Iot big data что это

Big Data

Big Data (Большие данные) — термин IT, включающий в себя методы и алгоритмы обработки больших объемов неструктурированной информации, результаты которых могут использоваться человеком.

Целевые объемы данных, которые так же можно назвать «Big Data», начали накапливаться со вступления человечества в «информационную эру» и представляют из себя все множество информации, производимой людьми и машинами: поисковые запросы, обмен сообщениями, протоколы измеренных и полученных данных, видео-, аудиоинформация и т.д.

Понятие Big Data используется с начала 1990-х годов. В 2001 был определен принцип 3-х V (velocity, volume, variety). В 2008 году в популярном журнале Nature вышла статья, обозревающая тенденцию увеличения объема неструктурированных данных, названных Big Data. Активное употребление термина, по данным Google Trends, началось в 2011 году. В 2012 компания Gartner формулирует общеиспользуемое определение понятия «Big Data». В 2013 году Big Data начинают изучать как академический предмет.

• Объем (volume) данных и объем их обработки применяемым методом;
• Скорость (velocity) накопления данных и скорость обработки данных системой;
• Разнообразие (variety) типов данных и разнообразие одновременно обрабатываемых типов данных;

• Машинное обучение для систем «Big Data»;
• Цифровые следы в информации;

Помимо структуризации и поиска информации, анализа больших баз данных, Big Data рассматривается как инструмент для маркетинга и развития бизнеса. Одно из применений, затронувшее всех пользователей интернета – таргетированная реклама, являющейся результатом обработки запросов пользователей в поисковых интернет-системах.

Что такое интернет вещей и как он устроен

Интернет вещей — это концепция сети передачи данных между устройствами. Внутри IoT люди могут общаться с «вещами», а «вещи» — общаться между собой.

Что такое интернет вещей?

Интернет вещей (IoT) — это система, которая объединяет устройства в компьютерную сеть и позволяет им собирать, анализировать, обрабатывать и передавать данные другим объектам через программное обеспечение, приложения или технические устройства

Будущее глобального интернета вещей — разбор РБК Трендов

IoT-устройства функционируют самостоятельно, хотя люди могут настраивать их или предоставлять доступ к данным. IoT-системы работают в режиме реального времени и обычно состоят из сети умных устройств и облачной платформы, к которой они подключены с помощью WiFi, Bluetooth или других видов связи. Что происходит, когда температура оказывается слишком высокой или в доме появился грабитель? Система оповещает об этом пользователя или сама выполняет дальнейшие действия — например, включает кондиционер или звонит в полицию. Сначала устройства собирают данные — например, о температуре в квартире или частоте сердцебиения пользователя, затем эти данные отправляются в облако. Там программное обеспечение обрабатывает их, причем интернет вещей неразрывно связан с Big Data, отмечает в подкасте РБК Трендов Александр Сурков, менеджер по развитию IoT «Яндекс.Облака».

Что такое интернет вещей — за три минуты

Из чего состоит интернет вещей?

• Analytics (аналитика) — ключевое звено в функционировании IoT, которое объединяет сами устройства, данные с них и оптимизирует бизнес-процессы;
• BigData (большие данные) — то есть информация с устройств — хранятся в облаке. Они позволяют автоматизировать существующие процессы или выстраивать новые;
• Connection (соединение) — это каналы, по которым устройства получают и передают информацию;
• Devices (устройства) — подключенные к системе девайсы, которые для корректной работы в зависимости от задач должны иметь соответствующую частоту сообщений;
• Experience (опыт) — работа с уже имеющимся опытом решения проблем клиента с помощью IoT, его аналитика и переосмысление.

По данным Fortune Business Insights, объем мирового рынка интернета вещей в 2018 году составлял $160 млрд, а к 2026 году его объем превысит $1,1 трлн. Стремительный рост связан с повсеместным внедрением искусственного интеллекта и систем с машинным обучением. Росту рынка также способствует увеличение числа пользователей «умных» устройств, смартфонов, а также растущий спрос на энергосбережение. В оптимистичном сценарии развития российского рынка интернета вещей его объем в 2020 году может превысить 590 млрд руб., считает исследовательская компания «ГидМаркет».

Где используют интернет вещей?

IoT позволяет компаниям автоматизировать процессы и снижать трудозатраты. Это сокращает объем отходов, улучшает качество предоставляемых услуг, удешевляет процесс производства и логистику.

