IoT தரவு பைப்லைன்: உலகளாவிய பயன்பாடுகளுக்கான நேரத் தொடர் செயலாக்கத்தில் தேர்ச்சி பெறுதல்

பொருட்களின் இணையம் (IoT) உற்பத்தி மற்றும் சுகாதாரம் முதல் ஸ்மார்ட் நகரங்கள் மற்றும் விவசாயம் வரை உலகெங்கிலும் உள்ள தொழில்களில் புரட்சியை ஏற்படுத்தி வருகிறது. ஒவ்வொரு வெற்றிகரமான IoT வரிசைப்படுத்தலின் மையத்திலும் ஒரு வலுவான மற்றும் திறமையான தரவு பைப்லைன் உள்ளது. இந்த பைப்லைன் IoT சாதனங்களால் உருவாக்கப்படும் நேரத் தொடர் தரவுகளின் பாரிய அளவை சேகரித்தல், செயலாக்குதல், சேமித்தல் மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்வதற்குப் பொறுப்பாகும்.

IoT-ல் நேரத் தொடர் தரவு என்றால் என்ன?

நேரத் தொடர் தரவு என்பது நேர வரிசையில் குறியிடப்பட்ட தரவுப் புள்ளிகளின் வரிசையாகும். IoT சூழலில், இந்தத் தரவு பொதுவாக வழக்கமான இடைவெளியில் இயற்பியல் அளவுகளை அளவிடும் சென்சார்களில் இருந்து வருகிறது. எடுத்துக்காட்டுகள் பின்வருமாறு:

• வெப்பநிலை மற்றும் ஈரப்பதம் அளவீடுகள் சிங்கப்பூரில் உள்ள ஒரு ஸ்மார்ட் கட்டிடத்தில் சுற்றுச்சூழல் சென்சார்களில் இருந்து.
• அதிர்வு மற்றும் அழுத்தம் தரவு ஜெர்மனியில் உள்ள ஒரு தொழிற்சாலையில் தொழில்துறை இயந்திரங்களிலிருந்து.
• வேகம் மற்றும் இருப்பிடத் தரவு வட அமெரிக்கா முழுவதும் இயங்கும் ஒரு லாஜிஸ்டிக்ஸ் கடற்படையில் இணைக்கப்பட்ட வாகனங்களிலிருந்து.
• ஆற்றல் நுகர்வு தரவு ஜப்பானில் ஒரு குடியிருப்பு பகுதியில் உள்ள ஸ்மார்ட் மீட்டர்களிடமிருந்து.
• இதயத் துடிப்பு மற்றும் செயல்பாட்டுத் தரவு உலகளவில் பயன்படுத்தப்படும் அணியக்கூடிய ஃபிட்னஸ் டிராக்கர்களிடமிருந்து.

இந்த தரவு ஓடைகள் இணைக்கப்பட்ட சாதனங்களின் செயல்திறன், நடத்தை மற்றும் சூழல் பற்றிய மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்குகின்றன. நேரத் தொடர் தரவை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், நிறுவனங்கள் செயல்பாடுகளை மேம்படுத்தலாம், செயல்திறனை அதிகரிக்கலாம், தோல்விகளை கணிக்கலாம் மற்றும் புதிய வருவாய் வழிகளை உருவாக்கலாம்.

IoT தரவு பைப்லைன்: ஒரு விரிவான கண்ணோட்டம்

ஒரு IoT தரவு பைப்லைன் என்பது IoT சாதனங்களிலிருந்து நேரத் தொடர் தரவைச் செயலாக்க ஒன்றிணைந்து செயல்படும் ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட கூறுகளின் தொகுப்பாகும். ஒரு பொதுவான பைப்லைன் பின்வரும் நிலைகளைக் கொண்டுள்ளது:

1. தரவு கையகப்படுத்தல்: IoT சாதனங்கள் மற்றும் சென்சார்களிடமிருந்து தரவைச் சேகரித்தல்.
2. தரவு முன்செயலாக்கம்: தரவை சுத்தம் செய்தல், மாற்றுதல் மற்றும் செறிவூட்டுதல்.
3. தரவு சேமிப்பு: செயலாக்கப்பட்ட தரவை பொருத்தமான தரவுத்தளத்தில் சேமித்தல்.
4. தரவு பகுப்பாய்வு: நுண்ணறிவு மற்றும் வடிவங்களைப் பிரித்தெடுக்க தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்தல்.
5. தரவுக் காட்சிப்படுத்தல்: நுண்ணறிவுகளைப் பயனருக்கு ஏற்ற வடிவத்தில் வழங்குதல்.

