12 уровней IIoT-архитектуры: от периферийных датчиков до аналитики Big Data

Big Data, Большие данные, Internet of Things, IoT, IIoT, интернет вещей, архитектура, Kafka, обработка данных, Spark, машинное обучение, Machine Learning

Мы уже рассматривали типовую архитектуру систем Internet of Things (IoT). Сегодня поговорим подробнее про уровневую модель передачи и обработки данных от конечных устройств до облачных IoT-платформ, а также приведем примеры наиболее популярных средств обеспечения каждого из уровней этой сложной архитектуры Industrial Internet of Things, включая инструменты Big Data. Многоуровневый IIoT: 12 слоев архитектуры В отличие от типовой Big Data системы, работающей по принципу клиент-серверного приложения, модель IIoT-решения гораздо сложнее. Аналогично клиент-серверному принципу, в IIoT-архитектуре можно выделить 2 разных по физическому расположению группы обязательных компонентов: периферия (Edge) — конечные smart-устройства, расположенные на технологическом оборудовании, за которым осуществляется удаленный мониторинг и управление; мощные Big Data инструменты, развернутые в центре обработки данных на серверах или в облаке (Backend). Тем не менее, из-за особенностей Далее …

Реалии и перспективы современного IIoT-рынка в России

Big Data, Machine Learning, Большие данные, Машинное Обучение, нефтегазовая промышленность, нефтянка, предиктивная аналитика, Цифровая трансформация, цифровизация, Internet of Things, IoT, IIoT, интернет вещей

Продолжая разговор про мировые тренды развития промышленного интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT), сегодня мы рассмотрим перспективы отечественного IIoT, а также проанализируем текущее развитие Big Data, Machine Learning и других ключевых технологий 4-ой промышленной революции (Industry 4.0, I4.0) в России. Промышленный интернет вещей в России: 3 главные перспективы Прежде всего перечислим наиболее перспективные направления российского использования IIoT-решений [1]: цифровизация государственной и околобюджетной сфер – муниципального транспорта, медицины, образования и построение «умного города» (Smart City), о котором мы писали здесь; автоматизация подсчета продукции и логистических задач, включая маркировку товаров, с помощью RFID-технологий в различных отраслях промышленности, от нефтегазового сектора до сельского хозяйства; мониторинг и предиктивная аналитика состояния природных ресурсов, предупреждение и оперативная ликвидация ЧС средствами IIoT, например, с помощью беспилотных Далее …

5 главных трендов Internet of Things на ближайшие 5 лет

Industry 4.0, 4-я промышленная революция, Big Data, Machine Learning, Большие данные, Машинное Обучение, нефтегазовая промышленность, нефтянка, предиктивная аналитика, Цифровая трансформация, цифровизация, Internet of Things, IoT, IIoT, интернет вещей

В этой статье мы расскажем о 4-ой промышленной революции и прорывных технологиях, показанных на крупнейшей промышленной выставке Hannover Messe-2019: что такое коботы, цифровые близнецы и CMMS-системы, а также как все это связано с Big Data и Industrial Internet of Things. 4-я промышленная революция: что это такое и как она связана с Industrial Internet of Things Понятие цифровизации, так популярное последние несколько лет, относится к стеку 4-ой промышленной революции — массового внедрения киберфизических систем в производство и другие сферы человеческой жизни: быт, труд и досуг. Этот термин (индустрия 4.0, Industry 4.0, I4.0) получил свое название в 2011 году от одного из 10 проектов государственной стратегии технологического развития Германии до 2020 года. В общем смысле I4.0 предполагает концепцию умного производства (Smart Manufacturing) на базе глобальной промышленной сети интернета вещей и услуг (Internet of Далее …

Как Machine Learning помогает бизнесу зарабатывать на погоде: Big Data и метеомаркетинг

Big Data, Большие данные, маркетинг, машинное обучение, Machine Learning, Spark, Kafka, дрон, беспилотник, интернет вещей, Internet of Things, мультикоптер

Мы уже рассказывали, как машинное обучение (Machine Learning) и большие данные (Big Data) помогают бизнесу сделать свои маркетинговые кампании персональными и оптимизировать рекламный бюджет. В этой статье рассмотрим, как метеоусловия влияют на маркетинг и каким образом бизнес может заработать на использовании данных об этих внешних условиях. Как погода влияет на уровень продаж: анализ Big Data по метеоусловиям и выручке Погода задает настроение, которое является очень важным аспектом потребительского поведения – 84% покупателей совершают импульсивные (спонтанные) покупки в интернет-магазинах (40%) и оффлайн (60-80%) [1]. Поэтому маркетологи всего мира стремятся выявить закономерности по изменению уровня продаж в зависимости, в том числе и от внешних факторов, таких как погода. Для решения этой задачи отлично подходят аналитические инструменты Big Data, которые помогают найти корреляцию Далее …

Синергия Apache Kafka и Spark Streaming: потоковая обработка Big Data в реальном времени

Kafka, Big Data, Большие данные, архитектура, обработка данных, Spark, машинное обучение, Machine Learning

В этой статье мы рассмотрим архитектуру Big Data конвейера по непрерывной обработке потоковых данных в режиме реального времени на примере интеграции Apache Kafka и Spark Streaming. Что такое Spark Streaming и для чего он нужен Spark Streaming – это надстройка фреймворка с открытым исходным кодом Apache Spark для обработки потоковых данных. Спарк входит в экосистему проектов Hadoop и позволяет осуществлять распределённую обработку неструктурированной и слабоструктурированной информации. Изначально Спарк был написан на языке программирования Scala, затем добавилась часть компонентов на Java. Дополнительно к этим языкам, фреймворк также предоставляет API для Python и R [1]. Apache Spark – это многокомпонентная система из следующих элементов: Ядро (Spark Core), которое использует специализированные примитивы для рекуррентной обработки в оперативной памяти, что значительно ускоряет многократный доступ Далее …