«С IoT можно столкнуться практически во всех сферах: начиная от контекстной рекламы, которая подсказывает пользователю, где можно пообедать или заправиться в зависимости от текущей геолокации, и заканчивая доставкой еды или покупкой автомобиля», — рассказал РБК Трендам технический директор IoT-системы прогностики ПРАНА Максим Липатов.

По данным исследования IoT Analytics [1], в 2020 году самый высокий уровень проникновения технологии IoT наблюдался в транспорте, энергетике, ретейле, управлении жизнью города, здравоохранении и промышленности.

• В электроэнергетике интернет вещей улучшает контролируемость подстанций и линий электропередачи за счет дистанционного мониторинга.
• В здравоохранении IoT позволяет перейти на новый уровень диагностики заболеваний — «умные» устройства контролируют показатели здоровья пациента в фоновом режиме.
• В сельском хозяйстве «умные» фермы и теплицы сами дозируют удобрения и воду, а «умные» трекеры для животных вовремя уведомляют фермеров не только о местонахождении животных, но и об их состоянии здоровья, анализируя сердцебиение, температуру тела и общую активность.
• В транспорте типичные решения с применением IoT включают телематику и умное управление автопарком, при которых автомобиль подключается к локальной операционной системе для мониторинга и диагностики. Согласно оценкам Statista [2], к 2025 году в развитие IoT для автомобилей будет вложено $740 млрд.
• В городской среде IoT-решения помогают автоматизировать освещение, при этом сокращая расходы на свет до 30–50%. «Умные» счетчики, которые сами фиксируют и передают управляющим компаниям информацию о расходах и износе, избавляют городских жителей от необходимости самим сверять и отправлять данные по расходам энергии.
• В логистике IoT сокращает затраты на грузоперевозки и минимизирует влияние человеческого фактора. Системы IoT также могут мониторить заполняемость мусорных баков и оптимизировать расходы на вывоз мусора, исходя их этих данных.
• Интернет вещей активно внедряют нефтегазовые и горнодобывающие отрасли. В частности, применение углубленной аналитики по буровым скважинам помогает нефтегазовой промышленности увеличить объемы добычи на уже отработанных месторождениях. А, например, «Северсталь» с помощью интернета вещей смогла максимально сократить потери компании из-за ошибочных прогнозов по потреблению электроэнергии.
• В ретейле IoT позволяет брендам и продавцам оптимизировать издержки и улучшать клиентский опыт за счет цифровых вывесок, отслеживания взаимодействия с клиентами, управления запасами и умных торговых автоматов, по словам Максима Липатова. Ожидается, что рынок вырастет с $14,5 млрд в 2020 году до $35,5 млрд к 2025 году, согласно ResearchAndMarkets [3].

Чем IoT полезен человеку?

Интернет вещей у многих ассоциируется с «умным» домом. Благодаря технологиям и устройствам, разработанным компаниями Google, «Яндекс», Amazon, Apple и другими, пользователи могут совершать онлайн-покупки, регулировать температуру в комнате, включать свет и музыку, отдавая голосовые команды виртуальным помощникам.

Вам больше не надо опасаться, что вы забыли выключить утюг или кран — достаточно нажать кнопку в смартфоне, и «умный» дом все исправит. А можно и не нажимать, ведь дом настолько умный, что сам приведет все в порядок, а владельцу отправит уведомление по итогу. Система наблюдения с помощью компьютерного зрения распознает всех, кто проходит мимо вашей квартиры, и сравнит изображения с базой полиции.

Сегодня «умный» дом в России — это в основном интеллектуальный помощник «Яндекса» «Алиса», которая включает музыку, ищет информацию в интернете, советует фильмы, регулирует освещение и температуру в доме, включает чайник.

Американская компания Qualcomm также предлагает систему, которая сделает любой дом «умнее». Она позволяет удаленно следить за обстановкой в доме, сообщает о появлении шума, с ее помощью можно раздавать указания роботу-пылесосу и другим подключенным устройствам, а также открывать двери по системе распознавания лиц.

Есть ли недостатки у интернета вещей?

Основная проблема, с которой связано развитие IoT, — безопасность. Киберпреступники постоянно пытаются взламывать устройства удаленного наблюдения за пациентами, базы данных с информацией о здоровье людей, интеллектуальные системы управления автомобилем, совершают фишинговые атаки, подгружают вирусы на взломанные устройства и даже совершают целые диверсии на производствах. Поэтому участникам рынка IoT-рынка надо учиться защищать свои системы.