இந்த ஒவ்வொரு நிலைகளையும் இன்னும் விரிவாக ஆராய்வோம்.

1. தரவு கையகப்படுத்தல்

தரவு கையகப்படுத்தல் கட்டத்தில் பல்வேறு வகையான IoT சாதனங்கள் மற்றும் சென்சார்களிடமிருந்து தரவைச் சேகரிப்பது அடங்கும். இந்த சாதனங்கள் போன்ற பல்வேறு தொடர்பு நெறிமுறைகளைப் பயன்படுத்தலாம்:

• MQTT (Message Queuing Telemetry Transport): IoT பயன்பாடுகளில் பொதுவாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு இலகுரக செய்தி நெறிமுறை.
• CoAP (Constrained Application Protocol): கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சாதனங்களுக்கான ஒரு சிறப்பு வலை பரிமாற்ற நெறிமுறை.
• HTTP (Hypertext Transfer Protocol): வலைத் தகவல்தொடர்புக்கு பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு நெறிமுறை.
• LoRaWAN (Long Range Wide Area Network): IoT சாதனங்களுக்கான குறைந்த சக்தி, பரந்த பகுதி வலையமைப்பு நெறிமுறை.
• Sigfox: மற்றொரு குறைந்த சக்தி, பரந்த பகுதி வலையமைப்பு தொழில்நுட்பம்.

தரவு கையகப்படுத்தல் சாதனங்களிலிருந்து நேரடியாக ஒரு மைய சேவையகத்திற்கு (கிளவுட் அடிப்படையிலான அல்லது ஆன்-பிரைமிஸ்) அல்லது ஒரு எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் நுழைவாயில் வழியாக நிகழலாம். எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் என்பது தரவை மூலத்திற்கு அருகில் செயலாக்குவதை உள்ளடக்கியது, தாமதம் மற்றும் அலைவரிசை நுகர்வு ஆகியவற்றைக் குறைக்கிறது. தன்னாட்சி வாகனங்கள் அல்லது தொழில்துறை ஆட்டோமேஷன் போன்ற நிகழ்நேர பதில்கள் தேவைப்படும் பயன்பாடுகளுக்கு இது மிகவும் முக்கியமானது.

உதாரணம்: ஒரு ஸ்மார்ட் விவசாயத் தீர்வு ஆஸ்திரேலியாவில் உள்ள ஒரு தொலைதூரப் பண்ணையில் மண் ஈரப்பதம், வெப்பநிலை மற்றும் ஈரப்பதம் தரவைச் சேகரிக்க LoRaWAN சென்சார்களைப் பயன்படுத்துகிறது. சென்சார்கள் ஒரு LoRaWAN நுழைவாயிலுக்கு தரவை அனுப்புகின்றன, அது செயலாக்கம் மற்றும் பகுப்பாய்விற்காக கிளவுட் அடிப்படையிலான தரவு தளத்திற்கு அனுப்புகிறது.

2. தரவு முன்செயலாக்கம்

IoT தரவு பெரும்பாலும் இரைச்சல், முழுமையற்ற மற்றும் சீரற்றதாக இருக்கும். தரவு முன்செயலாக்க நிலை அதன் தரம் மற்றும் பயன்பாட்டினை உறுதிப்படுத்த தரவை சுத்தம் செய்தல், மாற்றுதல் மற்றும் செறிவூட்டுவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது. பொதுவான முன்செயலாக்க பணிகள் பின்வருமாறு:

