Para la mayoría de los dispositivos disponibles, hay plataformas que hacen esto como un servicio.
La forma genérica de hacerlo sería asignar un identificador único (pseudo/casi único) a cualquier dispositivo en su primera aparición en línea. Más allá de eso, deberías poder enviar los datos por lotes a un almacén simple a través de métodos comúnmente conocidos (¿http quizás?) y realizar análisis fuera de línea.
Lo siento si tienes una respuesta muy genérica – la pregunta es bastante vaga.
Si su proyecto de IoT está muy orientado a los datos, le sugeriría que se decantara por las plataformas de IoT existentes como Exosite, IBM BlueMix IOTf, Intel Galileo, etc. Ya que estas plataformas tienen análisis de datos a nivel empresarial y seguridad. Dichas plataformas registran cada dispositivo por separado y se pueden crear y medir varios puntos de datos con CIK (claves de identificación del consumidor) únicas. Las analíticas se pueden consultar en formatos detallados de tableros de mando.
De la misma manera que se hace el análisis en cualquier sistema. Hay que plantear grandes preguntas y utilizar las herramientas que se tengan para aplicarlas.
El IoT no es diferente, salvo que la infraestructura es más básica y vanguardista. Eso no debería importar al analista que realiza los análisis. El tecnólogo que construya el conjunto de herramientas de IoT tendrá las manos llenas.
LA ANALÍTICA DE IOT DA RIENDA SUELTA A LA EMPRESA INTELIGENTE Y A LOS SERVICIOS VIVOS
Los datos correctos en el momento adecuado para responder de forma autónoma.
En el mundo de la Internet de las cosas, todo y todos están conectados, desde los consumidores en entornos ricos en sensores hasta las empresas que aprovechan las nuevas tecnologías como la robótica y el aprendizaje automático.
Pero sin la analítica, el Internet de las Cosas sería como tratar de cal…
Antes de que cualquier análisis pueda ser efectivo, los datos deben ser limpiados, los valores atípicos deben ser eliminados, las interrupciones deben ser contabilizadas y debe producirse un suavizado. La mayoría de los casos de uso empresarial consideran un ecosistema de sensores y su comportamiento conjunto que informa de las condiciones o predice las condiciones futuras. Una vez realizado el difícil proceso de filtrado de datos, el siguiente paso es decidir cuál es el objetivo de su análisis. IoT: Where the Magic Happens
es un buen manual para entender cómo hacer análisis. Independientemente de los métodos que se apliquen, hay que decidir el propósito funcional de la analítica:
Proporcionar datos visualmente para la toma de decisiones
Informar sobre el comportamiento
Predecir el comportamiento
Si su deseo es informar o predecir el comportamiento con el fin de emitir alarmas o notificar los próximos eventos, se debe determinar la naturaleza de los datos y las limitaciones de latencia de la solución deseada. ¿Los datos indican un sistema lineal, no lineal o no determinista? Si los datos indican que es lineal, hay excelentes algoritmos de regresión contenidos en la mayoría de los motores analíticos que proporcionarán muy buenos resultados. Si los datos son no lineales, es importante decidir qué método funcionará mejor con el conjunto de datos. Esto no está incluido en ninguno de los motores analíticos y debería estarlo. Después de determinar el tipo de sistema que está modelando, puede aplicar una de las muchas técnicas de comportamiento predictivo.
En resumen, determine su objetivo funcional, reconozca que los resultados sólo serán tan buenos como sus esfuerzos iniciales de limpieza de datos y la comprensión de las circunstancias en que se recogen los datos, y aplique los algoritmos correctos para resolver su problema.
