Роль больших данных и аналитики в развитии IoT
•Download as PPTX, PDF•
0 likes•201 views
О роли больших данных в IoT (Internet of Things), а также планах по развитию IoT платформы AggreGate как единой платформы цифрового предприятия.
Recommended
More Related Content
Similar to Роль больших данных и аналитики в развитии IoT
Similar to Роль больших данных и аналитики в развитии IoT (20)
More from Tibbo
More from Tibbo (20)
Роль больших данных и аналитики в развитии IoT
- 1. Роль больших данных и аналитики в развитии IoT «Трансформация промышленности» 5 декабря 2018 г. ФРИИ Александр Долбнев, Директор по развитию бизнеса aggregate.tibbo.com
- 2. Tibbo Systems • Российский разработчик IoT платформы, работающий на мировом рынке • Работаем с крупнейшими Российскими интеграторами • Крупнейшие зарубежные партнеры — Wipro и HCL 2 • Более 200 партнеров в 50 странах мира • Более 1000 внедрений по всему миру • Более 1 000 000 устройств управляются AggreGate
- 3. Текущее состояние и тренды в IoT • Рынок быстро меняется и это продолжится • Тенденция слияния и поглощения будет усиливаться • Бурный рост рынка начиная с 2020 года 3 • Киберфизическая система — IT/OT convergence • Три уровня — Cloud, On-premises, Edge computing • SCADA 4.0 — объединение IIoT и SCADA Основные наблюдаемые тренды в IoT
- 4. Рынок платформ IoT, Big Data и Analytics 4 • Управление бизнесом • Мониторинг и управление • Оператор IoT • Оптимизация бизнеса • Операционная эффективность • Data scientist, Технолог Analytics • Информационная поддержка бизнеса • Управление всеми информационными активами предприятия • CDO - chief data officer Big Data (Data Lake)
- 5. Роль больших данных и аналитики в IoT 5
- 7. Спасибо за внимание Александр Долбнев, Директор по развитию бизнеса Alexander.Dolbnev@tibbo.com
Editor's Notes
- Международный холдинг Tibbo — лидер в области аппаратных и программных решений для Интернета вещей, управления ИТ-инфраструктурами, автоматизации производственных и технологических процессов, удаленного мониторинга и обслуживания, контроля физического доступа и комплексной автоматизации центров обработки данных. Две основные компании, входящие в Tibbo, это Tibbo Systems (Россия) и Tibbo Technology (Тайвань). Компания Tibbo Systems — ведущий российский разработчик программного обеспечения для систем управления и мониторинга. Мы оказываем услуги по внедрению, сопровождению и доработке ПО и программно-аппаратных комплексов, созданных на основе платформы Tibbo AggreGate. Компания Tibbo Technology — производитель программируемых встраиваемых модулей и контроллеров для систем автоматизации. Недавно предложенная нами модульная система управления Tibbo Project System (TPS), представляющая из себя конструктор на основе миниатюрных модулей ввода-вывода Tibbits, получила широкую огласку благодаря гибкости архитектуры и привлекательному внешнему виду Заказчики и партнеры - Системные интеграторы, Инжиниринговые компании, Производители оборудования (OEM/ODM), Поставщики управляемых услуг (MSP), There is a total of 1000+ AggreGate deployments worldwide There is over a million devices managed by AggreGate We work with 200+ partners from 50+ countries We work with 10 of 10 Russia’s largest system integrators Our largest partners are Indian Wipro (in Top 10 world’s largest system integrators) and HCL (in Top 30 SIs) AggreGate product had started in 2002, far before the IoT was “invented” by marketing specialists. 1 - Its predecessor (called LinkServer) was a “central server” relaying raw data between Tibbo’s serial-over-IP converters located in private networks. На сегодняшний день RS232-порты нечасто встречаются на ПК. Конвертеры последовательного порта в TCP/IP. 2. Once Tibbo devices became programmable, this central server started to “learn” data parsing, storing, processing and visualizing. We predicted the IoT market ten years before it started to get shape and invested into developing a generic platform. 3. However, there was no way to promote such a solution in those days. We initially tried different business models and slogans, sequentially calling it “device management framework”, “intelligent device management platform”, “remote monitoring and service platform”, “machine-to-machine (M2M) platform” 4. and then, finally, “internet of things integration platform”. Вопрос – кто знает когда родился «интернет вещей»? This is the name that ideally fits the market, since AggreGate is a tool for system integrators. We’re often asked why should a company base their solution on a proprietary platform rather than develop it from scratch. Answering with an analogy, all Windows applications are based on Windows operating system. Similarly, once the IoT market becomes mature, nobody will develop an IoT application from scratch – they all will be based on various platforms. Types of projects and solutions that we cover with AggreGate can be described as “Internet of Things”, “Industrial IoT”, “Industry 4.0” and “Digital Enterprises”. Thus, any account manager must deeply understand all those concepts. Google for more information on each IoT Концепция и термин для неё впервые сформулированы основателем исследовательской группы Auto-ID (англ.) при Массачусетском технологическом институте Кевином Эштоном (англ. Kevin Ashton)[5] в 1999 году на презентации для руководства Procter & Gamble. В презентации рассказывалось о том, как всеобъемлющее внедрение радиочастотных меток сможет видоизменить систему управления логистическими цепями в корпорации[6] В 2004 году в Scientific American опубликована обширная статья[7], посвящённая «интернету вещей», наглядно показывающая возможности концепции в бытовом применении В отчёте Национального разведывательного совета США (англ. National Intelligence Council) 2008 года «интернет вещей» фигурирует как одна из шести потенциально разрушительных технологий Период с 2008 по 2009 год аналитики корпорации Cisco считают «настоящим рождением „интернета вещей“», так как, по их оценкам, именно в этом промежутке количество устройств, подключённых к глобальной сети, превысило численность населения Земли[9], тем самым «интернет людей» стал «интернетом вещей» С 2009 года при поддержке Еврокомиссии в Брюсселе ежегодно проводится конференция «Internet of Things» Начиная с 2011 года Gartner помещает «интернет вещей» в общий цикл зрелости новых технологий на этап «технологического триггера» с указанием срока становления более 10 лет, а в 2012 году выпущен специальный цикл зрелости для технологий «интернета вещей»
