Хмарні технології в структурі ІОТ

Рішення IoT можуть генерувати значні обсяги даних залежно від кількості пристроїв у рішенні, як часто вони посилають дані, і розмір корисного навантаження в записах даних, відправлених з пристроїв. Дані часто є даними часових рядів і потрібно зберігати там, де його можна використовувати для візуалізації та звітування, а також для подальшого звернення до нього обробки. Зазвичай дані розділяються на "теплі" та "холодні" сховища даних. У сховищі даних зберігаються останні дані доступ до якого потрібно мати з низькою затримкою. Дані, що зберігаються в холодному сховищі, зазвичай є історичними даними. Найчастіше холодне вибране рішення для бази даних зберігання буде дешевше, але пропонує менше функцій запитів і звітування, ніж теплі рішення бази даних. Загальноприйнятою для зберігання є збереження недавнього діапазону (наприклад, останнього дня, тижня або місяця) даних телеметрії у теплий накопичувач і зберігати історичні дані в холодному сховищі. За допомогою цієї реалізації програма має доступ до найостанніші дані і може швидко спостерігати останні дані і тенденції телеметрії. Отримання історичних даних для пристроїв може бути виконано за допомогою холодного зберігання, зазвичай з більш високою затримкою, ніж якщо б дані були в теплому сховищі. Для загального сценарію цілей рекомендується для Azure Cosmos DB для теплого зберігання та сховища Azure Blob для холодного зберігання.

Тепле зберігання. База даних теплого сховища зберігає стан пристрою за заздалегідь визначений останній інтервал і може також легко зберігати стан доступне останнє відоме стан на пристрій. Ці дані повинні бути доступними в базі даних швидко (в ідеалі в межах питання секунд, коли дані потрапляють у хмарний шлюз з пристрою) і легко запитуються для простих сценаріїв такі як візуалізація поточних значень датчика пристрою або візуалізація значень протягом останнього часу. Загальні шаблони запитів включають: дані для пристрою за останнім датами та часовим діапазоном, агреговані дані для одного або багатьох пристроїв, а також останні відоме значення для точки телеметрії для конкретного пристрою. Дані, що зберігаються в теплій базі даних, можуть бути необробленими даними, агреговані дані, або обидва вили. 

Критерії оцінки Теплі рішення для зберігання були оцінені на основі наступних критеріїв. Ці критерії не застосовуватимуться до кожного IoT рішення, але були розроблені, щоб бути найбільш загальноприйнятими у всіх рішеннях IoT. 

1. Безпека. Рішення пропонує зрілі та надійні функції, такі як шифрування в стані спокою, аутентифікація та авторизації та мережевої безпеки.

 2. Простота. Рішення добре документоване і має чітко визначену архітектуру. Завданнями розвитку є задокументовані, підтримуються наборами для розробки програмного забезпечення ("SDK") і можуть бути перевірені в локальному розвитку навколишнє середовище. Розгортання та операційні завдання підтримуються документацією, інструментами та інтерфейсами користувача. 

3. Продуктивність. Читання і запис в базу даних відбувається швидко і масштабується до багатьох одночасних читання і записів. Запит продуктивність також швидко. 

4. Масштабованість. База даних підтримує зберігання гігабайт до терабайт даних. Масштабування не вимагає простою. Ідеальне рішення автоматично пристосовує вартість та обчислювальну потужність до навантаження. 

5. Можливість запиту. База даних має можливості запиту, необхідні для загального рішення. 

6. Ціна. База даних доступна як для потужності зберігання, так і для пропускної здатності. 

Рекомендується Azure Cosmos DB як тепле рішення загального призначення. Azure Cosmos DB - це безпечна, масштабована (без обмежень на зберігання або пропускної здатності), низька затримка бази даних NoSQL. це є найкраще для наборів даних, які можуть скористатися гнучкою схемоюагностиком, автоматичним індексуванням і інтерфейсами з багатими запитами.

Холодне зберігання. 

Замість того, щоб зберігати всі дані в теплому сховищі даних з низькою затримкою, високою пропускною спроможністю і повноцінними можливостями запиту, дані можуть бути розділені на теплі та холодні шляхи зберігання. Це може забезпечити менші витрати на зберігання, зберігаючи при цьому історичні дані. A база даних холодного зберігання зберігає дані, які не потрібні так швидко і/або часто, як тепле сховище, але все ще може бути у майбутньому для доступу до звітності, аналізу, використання машинного навчання тощо

 Критерії оцінки Рішення для зберігання в холоді оцінювали на основі наступних критеріїв. Ці критерії не застосовуються до кожного рішення, але були розроблені як найбільш загальноприйняті для рішення IoT. 

1. Безпека. Рішення пропонує зрілі та надійні функції, такі як шифрування в стані спокою, аутентифікація та авторизації та мережевої безпеки.

 2. Простота. Рішення добре документоване і має чітко визначену архітектуру. Завданнями розвитку є Документовані, підтримуються наборами для розробки програмного забезпечення ("SDK"), і до певної міри можуть бути перевірені на локальному робоча станція. Розгортання та операційні завдання підтримуються документацією, інструментами та інтерфейсів користувача. 

3. Масштабованість. База даних підтримує зберігання великої кількості даних. Масштабування не вимагає простою. База даних має дуже тривалий (на порядок років) або необмежений термін зберігання. Ідеальне рішення автоматично пристосовує вартість та обчислювальну потужність до навантаження. 

4. Ціна. База даних доступна для великих обсягів даних.