IoT Anwendungen mit Microsoft Azure IoT erfolgreich umsetzen
Einführung eines MES-Systems
29. März 2019
Im Fokus der Industrie 4.0 – LMIS AG auf Hannover Messe 2019
11. April 2019IoT Anwendungen mit Microsoft Azure IoT erfolgreich umsetzen
Mithilfe von IoT-Anwendungen können Dinge Geräte Daten oder Ereignisse senden, die zum Generieren eines spezifischen Verständnisses verwendet werden, um darauf basierend Aktionen eines Geschäftsprozesses auszuführen.
Beispielsweise kann ein Produktionsmaschine („Thing“) Temperatur- und Nutzungsdaten senden, um zu beurteilen („Insight“), ob der Motor wie erwartet funktioniert. Darauf basierend kann eine Wartung („Action“) entsprechend geplant werden.
In einer Microsoft Azure Umgebung bedeutet dies in der Regel, dass IoT Geräte ihre Daten an den IoT Hub senden, der hoch-performant diese Daten entgegennimmt und speichert bis diese konsumiert oder abgelaufen sind.
Die Verarbeitung kann unterschiedlich orchestriert werden und beispielsweise direkt im Anschluss an das Senden der Daten geschehen oder zu festgelegten Zeiten, um dann große Datenmengen in einer einzelnen Aktion auszuwerten. Dies wird über entsprechende Routen und Events definiert, so dass schlussendlich in der Regel eine oder mehrere Aktionen („Azure Function“) aufgerufen werden.
Die Verarbeitung kann unterschiedlich orchestriert werden und beispielsweise direkt im Anschluss an das Senden der Daten geschehen oder zu festgelegten Zeiten, um dann große Datenmengen in einer einzelnen Aktion auszuwerten. Dies wird über entsprechende Routen und Events definiert, so dass schlussendlich in der Regel eine oder mehrere Aktionen („Azure Function“) aufgerufen werden.
Sehr häufig werden dabei Konzepte des maschinellen Lernens („Machine Learning“) eingesetzt, um die Vielzahl von Daten („BigData“) zu beherrschen. AzureML bietet hier eine Grundlage, beispielsweise trainierte Modelle des überwachten Lernens einzubinden und mit den Echtdaten anzuwenden, um Klassifizierungen oder Vorhersagen zu berechnen.
Zumeist werden die ermittelten Ergebnisse dann in einer Business Anwendung visualisiert oder zur Verfügung gestellt.
Zumeist werden die ermittelten Ergebnisse dann in einer Business Anwendung visualisiert oder zur Verfügung gestellt.
IoT Hub
Zentraler Nachrichtenhub für bidirektionale Kommunikation zwischen Geräten und der IoT Anwendung inkl. Skalierung, Sicherheit sowie Hochverfügbarkeit .IoT Edge
Lokale IoT Runtime auf einem Endgerät beispielsweise zur Reduktion von zu versendenden Datenmengen durch lokale Auswertung durch maschinelles Lernen oder zur Integration von zusätzlichen Systemen wie beispielsweise OPC-UA. .Cosmos DB
Hochverfügbare und hochskalierbare NoSQL Datenbank mit Schreib- und Lesevorgängen im einstelligen Millisekundenbereich. Zugriff per SQL, Cassandra oder MongoDB APIAzure Functions
Serverless Anwendungen zur Bearbeitung von Daten und Durchführung von Geschäftslogik. Wird aufgerufen per definiertem Trigger, z. B. Http Anfrage, Datenbankzugriff, zeitgesteuert oder per Event.
Marco Barenkamp
Das ursprüngliche Spezialgebiet von Marco Barenkamp (geb. 1976) ist die Konzeptionierung und Umsetzung heterogener, hochverfügbarer und verteilter Systeme. Bereits während seines Studiums der Mathematik und der Wirtschaftsinformatik beschäftigte er sich mit der Erstellung hochkomplexer Softwarearchitekturen. Als Vorstandsvorsitzender der LMIS AG verantwortet er vor allem die Geschäftsbereiche Finanzen, Personal, Investition und Marketing.
