El bucle de análisis y optimización de Internet de las cosas (IoT) permite la generación y aplicación de conclusiones de optimización empresarial a una o más implementaciones de sistemas físicos controlados por software, en función del contexto empresarial en su conjunto. El bucle de análisis y optimización alimenta los datos de telemetría, normalmente a partir de los procesos del bucle de supervisión y administración, los refina y combina con orígenes de datos empresariales para generar conclusiones.
En este artículo se proporciona información general sobre la arquitectura del bucle de proceso de análisis y optimización, sus características y componentes.
Posibles casos de uso
Entre algunos escenarios de ejemplo del bucle de análisis y optimización se incluyen:
- Espacios inteligentes: Calcule el índice de seguridad de un campus y adoptar las medidas adecuadas.
- Transmisión de energía: Correlacione los cortes de energía y las tendencias de eventos de incendios forestales para producir reparaciones de transmisión proactivas y reemplazo de dispositivos de supervisión.
- Producción de petróleo y gas: Calcule las tendencias de producción de petróleo de un cuenca y compararla con el rendimiento del sitio.
- Transporte y logística: Calcule las tendencias de la huella de carbono, compararlas con los objetivos de la organización y adoptar medidas correctivas.
- Parque eólico: Calcule el factor de potencia de todo el parque eólico y diseñar medios para mejorar la eficacia de cada aerogenerador.
- Fabricación discreta: Aumente la velocidad de producción de artefactos de muchas fábricas para satisfacer la demanda del mercado.
Architecture
En el diagrama siguiente se muestra el esquema de un bucle típico de análisis y optimización y sus relaciones con otros bucles de proceso de IoT.
Descargue un archivo Visio de esta arquitectura.
En un bucle de análisis y optimización, los datos de varios orígenes de IoT, empresariales, privados y públicos fluyen en lagos de datos en la nube. Los análisis sin conexión consumen los lagos de datos para detectar tendencias ocultas y conclusiones de optimización empresarial. Las conclusiones de optimización de los procesos de análisis sin conexión vuelven a las instalaciones de IoT a través de bucles de supervisión y administración y bucles de medición y control.
Características
- El bucle de análisis y optimización funciona de forma asincrónica, por lo que no hay límites de tiempo estrictos para el análisis de datos ni para el envío de señales de optimización a los dispositivos. Estos bucles dependen del largo historial de telemetría y del historial de datos operativos empresariales para ejecutar trabajos por lotes.
- Entre las dependencias del sistema se incluyen varios sistemas para alimentar datos a través del lago de datos, lo que incluye los sistemas de IoT y fuentes de los sistemas empresariales. El bucle de optimización utiliza principalmente protocolos de servicios web para la integración con sistemas de supervisión y otros sistemas empresariales.
Componentes
Los componentes importantes del control de optimización empresarial son:
- Un lago de datos, almacenamiento a gran escala optimizado para reducir los costos de uso durante períodos más prolongados. El almacenamiento de HDFS en el contexto del procesamiento de asignación y reducción es un ejemplo de este tipo de lago de datos. El lago de datos pospone la estructura de los datos al tiempo de procesamiento, por lo que es adecuado para almacenar tanto datos estructurados como no estructurados.
- Datos de serie temporal en frío, datos de telemetría sin procesar o procesados que son importantes para el análisis sin conexión y a menudo proceden de varios sistemas de IoT. Los trabajos de análisis refinan y combinan estos datos aún más con conjuntos de datos empresariales y externos.
- datos empresariales generados por sistemas empresariales, como la administración del ciclo de vida de un producto, la cadena de suministro, las finanzas, las ventas, la fabricación y distribución, y la administración de relaciones con clientes. Los datos empresariales combinados con conjuntos de datos externos, como datos meteorológicos, pueden contextualizar los datos de telemetría de IoT en el ámbito empresarial para generar conclusiones compatibles.
- Análisis sin conexión para procesar macrodatos en el modo por lotes. Los trabajos de Spark y el procesamiento de asignación y reducción de Hadoop son un par de ejemplos. Los procesos de bucle de supervisión y administración y de bucles de medidas y control aplican las conclusiones obtenidas de los bucles de análisis y optimización en los dispositivos IoT.
Colaboradores
Microsoft mantiene este artículo. Originalmente lo escribieron los siguientes colaboradores.
Autor principal:
- Hanukumar Pinnamraju | Administrador principal de ingeniería de software