Еще одна сложность интернета вещей — возможная несовместимость программного обеспечения разных устройств разных производителей, объединенных в единую систему. Такая ситуация может возникнуть, когда разработчики выпускают обновление ПО для своего устройства и не проверяют его совместимость со старыми версиями ПО других связанных устройств. Для устранения неполадок придется связываться с другими компаниями-разработчиками и просить их вносить изменения в свое ПО для корректной работы всей системы IoT.

Подключение все большего количества устройств к интернету неизбежно приведет к потере рабочих мест. Например, IoT-системы заменят часть специалистов по техобслуживанию, ремонту и установке оборудования. Кроме того, сегодня правовые аспекты внедрения интернета вещей достаточно расплывчаты.

Проблемы внедрения IoT

Максим Липатов разделяет проблемы при внедрении интернета вещей на технологические и кадровые:

1. технологические проблемы связаны с тем, что существующие системы обслуживания, ремонта поставки и планирования ресурсов на предприятиях не предусматривают внедрение новых инструментов по сбору данных;
2. кадровые проблемы связаны с персоналом, когда технические специалисты не могут перестроиться с ручного сбора информации.

«Мнение о том, что внедрение хайповых технологий вроде Big Data или Data Science станет панацеей от всех бед, ошибочно, — добавляет Липатов. — Организации нужно начать с переосмысления бизнес-процессов и определения инструментов цифровизации, а для этого нужна экспертиза. Возможно, подходящим решением станет именно прогностика на основе IoT. Она способна предотвратить чрезмерный расход ресурсов и отклонения в техническом состоянии оборудования, а также продлить его жизненный цикл. Все это снижает риски внезапной остановки производства из-за неисправностей, а значит, исключает прямые финансовые потери».

Прогностика — последний на сегодняшний день этап эволюции промышленного интернета вещей. Она подразумевает не просто сбор данных с единиц оборудования, а локальную систему с распределенной сетью, в которой информация из разных источников поступает в одно хранилище, где обрабатывается и отправляется обслуживающему устройства персоналу.

Будущее интернета вещей

По прогнозам IDC, к 2025 году в мире будет насчитываться 55,7 млрд подключенных устройств. Киберпреступники будут продолжать атаковать их, потому что IoT-система — это достаточно быстрый способ распространить вредоносное ПО. Рядовые пользователи, компании и целые города будут все чаще применять интеллектуальные технологии, чтобы сэкономить время и деньги. Например, холодильники смогут предупреждать о скорой порче продуктов, светофоры со встроенными видеодатчиками будут регулировать дорожное движение в зависимости от трафика.

Сейчас, однако, ключевая проблема внедрения IoT — отсутствие единых стандартов. Поэтому имеющиеся решения сложно интегрируются между собой, а новые появляются медленнее, чем могли бы.

Еще один нюанс — «вещи» в интернете вещей должны быть автономны, то есть иметь возможность получать энергию из окружающей среды, без участия человека.

Большие данные (Big Data) и интернет вещей (IoT)

БЫСТРО и УДОБНО освойте с куратором новую специальность «Большие данные (Big Data) и интернет вещей (IoT)» и получите диплом с присвоением квалификации и бессрочным правом ведения профессиональной деятельности.

Продвинутое обучение и максимум навыков

Объем: (368ч)

Длительность обучения:
17 недель (4 мес.)
Практические знания и кейсы
Поддержка экспертов
Диплом о профессиональной переподготовке с квалификацией
+ Международный диплом (ID)
Стоимость курса

*Банковская рассрочка 0%
от 3 325 ₽/мес. на 12 месяцев

О программе

Название программы: Большие данные (Big Data) и интернет вещей (IoT)
Вид программы: профессиональная переподготовка
Формат обучения: дистанционный + поддержка куратора
Бонус к обучению: доступ к образовательной платформе biblio-online.ru

Большие данные (Big Data) и интернет вещей (IoT)— это концепция, по которой устройства объединяются в одну сеть и взаимодействуют друг с другом. обозначение структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия, эффективно обрабатываемых горизонтально масштабируемыми программными инструментами.

В процессе этого обучения абсолютно все слушатели смогут сформировать мнение по поводу того, что такое Большие данные (Big Data) и интернет вещей (IoT), как они смогут применить свои приобретенные знания для продуктивной работы в данной области.

Программа профессиональной переподготовки «Большие данные (Big Data) и интернет вещей (IoT)» подготовлена преподавательским составом НАНО «ИПО» в партнерстве с практикующими экспертами, что гарантирует ее структурированность, проработанность и наполненность информацией, необходимой для грамотного ведения трудовой деятельности.