• தரவு சுத்தம் செய்தல்: பிழைகள், வெளிப்பாடுகள் மற்றும் விடுபட்ட மதிப்புகளை நீக்குதல் அல்லது சரிசெய்தல்.
• தரவு மாற்றம்: தரவை ஒரு நிலையான வடிவத்திற்கு மாற்றுதல் (எ.கா., வெப்பநிலையை ஃபாரன்ஹீட்டிலிருந்து செல்சியஸாக மாற்றுதல்).
• தரவு செறிவூட்டல்: தரவுகளுக்கு சூழல் சார்ந்த தகவல்களைச் சேர்ப்பது (எ.கா., ஐபி முகவரியின் அடிப்படையில் புவிஇருப்பிடத் தரவைச் சேர்ப்பது).
• தரவு திரட்டல்: நேர இடைவெளியில் தரவை சுருக்குதல் (எ.கா., வெப்பநிலை அளவீடுகளின் மணிநேர சராசரிகளைக் கணக்கிடுதல்).
• தரவு வடிகட்டுதல்: குறிப்பிட்ட அளவுகோல்களின் அடிப்படையில் தொடர்புடைய தரவைத் தேர்ந்தெடுப்பது.

தரவு முன்செயலாக்கத்தை பல்வேறு கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்திச் செய்யலாம், அவை:

• ஸ்ட்ரீம் செயலாக்க இயந்திரங்கள்: Apache Kafka Streams, Apache Flink, Apache Spark Streaming.
• தரவு ஒருங்கிணைப்பு தளங்கள்: Apache NiFi, Talend, Informatica.
• நிரலாக்க மொழிகள்: Python (Pandas மற்றும் NumPy போன்ற நூலகங்களுடன்), Java, Scala.

உதாரணம்: ஒரு தொழில்துறை IoT அமைப்பு ஒரு தொழிற்சாலையில் உள்ள ஒரு இயந்திரத்திலிருந்து அதிர்வுத் தரவைச் சேகரிக்கிறது. மூல தரவுகளில் சென்சார் குறைபாடுகள் காரணமாக இரைச்சல் மற்றும் வெளிப்பாடுகள் உள்ளன. தரவை மென்மையாக்கவும், வெளிப்பாடுகளை அகற்றவும், அடுத்தடுத்த பகுப்பாய்வின் துல்லியத்தை மேம்படுத்தவும் ஒரு ஸ்ட்ரீம் செயலாக்க இயந்திரம் ஒரு நகரும் சராசரி வடிப்பானைப் பயன்படுத்தப் பயன்படுகிறது.

3. தரவு சேமிப்பு

பெரிய அளவிலான நேரத் தொடர் தரவை நிர்வகிக்க சரியான தரவு சேமிப்பக தீர்வைத் தேர்ந்தெடுப்பது முக்கியம். பாரம்பரிய உறவினர் தரவுத்தளங்கள் அவற்றின் வரையறுக்கப்பட்ட அளவிடுதல் மற்றும் செயல்திறன் காரணமாக இந்த வகை தரவுகளுக்கு பெரும்பாலும் பொருந்தாது. நேரத் தொடர் தரவுத்தளங்கள் (TSDBs) நேரத் தொடர் தரவை திறமையாக கையாள பிரத்யேகமாக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன.

பிரபலமான நேரத் தொடர் தரவுத்தளங்கள் பின்வருமாறு:

• InfluxDB: Go-வில் எழுதப்பட்ட ஒரு திறந்த மூல TSDB.
• TimescaleDB: PostgreSQL-ல் கட்டமைக்கப்பட்ட ஒரு திறந்த மூல TSDB.
• Prometheus: உள்ளமைக்கப்பட்ட TSDB உடன் ஒரு திறந்த மூல கண்காணிப்பு அமைப்பு.
• Amazon Timestream: AWS-ல் ஒரு முழுமையாக நிர்வகிக்கப்படும் TSDB சேவை.
• Azure Data Explorer: ஒரு வேகமான, முழுமையாக நிர்வகிக்கப்படும் தரவு பகுப்பாய்வு சேவை.
• Google Cloud Bigtable: நேரத் தொடர் தரவுகளுக்குப் பயன்படுத்தக்கூடிய ஒரு NoSQL தரவுத்தள சேவை.

