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
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FeldtestViessmann optimiert die Vorentwicklung: Daten von neuen Brennstoffzellen werden täglich analysiert.
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Szenario 150 Feldsysteme1 Ablesung / Stunde4.000 Werte pro Ablesung
500 MB / Monat
Szenario 2500 Feldsysteme6 Ablesungen / Minute40.000 Werte pro Reihe
20 TB / Monat
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Um 20 Terabyte im Monat zu verarbeiten, reicht Excel als Werkzeug nicht mehr aus.
Horizontale Skalierbarkeit
Auto-Scaling
Schichtenmodell für Datenspeicher
Zeitreihen-verarbeitung
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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
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Wann immer Geräte senden können, muss der Daten-Maschinenraum empfangen.
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Lokale Redundanz
Überregionale Redundanz
Updates ohne Downtime
Trennung von Empfang und Verarbeitung
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Nutzungsmuster 2:Aktive Steuerung von Geräten
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Smart HomeRWE bringt ein umfassendes System zur Steuerung von Licht, Heizung, Geräten, etc. auf den Markt.
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Seit Stuxnet, Snowden und Shodan wachsen sowohl Missbrauchsfälle als auch die Empfindlichkeit der Kunden.
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Hollywood-Prinzip„Built-in“ Security auf
IoT Plattformen
Ende-zu-Ende-Verschlüsselung
Authentisierung durch Zertifikate
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Wenn man den Schalter drückt, soll das Licht angehen. Und nicht erst fünf Sekunden später.
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IoT-Protokolle
Caching / Offline-VerarbeitungBig Data Technologien
Real-time
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IoT Protokolle
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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
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MeteringFernablesung vereinfacht die Fakturierung und ermöglicht neue Services.
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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
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Damit der Monteur schnell sieht, wo er hin muss, braucht er die Daten aus dem zentralen CRM.
Middleware
Schichtenarchitekturen
Modularisierung
Enterprise ArchitectureManagement
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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
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Geräte leben lang. Backend-Applikationen auch.Die Use Cases ändern sich ständig.
Versionierung von Schnittstellen
KompatibilitätSeparation of concerns
Referenzmodelle
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IoT-A Reference Architecture: Functional Model
Folie 22
Quelle: IoT-A Programme, EU Seventh Framework Programme, Juli 2012
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WSO2 IoT Reference Architecture
Quelle: WSO2 White Paper, A Reference Architecture for the IoT, Mai 2015Folie 23
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Nutzungsmuster 4:Neue Einsichten aus vorhandenen Daten
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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.
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Lambda-Architektur
Machine Learning/ Data Mining
Complex Event ProcessingNatural Language
Analysis
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Lambda-Architektur
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Der Appetit kommt beim Essen.
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Event Sourcing
Rohdaten archivieren
Dashboards
Up-front vs. YAGNI
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Zusammenfassung:Der leistungsfähige Daten-Maschinenraum
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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
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