Как связаны Apache Kafka и Machine Learning: архитектура Big Data и IoT-систем

Kafka, Big Data, Большие данные, интернет вещей, IoT, Internet Of Things, архитектура, обработка данных, машинное обучение, Machine Learning, Spark

Рассмотрев основы Apache Kafka, сегодня мы расскажем о месте этого распределённого брокера сообщений в архитектуре Big Data систем. Читайте в нашей статье, какие компоненты Кафка обеспечивают ее использование в программных продуктах машинного обучения (Machine Learning, ML), интернете вещей (Internet Of Things, IoT), системах бизнес-аналитики (Business Intelligence, BI), а также других высоконагруженных средствах обработки и хранения больших данных. Типовая архитектура Big Data систем с Apache Kafka Успех современного бизнеса в data-driven мире напрямую зависит от скорости обработки информации и реакции на факты, полученные в результате этого процесса. Например, банку нужно обнаружить мошенничество еще до того, как злоумышленник похитит деньги с кредитной карты клиента, а интернет-магазин стремится предложить посетителю товар, который его заинтересует, только на основании поисковых запросов. Промышленные IoT-платформы с помощью Далее …

Кто такой Data Scientist в Big Data: профессиональные компетенции исследователя данных

Big Data, Большие данные, профессия, карьера, цифровизация, цифровая трансформация, предиктивная аналитика, машинное обучение, Machine Learning

В этом выпуске мы продолжаем введение в Data Science для чайников, разбирая профессии Big Data, и рассказываем, кто такой Data Scientist: что необходимо знать ученому по данным и чем исследователь отличается от аналитика. Что делает ученый по данным Как и Data Analyst, исследователь данных тоже работает с информационными массивами путем выполнения следующих операций: поиск закономерностей в информационных наборах; подготовка данных к моделированию (выборка, очистка, генерация признаков, интеграция, форматирование); моделирование и визуализация данных; разработка и тестирование гипотез по улучшению бизнес-метрик через построение моделей машинного обучения (Machine Learning). Data Scientist, в большинстве случаев, ориентирован на предиктивную аналитику, тогда как аналитик данных чаще всего рассматривает информацию пост-фактум. Тем не менее, основная цель исследователя данных созвучна главной рабочей цели аналитика Big Data – извлечение Далее …

Кто такой Data Analyst в Big Data: что нужно знать аналитику данных

Big Data, Большие данные, профессия, карьера, цифровизация, цифровая трансформация, предиктивная аналитика, машинное обучение, Machine Learning

Продолжая разговор про то, с чего начать вход в большие данные, и какие бывают ИТ-специальности, сегодня мы расскажем, чем именно занимается аналитик Big Data, что он должен знать и уметь, а также где и как получить необходимые профессиональные компетенции. Что делает аналитик данных Как правило, Data Analyst работает с информационными массивами, самостоятельно выполняя при этом целый набор операций: сбор данных; подготовка данных к анализу (выборка, очистка, сортировка); поиск закономерностей в информационных наборах; визуализация данных для быстрого понимания имеющихся результатов и будущих тенденций; формулирование гипотез по улучшению конкретных бизнес-метрик за счет изменения других показателей. Все эти задачи необходимы для достижения главной цели аналитика данных – извлечение из массивов информации сведений, ценных бизнесу для принятия оптимальных управленческих решений. В некоторых компаниях в Далее …

Я в Big Data пойду – пусть меня научат: большие данные — с чего начать

Big Data, Большие данные, профессия, карьера, цифровизация, цифровая трансформация, интернет вещей, IoT, Internet of Things, машинное обучение, Machine Learning

Этой статьей мы продолжаем серию материалов по ИТ-специальностям мира больших данных и начинаем описывать профессиональные компетенции в области Big Data и машинного обучения (Machine Learning). Ищите в сегодняшнем выпуске ответ на главный вопрос новичка Big Data – с чего начать, что нужно знать и уметь, а также где этому учиться – ликбез для чайников и начинающих. Профессиональные направления в мире Big Data Под термином «большие данные» скрывается множество понятий: от непосредственно самих информационных массивов до технологий по их сбору, обработке, анализу и хранению. Поэтому, прежде чем пытаться объять необъятное в стремлении изучить все, что относится к Big Data, выделим в этой области знаний следующие направления: аналитика – формулирование гипотез, визуализация информации, поиск закономерностей в наборе данных (датасете), подготовка информации к Далее …

Промышленный интернет вещей: 4 кейса применения Big Data в индустрии

Big Data, Большие данные, интернет вещей, IoT, Internet of Things, машинное обучение, Machine Learning

Мы уже рассказывали, как интернет вещей (Internet of Things, IoT) вместе с технологиями Big Data и машинного обучения (Machine Learning) используются в нефтегазовой, транспортной, сельскохозяйственной и машиностроительных отраслях. Сегодня поговорим подробнее про промышленный IoT (Industrial Internet of Things, IIoT) на примерах его применения в тяжелом машиностроении и рассмотрим, почему индустриальный интернет вещей основан на решениях Big Data. Чем отличается промышленный интернет вещей от IoT? Промышленный интернет вещей используется в индустриальных условиях для автоматизации производства, тогда как IoT ориентирован на решение более простых задач бытового плана. Например, «умный дом» в пределах одного домохозяйства – это сфера применения IoT, а эффективное управление многоэтажным зданием, жилым кварталом или целым городом – уже задача для IIoT-системы. При этом основная ценность от внедрения IIoT – Далее …