ஒரு TSDB-ஐத் தேர்ந்தெடுக்கும்போது, போன்ற காரணிகளைக் கவனியுங்கள்:

• அளவிடுதல்: பெரிய அளவிலான தரவைக் கையாளும் திறன்.
• செயல்திறன்: தரவு உட்செலுத்துதல் மற்றும் வினவல் செயலாக்கத்தின் வேகம்.
• தரவு தக்கவைப்பு: நீண்ட காலத்திற்கு தரவைச் சேமிக்கும் திறன்.
• வினவல் மொழி: தரவை வினவுவதற்கும் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கும் எளிமை.
• ஒருங்கிணைப்பு: மற்ற கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களுடன் பொருந்தக்கூடிய தன்மை.
• செலவு: சேமிப்பு மற்றும் கணினி வளங்களின் செலவு.

உதாரணம்: ஒரு ஸ்மார்ட் சிட்டி திட்டம் நகரம் முழுவதும் வரிசைப்படுத்தப்பட்ட சென்சார்களிடமிருந்து போக்குவரத்துத் தரவைச் சேகரிக்கிறது. தரவு TimescaleDB-ல் சேமிக்கப்படுகிறது, இது நகரத் திட்டமிடுபவர்களுக்கு போக்குவரத்து முறைகளைப் பகுப்பாய்வு செய்யவும், நெரிசல் புள்ளிகளைக் கண்டறியவும், போக்குவரத்து ஓட்டத்தை மேம்படுத்தவும் அனுமதிக்கிறது.

4. தரவு பகுப்பாய்வு

தரவு பகுப்பாய்வு கட்டத்தில் சேமிக்கப்பட்ட நேரத் தொடர் தரவுகளிலிருந்து நுண்ணறிவு மற்றும் வடிவங்களைப் பிரித்தெடுப்பது அடங்கும். பொதுவான பகுப்பாய்வு நுட்பங்கள் பின்வருமாறு:

• முரண்பாடு கண்டறிதல்: அசாதாரண வடிவங்கள் அல்லது இயல்பிலிருந்து விலகல்களைக் கண்டறிதல்.
• முன்கணிப்பு: வரலாற்றுத் தரவுகளின் அடிப்படையில் எதிர்கால மதிப்புகளைக் கணித்தல்.
• போக்கு பகுப்பாய்வு: நீண்ட காலப் போக்குகள் மற்றும் வடிவங்களைக் கண்டறிதல்.
• மூல காரண பகுப்பாய்வு: நிகழ்வுகள் அல்லது சிக்கல்களின் அடிப்படைக் காரணங்களைக் கண்டறிதல்.
• விளக்கப் புள்ளிவிவரங்கள்: சராசரி, இடைநிலை மற்றும் நிலையான விலகல் போன்ற சுருக்கப் புள்ளிவிவரங்களைக் கணக்கிடுதல்.

தரவு பகுப்பாய்வை பல்வேறு கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களைப் பயன்படுத்திச் செய்யலாம், அவை:

• இயந்திர கற்றல் நூலகங்கள்: Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.
• புள்ளிவிவர மென்பொருள்: R, SAS.
• வணிக நுண்ணறிவு கருவிகள்: Tableau, Power BI, Looker.
• நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வு நூலகங்கள்: statsmodels, Prophet.

உதாரணம்: ஒரு முன்கணிப்பு பராமரிப்பு அமைப்பு ஒரு மின் நிலையத்தில் உள்ள முக்கியமான உபகரணங்களிலிருந்து அதிர்வுத் தரவைச் சேகரிக்கிறது. இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகள் அதிர்வு முறைகளில் உள்ள முரண்பாடுகளைக் கண்டறியப் பயன்படுகின்றன, இது சாத்தியமான உபகரணத் தோல்விகளைக் குறிக்கிறது. இது மின் நிலையம் முன்கூட்டியே பராமரிப்பைத் திட்டமிடவும், விலையுயர்ந்த வேலையில்லா நேரத்தைத் தடுக்கவும் அனுமதிக்கிறது.