- 1. Рынок сильно меняется и продолжит меняться в ближайшие годы – сам спрос и определение IoT, большие инвестиции от крупных игроков, появление и исчезновение нишевых и средних игроков. Гартнер в этом году не включил в квадрант Bosch Software Innovations, GE Digital's Predix, Microsoft's Azure IoT, Schneider, Siemens 2. Успешные стартапы будут, как обычно, куплены крупными игроками. 2. Поглощения: PTC – ThingWorks (2013) – Axeda - ColdLight, Hitachi – Pentaho (2015), Accenture - Exara (2017), Software AG's IIoT – Cumulocity (2017) Фокус на сочетании двух аспектов – то как сейчас растут основные игроки (расширение набора продуктов, в том числе за счет покупки сторонних продуктов) и то что роль Edge аналитики будет усиливаться Движение от облаков в сторону on-premis и edge computing – Гартнер. Уже в этом году Гартнер не включил квадрант … из отсутствия поддержки он-премиса. Predix, Azure Гартнер: By 2020, on-premises Internet of Things (IoT) platforms coupled with edge computing will account for up to 60% of industrial IoT (IIoT) analytics, up from less than 10% today Applying IoT edge computing and analytics, rather than traditional analytics capabilities, is quickly becoming the approach to managing data. An IIoT system processes diverse streams of high-volume and high-velocity data. In fact, Gartner predicts that, by 2022, there will be more IIoT analytics performed at the edge than analytics on "cold" data stores in the cloud Forrester Wave 2018 IoT Путь в облака - Those days are behind us. All of the evaluated vendors retain some ability to deploy in private data centers, but the direction of travel is clear: They, and their customers, are headed to the cloud Трансформация SCADA и MES с I IoT – следующее поколение (см отчет Гартнера) Gartner expects that OT vendors will continue to market next-generation OT, while also investing in, and acquiring, IoT technologies to prepare for the coming wave of adoption by industrial enterprises ! In some emerging use cases, the IIoT platform may obviate some OT functions Отличия IIoT от OT: - Provide more cost-effective collection of higher volumes of high-velocity, complex machine data from networked IoT endpoints. - Federate and orchestrate historically siloed data sources (such as, historians and enterprise asset management [EAM]) in industrial environments and - on industrial assets. This enables better data accessibility for intraenterprise and interenterprise use. - Improve insights and actions across a heterogeneous asset group through the specialized analysis of the centralized data. - Offer improved application enablement and data visualization over legacy systems ---------------------------------------- IIoT is mostly a five-tier architectural model — device, gateway, edge computing, platform and enterprise application integration However, a number of vendors see blurred lines when hybrid and edge computing are considered in an overall offering. In particular, there is confusion around edge and on-premises, which are often terms used interchangeably, and often edge is considered to always be on-premises
- Все 3 типа платформ и продуктов появлялись в разные моменты: А, BigData, IoT. Исторически каждая из них была ориентирована на свои конкретные нишевые задачи. Рассказываем про подписи на слайде. Нужны стрелки информационных потоков внутри!!! Forrester Wave 2018 Multimidal PAML Integrating with software development and continuous integration tools. Data scientists regularly complain that their models are only sometimes or never deployed.5 a big part of the problem is organizational chaos in understanding how to apply and design models into applications. But another big part of the problem is technology. Models aren’t like software code, because they need model management. and models must make it into applications. Data science teams — and therefore PaML solutions — must play nicely with application development teams and the tools that they use to design, develop, and deploy applications
- Гартнер IIoT solutions have a low number of endpoints (in the thousands or tens of thousands) compared with commercial and consumer-centric IoT solutions. The volume of data generated by the endpoints, along with the frequency and velocity of data, is likely very high. Sensors are often transmitting data at millisecond intervals. IIoT solutions are device-light but data-heavy Двигаются в сторону Predictive Analytics - Software AG (Cumulocity) Acquires TrendMiner to Expand IoT Portfolio Through Time-Series Data Used in AI Algorithms Knime – подключения, коннекторы, поддержка Big Data (Spark, форматы хранения данных Hadoop) У нас ML: Регрессия 6 (линейна я регрессия, Decision Tree, Random Forest, ), Классификация 9 (), Обнаружение аномалий Databricks Unified Analytics Platform - Handle all analytic processes — from ETL to models training and deployment — leveraging familiar tools, languages, and skills, via interactive notebooks or APIs - Quickly prepare clean data at massive scale, and continuously train and deploy state-of-the-art ML models for best-in-class AI applications Bid Data Open Source IoT – ML
- Реляционные - MySQL Графовые – neo4j NoSQL – Casandra KeyValue Berkley DB