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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.

Folie 12

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.

Folie 13

IoT-Protokolle

Caching / Offline-VerarbeitungBig Data Technologien

Real-time

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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

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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.

Folie 29

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

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

Dr. Christoph Bröcker

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