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IoT-Projekte scheitern oft an den Daten

26. März 2020, 19:44 Uhr   |  Meinrad Happcher | Kommentar(e)


Fortsetzung des Artikels von Teil 2 .

Das Beste aus zwei Welten

Relationale Datenbanken wie SQL sind im Grunde Sammlungen zwei-dimensionaler Tabellen mit einer festen Struktur. Jede Zeile stellt einen Datensatz dar, der wiederum durch einen festen Index eindeutig identifizierbar ist. Die Anzahl der Spalten und der Dateityp müssen vor der Einspeisung definiert werden. Diese strengen Bestimmungen bringen diesen Datenbanktyp besonders bei großen Datenmengen und hoher paralleler Last an seine Grenzen. Auf der anderen Seite weisen SQL-fähige Datenbanken durchaus Vorzüge auf. Die liegen etwa in der breiten Verfügbarkeit des Know-hows zu deren Programmierung oder auch in der flexiblen Integration in bestehende Strukturen.

Mittels der Notes App und Reports in Echtzeit lässt sich der Produktionsprozess vor Ort optimieren.
© Crate.io

Mittels der Notes App und Reports in Echtzeit lässt sich der Produktionsprozess vor Ort optimieren.

Was liegt also näher als eine Lösung, die das Beste aus zwei Welten verbindet? 
Innovative Konzepte distribuierter Datenbanken wie die CrateDB über-winden die Restriktionen, indem sie den Komfort einer SQL-Datenbank mit der Flexibilität und Skalierbarkeit von NoSQL verbinden.

Die Vorteile sind bestechend: Sie können jeden strukturierten oder unstrukturierten Datentyp verarbeiten, Bilder und geospatiale Daten speichern, unlimitiert skalieren und trotzdem komplexe SQL-Queries in Real-Time bearbeiten. Das macht sowohl in funktionaler als auch in betriebs-wirtschaftlicher Hinsicht Sinn: Sie skalieren horizontal auf Clustern preiswerter Server, um sogar Millionen von Datensätzen pro Sekunde zu verarbeiten und das distributed Processing, die Datenpartitionierung auf Disk und spaltenförmige Indizes mit In-Memory-Performance ermöglichen Zeitreihen-Queries in Millisekunden, selbst wenn Hundertausende Clients Daten gleichzeitig abfragen und einfügen.

Die Verfügbarkeit, Skalierung und Ausfallsicherheit ist dabei aufgrund einer Shared-Nothing-Architektur jederzeit sichergestellt und ein Cluster kann beliebig nach oben oder unten gefahren werden. Auf dieser architektonischen Basis lassen sich heute IoT-Projekte realisieren, die im Vergleich zu konventionellen Datenbanken um ein Vielfaches schneller und wirtschaftlicher arbeiten. Aber mit der reinen Erfassung, Analyse und Speicherung der Daten ist es nicht getan. Die Datenbank ist letztlich nur ein Mittel zum Zweck, wenngleich auch ein entscheidendes.

Hochperformante Data-Ingestion und -Storage sind zwar Grundvoraus-setzung, benötigen aber Schnittstellen zu anderen Applikationen, um erstens die erfassten Daten mit anderen Informationen anzureichern und sie zweitens geeignet bereitzustellen. Das erfordert die entsprechenden Interfaces sowie Tools etwa für die Visualisierung der Informationen, deren Korrelation oder für die Erzeugung von Notifications bei entsprechend definierten Analyse-Ergebnissen.

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1. IoT-Projekte scheitern oft an den Daten
2. Überwindung konventioneller Restriktionen
3. Das Beste aus zwei Welten
4. Wirtschaftlichkeit und Funktionalität

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