5. தரவுக் காட்சிப்படுத்தல்

தரவுக் காட்சிப்படுத்தல் கட்டத்தில் தரவுகளிலிருந்து பிரித்தெடுக்கப்பட்ட நுண்ணறிவுகளைப் பயனருக்கு ஏற்ற வடிவத்தில் வழங்குவது அடங்கும். காட்சிப்படுத்தல்கள் பயனர்களுக்கு சிக்கலான தரவு வடிவங்களைப் புரிந்துகொள்ளவும், தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கவும் உதவும். பொதுவான காட்சிப்படுத்தல் நுட்பங்கள் பின்வருமாறு:

• கோட்டு விளக்கப்படங்கள்: காலப்போக்கில் தரவைக் காண்பித்தல்.
• பட்டை வரைபடங்கள்: தரவுகளின் விநியோகத்தைக் காட்டுதல்.
• சிதறல் வரைபடங்கள்: இரண்டு மாறிகளுக்கு இடையிலான உறவைக் காட்டுதல்.
• வெப்ப வரைபடங்கள்: வண்ண சரிவுகளைப் பயன்படுத்தி தரவைக் காண்பித்தல்.
• டாஷ்போர்டுகள்: முக்கிய அளவீடுகள் மற்றும் KPI-களின் விரிவான கண்ணோட்டத்தை வழங்குதல்.

பிரபலமான தரவுக் காட்சிப்படுத்தல் கருவிகள் பின்வருமாறு:

• Grafana: ஒரு திறந்த மூல தரவுக் காட்சிப்படுத்தல் மற்றும் கண்காணிப்பு தளம்.
• Tableau: ஒரு வணிக தரவுக் காட்சிப்படுத்தல் கருவி.
• Power BI: மைக்ரோசாப்ட் வழங்கும் வணிகப் பகுப்பாய்வு சேவை.
• Kibana: Elasticsearch-க்கான ஒரு தரவுக் காட்சிப்படுத்தல் டாஷ்போர்டு.

உதாரணம்: ஒரு ஸ்மார்ட் ஹோம் அமைப்பு பல்வேறு உபகரணங்களிலிருந்து ஆற்றல் நுகர்வுத் தரவைச் சேகரிக்கிறது. தரவு ஒரு Grafana டாஷ்போர்டைப் பயன்படுத்தி காட்சிப்படுத்தப்படுகிறது, இது வீட்டு உரிமையாளர்களுக்கு அவர்களின் ஆற்றல் பயன்பாட்டைக் கண்காணிக்கவும், ஆற்றலை வீணாக்கும் உபகரணங்களைக் கண்டறியவும், ஆற்றல் சேமிப்பு பற்றிய தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்கவும் அனுமதிக்கிறது.

உலகளாவிய அளவிடுதலுக்காக ஒரு IoT தரவு பைப்லைனை வடிவமைத்தல்

ஒரு அளவிடக்கூடிய மற்றும் நம்பகமான IoT தரவு பைப்லைனை உருவாக்குவதற்கு கவனமான திட்டமிடல் மற்றும் கட்டமைப்பு தேவை. இங்கே சில முக்கியக் கருத்தாய்வுகள்:

• அளவிடுதல்: பைப்லைன் அதிகரித்து வரும் சாதனங்களின் எண்ணிக்கை மற்றும் தரவு அளவுகளைக் கையாளும் திறன் கொண்டதாக இருக்க வேண்டும்.
• நம்பகத்தன்மை: பைப்லைன் தோல்விகளைத் தாங்கக்கூடியதாகவும், தரவு இழக்கப்படாமல் இருப்பதை உறுதி செய்யவும் வேண்டும்.
• பாதுகாப்பு: பைப்லைன் முக்கியமான தரவை அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகலில் இருந்து பாதுகாக்க வேண்டும்.
• தாமதம்: நிகழ்நேரப் பயன்பாடுகளை இயக்க பைப்லைன் தாமதத்தைக் குறைக்க வேண்டும்.
• செலவு: பைப்லைன் இயக்குவதற்கு செலவு குறைந்ததாக இருக்க வேண்டும்.