Получить диплом переподготовки можно, освоив материалы курса Института профессионального образования (НАНО «ИПО») по специализации «Большие данные (Big Data) и интернет вещей (IoT)».

Программа профессиональной переподготовки «Большие данные (Big Data) и интернет вещей (IoT)» рассчитана на 368 ч. Благодаря дистанционным технологиям интенсивность обучения студенты выбирают сами согласно своим предпочтениям. При Вашем желании длительность курса может быть экстерном СОКРАЩЕНА В 2 РАЗА! Подробности уточняйте по телефону на сайте или отправьте нам заявку для консультации.

Данный курс позволит Вам освоить специальность «Большие данные (Big Data) и интернет вещей (IoT)». И получить все знания и навыки, необходимые для успешной деятельности:
— Базы данных;
— Анализ данных;
— Цифровая экономика;
— Цифровая трансформация;
— Big Data;
— Интернет вещей;
— Применение технологий Интернета вещей;
и многое другое .

Категория слушателей: программа профессиональной переподготовки «Большие данные (Big Data) и интернет вещей (IoT)» предназначена:
для специалистов, имеющих высшее или среднее специальное образование.

После обучения на курсе можно работать на должности:
Аналитик big data
Специалисто по анализу данных в Интернете вещей.

Методы обучения:
Обучение проводится по заочной форме с применением дистанционных образовательных технологий.
Посещать институт не требуется, это позволяет совмещать обучение с работой. Для каждого слушателя на образовательном портале создается личный кабинет. В нем размещаются необходимые учебные и методические материалы, реализована проверка усвоенных знаний посредством онлайн-тестирования.

Выдаваемые документы:
Абитуриенты завершившие обучение получают Диплом о профессиональной переподготовки с присвоением квалификации «Аналитик big data» и бессрочным правом ведения профессиональной деятельности.

Документы, требуемые для зачисления:
— Диплом о высшем образовании (диплом бакалавра, специалиста, магистра) или диплом о среднем профессиональном образовании;
— Документ о профессиональной переподготовке и повышении квалификации (при наличии);
— Паспорт;
— Страхового номера индивидуального лицевого счёта (СНИЛС);
— Свидетельство о браке/разводе при наличии факта смены фамилии (при наличии);
— Документы принимаются в электронном виде (скан или фото хорошего качества) в форматах JPEG, JPG, PNG, doc, docx, pdf.

Big Data-облака интернета вещей: что такое IoT-платформы и зачем они

Что такое IoT-платформа и зачем она нужна

IoT-платформа – это программное обеспечение системы интернета вещей для подключения конечных устройств (датчиков, сенсоров, контроллеров и т.д.) к облаку и удаленного доступа к ним. Целью IoT-платформы является обеспечение бесшовной интеграции различных аппаратных средств с помощью специальных интерфейсов, протоколов связи, сетевых топологий, а также средств хранения, обработки и интеллектуального анализа данных [1]. Выделяют следующие 8обязательных компонентов полноценной IoT-платформы [2]:

1. связь и нормализация (Connectivity & normalization) – сведение различных протоколов и форматов данных в один программный интерфейс, гарантирующий точную передачу информации и взаимодействие со всеми конечными устройствами.
2. управление устройствами(Device management) – обеспечение корректной и бесперебойной работы конечных устройств, их конфигурирование и обновление программных приложений на них и пограничных шлюзах.
3. база данных(Database) – обеспечение масштабируемого и надежного хранения информации.
4. обработка и управление действиями(Processing & action management) – мониторинг текущего и прогнозирование будущего состояния технологического оборудования на основании данных с конечных устройств, которые на нем установлены, а также выработка команд для изменения состояний оборудования и передача этих сигналов на исполнительное устройство.
5. аналитика(Analytics) – интеграция и кластеризация данных, а также прогнозирование значений искомых параметров, в т.ч. с использованием методов машинного обучения (Machine Learning);
6. визуализация(Visualization) – наглядное представление собранной, обработанной и проанализированной информации в виде графиков, диаграмм, таблиц и других понятных представлений;
7. дополнительные инструменты(Additional tools) – средства, которые позволяют разработчикам ПО и DevOps-инженерам расширить функциональные возможности платформы Internet of Things с помощью графического интерфейса и программирования;
8. внешние интерфейсы(External interfaces) – API, SDK и шлюзы для интеграции с другими сервисами, системами и платформами.

