin farklı olması gerekir. IoT tarafından üretilen veriler, geleneksel verilerin artık sektörde yeri olmadığını öne sürdüğü ölçüde, çok fazla dikkat ve övgü üretti. Bu doğru değil. İki analitik türü arasındaki belirgin farklar aşağıda tartışılmaktadır.

Hiç kimse yazılım kalitesiyle ilgilenmediğinde programlama becerilerinizi geliştiremezsiniz.

Geleneksel veriler SQL gibi standart sorgulama dilleri yardımıyla işlenebilir ve standart programlama dilleri yardımıyla analitikler oluşturulabilir. Geleneksel veri analizini gerçekleştirmek için yeni bir öğrenme gerekmez. Bu durum, IoT verilerinde biraz daha zordur, ayrıca birçok kişi tarafından büyük veri olarak da adlandırılır. Hadoop, bugüne kadar, büyük veri işleme için en popüler çerçevedir, ancak çoğu hala bu konuda geçicidir. IoT verilerini sorgulamak kolay bir iş değil çünkü teknoloji henüz gelişmedi ve araçları kullanıcı dostu yapmak için çok fazla yatırım yapılması gerekiyor. IoT verilerinin niteliği, geleneksel verilerden oldukça farklıdır ve bu nedenle endüstri daha az yatırımla iyi analizler elde etmenin yollarını bulmaya devam etmektedir.

Sonuç

Farklılıklarına rağmen, geleneksel analitik bazı durumlarda IoT analitiğini tamamlayabilir. Bir anlamda, IoT verileri de bir süre sonra tarihi veriler haline gelir. IoT saldırılarına rağmen, geleneksel veri analitiği yakın zamanda ortadan kalkmayacak. IoT verileri ve büyük veri analitiği halen geçici olarak görüntüleniyor ve çok fazla dikkat var. Sanayilerin yeni, karmaşık ve yatırım gerektiren bir şeyi benimsemeleri zaman alıyor. Diğer yandan, geleneksel veri analitiği kanıtlanmış ve kanıtlanmıştır. İlginç bir durum olmasına rağmen, birkaç yıl sonra IoT'nin daha fazla güven kazanacağı ve şirketlerin geleneksel veri analizlerinden uzaklaşacağı görülüyor. Bunun olması için, IoT veri analitiği altyapısının gerçekten olgunlaşması ve kabul görmesi gerekiyor. Değişim - her zaman - yavaş ve karmaşık bir süreçtir.