IoT தரவு பைப்லைன்களுக்கான சில பொதுவான கட்டமைப்பு முறைகள் இங்கே:

1. கிளவுட் அடிப்படையிலான கட்டமைப்பு

ஒரு கிளவுட் அடிப்படையிலான கட்டமைப்பில், தரவு பைப்லைனின் அனைத்து கூறுகளும் கிளவுட்டில் வரிசைப்படுத்தப்படுகின்றன. இது அளவிடுதல், நம்பகத்தன்மை மற்றும் செலவுத் திறனை வழங்குகிறது. கிளவுட் வழங்குநர்கள் IoT தரவு பைப்லைன்களை உருவாக்குவதற்கான பரந்த அளவிலான சேவைகளை வழங்குகிறார்கள், அவை:

• AWS IoT Core: AWS-ல் நிர்வகிக்கப்படும் ஒரு IoT தளம்.
• Azure IoT Hub: Azure-ல் நிர்வகிக்கப்படும் ஒரு IoT தளம்.
• Google Cloud IoT Core: Google Cloud-ல் நிர்வகிக்கப்படும் ஒரு IoT தளம்.
• AWS Kinesis: AWS-ல் ஒரு ஸ்ட்ரீமிங் தரவு தளம்.
• Azure Event Hubs: Azure-ல் ஒரு ஸ்ட்ரீமிங் தரவு தளம்.
• Google Cloud Pub/Sub: Google Cloud-ல் ஒரு செய்தி சேவை.

உதாரணம்: ஒரு உலகளாவிய லாஜிஸ்டிக்ஸ் நிறுவனம் அதன் டிரக்குகளில் உள்ள சென்சார்களிடமிருந்து தரவைச் சேகரிக்க AWS IoT Core-ஐப் பயன்படுத்துகிறது. தரவு AWS Kinesis-ஐப் பயன்படுத்தி செயலாக்கப்பட்டு Amazon Timestream-ல் சேமிக்கப்படுகிறது. முன்கணிப்பு பராமரிப்பு மற்றும் பாதை மேம்படுத்தலுக்கான இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்க நிறுவனம் Amazon SageMaker-ஐப் பயன்படுத்துகிறது.

2. எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் கட்டமைப்பு

ஒரு எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் கட்டமைப்பில், சில தரவு செயலாக்கங்கள் நெட்வொர்க்கின் விளிம்பில், IoT சாதனங்களுக்கு அருகில் செய்யப்படுகின்றன. இது தாமதம், அலைவரிசை நுகர்வு ஆகியவற்றைக் குறைக்கிறது மற்றும் தனியுரிமையை மேம்படுத்துகிறது. நிகழ்நேர பதில்கள் தேவைப்படும் அல்லது குறைந்த இணைப்பு உள்ள பயன்பாடுகளுக்கு எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங்கை இதைப் பயன்படுத்திச் செயல்படுத்தலாம்:

• எட்ஜ் நுழைவாயில்கள்: IoT சாதனங்களிலிருந்து தரவைச் சேகரித்து செயலாக்கும் சாதனங்கள்.
• எட்ஜ் சேவையகங்கள்: நெட்வொர்க்கின் விளிம்பில் வரிசைப்படுத்தப்பட்ட சேவையகங்கள்.
• ஃபாக் கம்ப்யூட்டிங்: கிளவுட்டை விளிம்பிற்கு நீட்டிக்கும் ஒரு விநியோகிக்கப்பட்ட கணினி முன்னுதாரணம்.

உதாரணம்: ஒரு தன்னாட்சி வாகனம் நிகழ்நேரத்தில் சென்சார் தரவைச் செயலாக்க எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங்கைப் பயன்படுத்துகிறது. வாகனம் கேமரா படங்கள், LiDAR தரவு மற்றும் ரேடார் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்து வழிசெலுத்தல் மற்றும் தடை தவிர்ப்பு பற்றிய முடிவுகளை எடுக்க உள் கணினிகளைப் பயன்படுத்துகிறது.

3. கலப்பின கட்டமைப்பு

ஒரு கலப்பின கட்டமைப்பு இரண்டின் நன்மைகளையும் பயன்படுத்த கிளவுட் அடிப்படையிலான மற்றும் எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங்கை இணைக்கிறது. சில தரவு செயலாக்கம் விளிம்பில் செய்யப்படுகிறது, மற்ற தரவு செயலாக்கம் கிளவுட்டில் செய்யப்படுகிறது. இது நிறுவனங்களுக்கு செயல்திறன், செலவு மற்றும் பாதுகாப்பை மேம்படுத்த அனுமதிக்கிறது.