Основные технологии Big Data для облачных платформ интернета вещей

Эталонная архитектура платформ интернета вещей описана международным стандартом «ISO/IEC 30141:2018. Internet of Things – Reference Architecture». Этот стандарт, пока не переведенный полностью на русский язык, необходим для обеспечения единого фреймворка DevOps-инженеров, разработчиков IoT-платформ и приложений интернета вещей с целью создания надежных, безопасных и устойчивых к сбоям решений. Разработка IoT-продуктов в рамках эталонной архитектуры позволяет бизнесу усилить эффект от внедрения новых технологий, снизив риски от их использования [3].

Большинство современных IoT-платформ обеспечивают интеллектуальный анализ информации в реальном времени с использованием следующих инструментов Big Data [1]:

• агрегирование и фильтрация потоков данных (Storm, Samza);
• поддержка пакетных операций с накопленным набором Big Data (средствами Hadoop, Spark);
• предиктивная аналитика с использованием методов Machine Learning потоковых и пакетных данных (Spark, MLLIB).

Также IoT-платформы используют следующие технологии Big Data [4]:

• прикладные протоколы семейства TCP/IP — CoAP, HTTP/HTTPS;
• протоколы обмена сообщениями в концепции «издатель-подписчик» (MQTT, AMQP, XMPP, DDS), реализованные в программных брокерах RabbitMQ, Apache Qpid, Apache ActiveMQ, а также Apache Kafka, который считается наиболее масштабируемым инструментом управления очередью;
• средства быстрой загрузки потоковых данных со шлюза и конечных устройств (Apache NiFi, Apache MiNiFi, Apache Flume).

Краткий обзор наиболее популярных IoT-платформ

В целом отечественный уровень внедрения Internet of Things в отечественную промышленность и другие отрасли экономики (здравоохранение, ЖКХ, финансы и телеком) пока ниже, чем в странах-лидерах цифровизации (США, Китай, Япония, Германия). Однако, потенциал России на рынке интернета вещей оценивается достаточно высоко в некоторых сферах деятельности, особенно значимых для нашего государства: нефтегазовый сектор, металлургия, горнодобывающая и химическая индустрии [5].

Несмотря на это, по программной части Internet of Things мы занимаем ведущие позиции: согласно аналитическому исследованию бюро «Техноуклад» о поставщиках платформ интернета вещей в 2018 году, более половины (51%) представленных в России и ЕАЭС IoT-платформ разработаны компаниями из России, Белоруссии и Казахстана. Второе место (23%) заняли американские предприятия, странам ЕС досталась бронза (16%). Доля Китая оценена в 3%, а оставшиеся 7% рынка делят между собой другие государства [6].

Среди наиболее известных платформ Internet of Things от российских разработчиков стоит упомянуть универсальные решения для промышленного интернета вещей (SmartUnity, HPE, inONE, AggreGate, Т1-Navi), а также системы для бизнес-применения и бытового использования от Мегафон, МТС, Билайн, Mail.Ru, ПСС. Софтвер, КРОК, Техносерв и других отечественных ИТ-компаний.

Тем не менее, в мировом масштабе наиболее популярными облачными платформами для создания систем Internet of Things считаются Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform, Artik от Samsung Electronics, Cisco Cloud Connect, Salesforce Cloud, Watson и BlueMix от IBM, OpenStack. В 2018 году к ним присоединилась Kubernetes [7] – открытая система оркестрации контейнеров для автоматизации развёртывания, масштабирования и управления облачными приложениями. Kubernetes нельзя назвать специализированным решением для Internet of Things – популярность этой технологии, связана с ее распространением в области Big Data систем благодаря удобству управления микросервисными приложениями [8].

Наиболее важными критериями отличия платформ Internet of Things друг от друга являются следующие [1]:

• масштабируемость – максимальное число конечных устройств, которые могут подключаться к платформе, сложность такого расширения и возможности эффективной балансировки нагрузки на сервера;
• простота использования – гибкость интеграционных API и простота управления программным кодом;
• база данных – в каком виде/объеме хранятся большие и малые данные, получаемые с конечных устройств, наличие гибридных облачных хранилищ информации и т.д.;
• варианты развертывания – публичное или частное облако;
• безопасность – шифрование, контроля доступа пользователей и другие средства защиты информации. Подробнее про безопасность Internet of Things читайте в нашей следующей статье.

Как выбрать оптимальную, гибко администрируемую и безопасную IoT—платформу для своей системы интернета вещей, настроить и развернуть ее в публичном или частном облачном кластере, узнайте на наших практических курсах в специализированном учебном центре для руководителей, аналитиков, архитекторов, инженеров и исследователей Big Data в Москве: