srs im daten - maschinenraum

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Im Daten-MaschinenraumLeistungsfähige Architekturen für Smart Remote ServicesDr. Christoph Bröcker, 29. September 2014

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Nutzungsmuster 1:Daten aus der Ferne messen

29. September 2014Im Daten-Maschinenraum | Dr. Christoph Bröcker Folie 3


FeldtestViessmann optimiert die Vorentwicklung: Daten von neuen Brennstoffzellen werden täglich analysiert.


Szenario 150 Feldsysteme1 Ablesung / Stunde4.000 Werte pro Ablesung

500 MB / Monat

Szenario 2500 Feldsysteme6 Ablesungen / Minute40.000 Werte pro Reihe

20 TB / Monat


Um 20 Terabyte im Monat zu verarbeiten, reicht Excel als Werkzeug nicht mehr aus.

Horizontale Skalierbarkeit

Auto-Scaling

Schichtenmodell für Datenspeicher

Zeitreihen-verarbeitung

© Zühlke 201429. September 2014Im Daten-Maschinenraum | Dr. Christoph Bröcker

Kosten und Nutzung verschiedener Speicherarten

Folie 7

$3,750

$200

$1,000

$100

Beispielpreise: Amazon Web Services, Stand 08/2014, Region EU

In-Memory Datenbank Festplatte Extern ArchivEC2 DynamoDB EBS S3 Glacier

Interaktive Analyse

Gefilterte Daten Historische DatenEvents

Aggregation

ReportingRohdaten

Pufferung


Wann immer Geräte senden können, muss der Daten-Maschinenraum empfangen.

Folie 8

Lokale Redundanz

Überregionale Redundanz

Updates ohne Downtime

Trennung von Empfang und Verarbeitung

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Nutzungsmuster 2:Aktive Steuerung von Geräten



Smart HomeRWE bringt ein umfassendes System zur Steuerung von Licht, Heizung, Geräten, etc. auf den Markt.


Seit Stuxnet, Snowden und Shodan wachsen sowohl Missbrauchsfälle als auch die Empfindlichkeit der Kunden.

Folie 12

Hollywood-Prinzip„Built-in“ Security auf

IoT Plattformen

Ende-zu-Ende-Verschlüsselung

Authentisierung durch Zertifikate


Wenn man den Schalter drückt, soll das Licht angehen. Und nicht erst fünf Sekunden später.

Folie 13

IoT-Protokolle

Caching / Offline-VerarbeitungBig Data Technologien

Real-time


IoT Protokolle

Folie 14

CoAP MQTT DDS REST XMPP AMQP JMSFocus Low Power,

Small foot-print, IPv6, 6LoWPAN

Simple devices,telemetry

M2M,scalability, real-time

Resources, Statelessinteraction

Instant messaging

Messaging interop-erability

Messaging middleware

Background "REST fordevices"

Messaging middleware

Aerospace/Defence

Web architecture

Chat protocol

Financial sector

Java messagingsystems

Standard Body

IETF CoRE IBM –OASIS

OMG - IETF OASIS JCP/JSR 914

Architecturemodel

Client/Srv, multicast

Pub/Sub, message broker, websocketsupport

Pub/Sub, "data busapproach"

Client/Srv Client/Srv Pub/Sub, messagebroker

Pub/Sub, message broker or Point-to-point

Security DTLS user/pwd, encryption, TLS

provider specific, e.g. SSL, DDS

TLS SASL, TLS SASL for auth. & TLS

provider specific; TLS, JAAS

Wire Format binary binary, opaquepayload

DDSI (CDR) MIME (often JSON)

XML AMQP, opaquepayload

provider-specific

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Nutzungsmuster 3:Bessere Entscheidungen durch mehr Information



MeteringFernablesung vereinfacht die Fakturierung und ermöglicht neue Services.


Vom Verbrauchswert zur Rechnung

EAI / ETL

Auswertungen„Walk by“

Ablesegeräte

Rules Engine

Kundenportal

Außendienst

Verbrauchs-zähler

Daten-terminals

Web-server

Kunden

Verträge

AblesewerteBackend-SystemeSensoren

Funk GSM

Prozessmanagement Monitoring


Damit der Monteur schnell sieht, wo er hin muss, braucht er die Daten aus dem zentralen CRM.

Middleware

Schichtenarchitekturen

Modularisierung

Enterprise ArchitectureManagement


Vom Wasserleck zum Alarmsignal

EAI / ETL

Auswertungen„Walk by“

Ablesegeräte

Rules Engine

Kundenportal

Außendienst

Verbrauchs-zähler

Daten-terminals

Web-server

Kunden

Verträge

AblesewerteBackend-SystemeSensoren

Funk GSM

Prozessmanagement MonitoringFolie 20


Geräte leben lang. Backend-Applikationen auch.Die Use Cases ändern sich ständig.

Versionierung von Schnittstellen

KompatibilitätSeparation of concerns

Referenzmodelle


IoT-A Reference Architecture: Functional Model

Folie 22

Quelle: IoT-A Programme, EU Seventh Framework Programme, Juli 2012


WSO2 IoT Reference Architecture

Quelle: WSO2 White Paper, A Reference Architecture for the IoT, Mai 2015Folie 23


FlottenmanagementFunkmodule in Baumaschinen verbessern Diagnose und liefernneue Erkenntnisse für dieProduktentwicklung.

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Daten allein sind wertlos. Nutzen entsteht durch Einsichten, die aus den Daten gewonnen werden.


Lambda-Architektur

Machine Learning/ Data Mining

Complex Event ProcessingNatural Language

Analysis


Lambda-Architektur


Der Appetit kommt beim Essen.

Folie 29

Event Sourcing

Rohdaten archivieren

Dashboards

Up-front vs. YAGNI

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Zusammenfassung:Der leistungsfähige Daten-Maschinenraum


Kapazität Verfügbarkeit

Sicherheit

Geschwindigkeit

Integration Wartbarkeit

Auswertbarkeit

Erweiterbarkeit

© Zühlke 201429. September 2014Im Daten-Maschinenraum | Dr. Christoph Bröcker Folie 3122. Oktober 2013Large Development Projects | Ernst Ellmer

Dr. Christoph Bröcker

Folie 31

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