உதாரணம்: ஒரு ஸ்மார்ட் உற்பத்தி நிறுவனம் உபகரண செயல்திறனை நிகழ்நேரத்தில் கண்காணிக்க எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங்கைப் பயன்படுத்துகிறது. எட்ஜ் சாதனங்கள் அதிர்வுத் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்து முரண்பாடுகளைக் கண்டறிகின்றன. ஒரு முரண்பாடு கண்டறியப்பட்டால், தரவு மேலும் பகுப்பாய்வு மற்றும் முன்கணிப்பு பராமரிப்புக்காக கிளவுட்டுக்கு அனுப்பப்படுகிறது.

IoT-ல் நேரத் தொடர் செயலாக்கத்திற்கான சிறந்த நடைமுறைகள்

IoT தரவு பைப்லைன்களை உருவாக்குவதற்கும் நிர்வகிப்பதற்கும் சில சிறந்த நடைமுறைகள் இங்கே:

• சரியான தரவு சேமிப்பக தீர்வைத் தேர்வு செய்யவும்: நேரத் தொடர் தரவுகளுக்கு உகந்ததாக இருக்கும் ஒரு TSDB-ஐத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
• தரவு சுத்தம் செய்தல் மற்றும் மாற்றத்தை செயல்படுத்தவும்: தரவை சுத்தம் செய்தல், மாற்றுதல் மற்றும் செறிவூட்டுவதன் மூலம் தரவின் தரத்தை உறுதி செய்யவும்.
• நிகழ்நேர பகுப்பாய்விற்கு ஸ்ட்ரீம் செயலாக்கத்தைப் பயன்படுத்தவும்: நிகழ்நேரத்தில் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்ய ஒரு ஸ்ட்ரீம் செயலாக்க இயந்திரத்தைப் பயன்படுத்தவும்.
• முரண்பாடு கண்டறிதலைச் செயல்படுத்தவும்: அசாதாரண வடிவங்களையும் இயல்பிலிருந்து விலகல்களையும் கண்டறியவும்.
• தரவை திறம்பட காட்சிப்படுத்தவும்: நுண்ணறிவுகளைப் பயனருக்கு ஏற்ற வடிவத்தில் வழங்க தரவுக் காட்சிப்படுத்தல் கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும்.
• உங்கள் தரவு பைப்லைனைப் பாதுகாக்கவும்: முக்கியமான தரவை அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகலில் இருந்து பாதுகாக்கவும்.
• உங்கள் தரவு பைப்லைனைக் கண்காணிக்கவும்: உங்கள் தரவு பைப்லைனின் செயல்திறனைக் கண்காணித்து, சாத்தியமான சிக்கல்களைக் கண்டறியவும்.
• உங்கள் தரவு பைப்லைனைத் தானியங்குபடுத்துங்கள்: உங்கள் தரவு பைப்லைனின் வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் நிர்வாகத்தைத் தானியங்குபடுத்துங்கள்.

IoT தரவு பைப்லைன்களின் எதிர்காலம்

IoT தரவு பைப்லைன்களின் எதிர்காலம் பிரகாசமாக உள்ளது. இணைக்கப்பட்ட சாதனங்களின் எண்ணிக்கை தொடர்ந்து அதிகரித்து வருவதால், வலுவான மற்றும் அளவிடக்கூடிய தரவு பைப்லைன்களுக்கான தேவை மட்டுமே அதிகரிக்கும். IoT தரவு பைப்லைன்களில் சில வளர்ந்து வரும் போக்குகள் இங்கே:

