Presque chaque surface du monde matériel, ou environnement du monde numérique, est équipée d’une forme d’émission d’informations pour s’expliquer et expliquer ses habitudes. Cela comprend cependant ne se limite pas aux voitures et aux camions, aux applications logicielles, aux usines, aux camions miniers de 400 tonnes, aux marchés financiers, aux réseaux électriques, aux calottes glaciaires, aux satellites, aux vêtements, aux appareils, aux téléphones, aux corps, aux cerveaux, aux moteurs à réaction – la liste continue. Si la maturation de vos pommes n’est pas actuellement suivie par des graphiques linéaires dans une application basée sur le cloud, cela peut être rapide.
Il n’est donc pas surprenant que les informations augmentent de manière significative. D’ici 2025, le monde sera équipé de 41,7 milliards d’appareils IoT qui transfèrent 73,1 zettaoctets de données. La valeur des données augmente à mesure que les entreprises les utilisent de plus en plus pour prendre des décisions qui modifient l’activité, et plus d’informations signifient instrumenter des choses qui n’étaient auparavant pas instrumentées.
Cette explosion anticipée d’informations est une bonne idée pour nous, les geeks des données, mais il comprend un ensemble de problèmes infâmes. Dans l’état actuel des choses, des centaines de fournisseurs et des milliers de membres du quartier qui contribuent séparément sont responsables de l’instrumentation du monde. Mais ce réseau de contributeurs est loin d’être une machine bien huilée ; diverses innovations traitent de diverses communications de données dans le monde entier. Ce qu’il faut, c’est un ensemble de normes d’interopérabilité IoT pour la collecte de données, le traitement de flux, la visualisation, l’alerte, l’intelligence artificielle et les cadres d’IA.
Disséquer l’un des IoT défis les plus importants
Un coup d’œil sur le paysage de l’IdO montre à quelle vitesse la complexité peut croître. Il y a plusieurs variables en jeu, et il y a une capacité de problèmes à chaque niveau de l’architecture IoT.
Prenez l’instrumentation comme exemple. Si un fournisseur d’appareils écrit une émission métrique dans le micrologiciel, l’instrumentation est généralement immuable pour les utilisateurs ; si vous avez de la chance, les systèmes cibles où ces gadgets envoient des informations peuvent être configurables. Pendant ce temps, les unités de détection spécialement conçues sont conçues pour s’adapter à l’équipement afin de recueillir leurs signaux particuliers, mais la collecte efficace des informations peut à nouveau être entravée par le micrologiciel du fournisseur. Vous pouvez libérer des services tiers pour extraire ou « récupérer » des données à partir de sources d’informations, mais cela nécessite que les sources de données le permettent réellement.
Après l’instrumentation, la prochaine chose à considérer est l’architecture du pipeline de la source de données à l’endroit où ces informations sont finalement évaluées – un espace pour le moins compliqué. Au moment où vous commencez à considérer les représentants, les entrées, les files d’attente de messages et les moteurs de diffusion en continu, les préoccupations se rassemblent. Lequel utilisez-vous ? Une? Quelque? Tous? Lequel de chacun utilisez-vous ? Le nombre de? Où les mets-tu ? Dans quel ordre entrent-ils ?
Pour compliquer encore plus les choses, les réponses à ces préoccupations dépendent de vos réponses à toutes les autres préoccupations – un élément cartésien des solutions possibles. Ce sont toutes des décisions interdépendantes, de sorte que les innovations que vous utilisez doivent être à la fois évaluées et choisies essentiellement simultanément. Votre tête tourne ? Il n’est pas étonnant que l’amélioration numérique ressemble plus à un mode de vie qu’à une action en faveur du développement.
Et cela ne s’arrête pas là. À quoi ressemblent les données en fait ? Dans quels formats les informations sont-elles diffusées et envoyées ? Utilisez-vous JSON ? CSV ? XML ? Un binaire ? Pour la plupart, la réponse est probablement un mélange de ceux-ci. Enfin, nous devons également choisir la méthode par laquelle les technologies déplacent les données dans ces différents formats. Pour faire simple, quelle procédure doit-on utiliser ? Cela peut être OPC, MQTT, Sparkplug, Modbus, HTTP, TCP/UDP, WebSocket ou une variété d’autres alternatives.
Ce que l’interopérabilité IoT exigera
À ce stade , il n’y a pas de meilleure réponse à une véritable interopérabilité IoT autre que de mettre tout le monde sur la même longueur d’onde – un objectif assez noble. La première étape pour y parvenir est de concevoir et d’utiliser des outils qui permettent l’interopérabilité d’une manière qui peut faire progresser l’IoT de manière substantielle.
Il existe un certain nombre d’innovations de qualité ciblées à cet égard ; ils le font tous de manière quelque peu différente et ils se concentrent sur diverses cibles. Parfois, ces plateformes et services se complètent. Lorsqu’il s’agit d’interopérabilité, un système a besoin d’une liste d’achats d’entrées et de sorties disponibles. De plus, ce système verra des informations provenant d’entrées de toutes sortes de formes et de tailles, et les façons dont ces données sont distribuées sont tout aussi diverses. Il y a plusieurs pièces mobiles à tous les niveaux qui contribuent à la complexité de la difficulté.
Alors que l’IdO s’étend à tous les éléments de nos vies, l’énorme défi des opérateurs et des concepteurs d’informations sera de fournir des services de données interopérables avec les systèmes traditionnels, actuels et futurs – en fin de compte, mettre les informations entre les mains des opérateurs et des analystes qui en ont besoin. C’est un objectif typique du domaine de l’IdO de permettre d’obtenir des informations exploitables à partir de cette explosion de données. Il est donc de la responsabilité partagée du quartier de faire de l’interopérabilité une considération dans le travail qu’ils font pour aller de l’avant.
Sam Dillard est un gestionnaire d’articles senior chez InfluxData. Il est enthousiaste à l’idée de développer des logiciels qui résolvent de vrais problèmes et de l’étude de recherche qui découvre ces problèmes. Sam est titulaire d’une licence en économie de l’université de Santa Clara.
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