22.03.17

El futuro está en las manos de los sensores, datos y la nube

Escrito por Julio Serrano en Apps & Software, Blog, Hardware, Diseño & Makerspace, High Tech, Tech | 0 Comentarios

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El surgimiento y auge del Internet de las Cosas (IoT por sus siglas en inglés), las analíticas utilizadas en esos datos y la forma en que la nube puede ser usada para impulsar el valor y manipulación de una amplia gama de “cosas”, son temáticas que deben ser investigadas y explicadas dada su relevancia actual.

El tema es claramente importante debido en parte al crecimiento en el mercado que han tenido el IoT y Big Data. Una gran cantidad de datos disponibles especulan la tasa sobre la cual el mercado mundial puede seguir creciendo. The International Data Corporation estima, por ejemplo, que el mercado del Internet de las Cosas, de 700 mil millones de dólares en 2015, crecerá a 1.70 billones en 2020. Además, Gartner indica que el número de dispositivos conectados aumentará alcanzando los 20,8 millones para el mismo año.

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Los sensores están impulsando una explosión de data

Paremos un momento y consideremos dónde actúan los sensores a nuestro alrededor. Las personas pueden administrar y ejecutar sus negocios desde sus celulares, los vehículos están equipados con dispositivos de diagnóstico y control de clima, las casas tienen controles y medidores inteligentes, las fábricas se han convertido en lugares con sensores enlazados a medida que se automatizan, y así la interminable lista suma y sigue.

Los datos recolectados desde dispositivos conectados tienen cada vez más analíticas integradas para abordar una variedad de problemas tales como:

  • Monitoreo de la Salud en el Hogar: rastrear los signos vitales del paciente y sus movimientos alrededor del hogar y enviar alertas a la familia / médicos / hospitales, si ocurren eventos anormales.
  • Monitoreo de Energía: a nivel macro, las utilidades pueden mejorar la eficiencia de la red nacional y la generación de energía. A un nivel micro, los dispositivos domésticos pueden apagarse o colocarse en modo de espera cuando no estén en uso.
  • Gestión de activos: supervisar el estado de los dispositivos en fábricas o lugares de difícil acceso (por ejemplo minas, parques eólicos). Analizar datos y proporcionar diagnósticos en dispositivos para predecir fallas y construir programas de mantenimiento predictivo.
  • Conducción más segura: conectar vehículos para conocer el tráfico vial, monitorear el desempeño del auto y el conductor, ofrecer primas de seguro más bajas para conductores seguros e impulsar la innovación hacia vehículos más eficientes e incluso sin conductor.
  • Logística: rastrear paquetes y contenedores, proporcionar tiempos de llegada estimados a los clientes e identificar los centros de distribución de personal donde las cargas de trabajo son mayores.
  • Medio Ambiente: aprovechar los sensores meteorológicos y de calidad del aire para predecir cuándo la contaminación puede causar problemas en los puntos críticos de la ciudad, monitorear los cambios en los niveles de agua y localizar y rastrear los datos a áreas geográficas más seguras para una mayor precisión en las previsiones locales.

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Construyendo soluciones IoT para permitir análisis

Cuando se construyen soluciones para usar todos los datos disponibles hay múltiples consideraciones, que en su conjunto, introducen problemas únicos con soluciones a través del Internet de las Cosas.

  • Velocidad: Los datos se mueven normalmente en tiempo real y necesitan ser analizados con la misma simultaneidad. Las soluciones en ‘streaming’ para identificar cambios en los patrones de datos pueden utilizarse en bucles de retroalimentación para cambiar el funcionamiento de los dispositivos. Por ejemplo, se puede activar un interruptor para liberar presión, basándose en los datos de un sensor que empiezan a mostrar lecturas atípicas o fluctuaciones de presión. Si se hace en tiempo real, esto puede evitar un fallo potencial grave en un gas o oleoducto.
  • Volumen: Las soluciones IoT pueden reunir una variedad de datos diferentes desde vídeo, audio, vibración, temperatura, presión, humedad y más. Todas estas fuentes necesitan ser manejadas, y los datos derivados deben ser analizados apropiadamente. Esto puede resultar en enormes cantidades de procesamiento de información, un caso genuino de uso de Big Data.
  • Ubicación: Los sensores pueden estar en cualquier lugar, y a menudo son móviles. Las redes pueden ser complejas y sus capacidades deben ser cuidadosamente consideradas. En el límite de la red, donde es posible que ocurran inestabilidades debido a problemas ambientales, debe ser incorporada la tolerancia a fallos. La necesidad de agregar datos o construir analíticas para reducir la carga en cualquier punto central, podría ser requerida.
  • Estándares: Actualmente hay muchas maneras en que los sensores de datos pueden comunicarse a un punto central. Bluetooth, Wi-Fi, 2G, 3G y 4G son formas comunes. Todos son útiles y necesitan ser administrados a través de una solución IoT.
  • La Nube: Los sistemas principales que se utilizan para analizar los datos derivados por medio del IoT, se encuentran en la nube. La demanda de recursos variará con el tiempo y los requisitos de procesamiento para modelar, predecir, simular y visualizar el historial almacenado se podrían gestionar desde un punto único.
  • Integración: Las soluciones IoT a menudo necesitan mucho más que sólo datos basados ​​en sensores para ser útiles. Es posible que también sea necesario incorporar informes de ingenieros en sistemas de gestión de contenido, ERP (programación) y sistemas de gestión de activos dentro de la empresa. Esto requiere la integración de todos los componentes en el sistema.
  • Seguridad y privacidad: No es fácil mantener la seguridad de un conjunto de dispositivos que se distribuyen geográficamente, utilizando potencialmente distintos estándares y redes. La privacidad y seguridad pueden ser el problema más difícil para solucionar mediante el IoT.

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Analíticas IoT en la nube

Todos los datos resultantes desde estos dispositivos, deben fluir en una solución basada en la nube para su análisis. Así, la nube se convierte en el “cerebro” de una solución IoT. Ésta nos permite tomar medidas respecto a los datos recopilados, incluyendo informes simples, modelos predictivos, simulación de resultados diferentes para probar hipótesis y sistemas de bucle cerrado que se comuniquen con dispositivos para detener procesos fallidos y / o solucionar problemas automáticamente.

La nube contiene toda la información histórica de los sensores, y puede integrarla con datos de sistemas tradicionales como ERP, gestión de activos y otras formas de data. Una solución IoT incorpora todas las formas de sistemas – Sistemas de registro, Sistemas de contratación, Sistemas de automatización – para ofrecer información al negocio.Screen Shot 2017-01-24 at 9.17.57 AM

El Internet de las Cosas ha abierto una nueva gama de análisis para administrar los datos de una multiplicidad de fuentes que hace 10 años no se consideraban. La llegada de los sensores de baja potencia y su fácil uso, junto con varios años y vidas registradas, significa que casi cualquier cosa que podamos pensar, un día será analizada mediante instrumentos. El aumento continuo de la información y la necesidad de darle sentido a todo esto, crea una demanda de almacenamiento y sistemas, y los costos resultantes, pueden ser mejor gestionados en la nube.

Con información de IBM y Gartner

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