• எட்ஜ் நுண்ணறிவு: நிகழ்நேரப் பயன்பாடுகளை இயக்க விளிம்பிற்கு அதிக நுண்ணறிவை நகர்த்துதல்.
• AI-இயங்கும் தரவு பைப்லைன்கள்: தரவு செயலாக்கம் மற்றும் பகுப்பாய்வைத் தானியங்குபடுத்த AI மற்றும் இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்துதல்.
• சேவையகமற்ற கட்டமைப்புகள்: செலவுகள் மற்றும் சிக்கல்களைக் குறைக்க சேவையகமற்ற கணினியைப் பயன்படுத்தி தரவு பைப்லைன்களை உருவாக்குதல்.
• தரவு மெஷ்: டொமைன் குழுக்களுக்கு தங்கள் தரவு பைப்லைன்களை சொந்தமாக்கவும் நிர்வகிக்கவும் அதிகாரம் அளிக்கும் தரவு நிர்வாகத்திற்கான ஒரு பரவலாக்கப்பட்ட அணுகுமுறை.
• நிகழ்நேர பகுப்பாய்வு: விரைவான மற்றும் தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்க நிகழ்நேரத்தில் தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்தல்.

முடிவுரை

IoT-ன் முழுத் திறனையும் திறப்பதற்கு ஒரு பயனுள்ள IoT தரவு பைப்லைனை உருவாக்குவது அவசியம். பைப்லைனின் முக்கிய நிலைகளைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலமும், சரியான தொழில்நுட்பங்களைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலமும், சிறந்த நடைமுறைகளைப் பின்பற்றுவதன் மூலமும், நிறுவனங்கள் மதிப்புமிக்க நுண்ணறிவுகளை வழங்கும் மற்றும் வணிக மதிப்பை உருவாக்கும் வலுவான மற்றும் அளவிடக்கூடிய தீர்வுகளை உருவாக்க முடியும். இந்த விரிவான வழிகாட்டி IoT-ல் நேரத் தொடர் செயலாக்கத்தின் சிக்கல்களை வழிநடத்தவும், தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் உலகளாவிய பயன்பாடுகளை உருவாக்கவும் உங்களுக்கு அறிவை வழங்கியுள்ளது. முக்கியமானது என்னவென்றால், சிறியதாகத் தொடங்கி, அடிக்கடி மீண்டும் செய்து, உங்கள் வணிகத்தின் வளர்ந்து வரும் தேவைகளைப் பூர்த்தி செய்ய உங்கள் பைப்லைனைத் தொடர்ந்து மேம்படுத்துவதே ஆகும்.

செயல்படுத்தக்கூடிய நுண்ணறிவு:

• உங்கள் IoT தரவுத் தேவைகளை மதிப்பிடுங்கள்: நீங்கள் என்ன வகையான தரவைச் சேகரிக்கிறீர்கள்? நீங்கள் என்ன நுண்ணறிவுகளைப் பிரித்தெடுக்க வேண்டும்?
• சரியான கட்டமைப்பைத் தேர்வு செய்யவும்: உங்கள் தேவைகளுக்கு கிளவுட் அடிப்படையிலான, எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் அல்லது கலப்பின கட்டமைப்பு சிறந்ததா?
• பல்வேறு தொழில்நுட்பங்களுடன் பரிசோதனை செய்யுங்கள்: வெவ்வேறு TSDB-கள், ஸ்ட்ரீம் செயலாக்க இயந்திரங்கள் மற்றும் தரவுக் காட்சிப்படுத்தல் கருவிகளை முயற்சிக்கவும்.
• ஒரு சிறிய முன்னோட்டத் திட்டத்துடன் தொடங்கவும்: உங்கள் தரவு பைப்லைனை ஒரு சிறிய துணைக்குழு சாதனங்கள் மற்றும் தரவுகளுடன் சோதிக்கவும்.
• உங்கள் பைப்லைனைத் தொடர்ந்து கண்காணித்து மேம்படுத்தவும்: முக்கிய அளவீடுகளைக் கண்காணித்து, மேம்பாட்டிற்கான பகுதிகளைக் கண்டறியவும்.

இந்த நடவடிக்கைகளை மேற்கொள்வதன் மூலம், உலகளாவிய சந்தையில் உங்கள் IoT வரிசைப்படுத்தல்களின் முழுத் திறனையும் திறக்கவும், குறிப்பிடத்தக்க வணிக மதிப்பை உருவாக்கவும் உதவும் ஒரு IoT தரவு பைப்லைனை நீங்கள் உருவாக்க முடியும்.