Die Geheimnisse einer IoT-Infrastruktur mit einer intelligenten Stadt

Die zunehmende Verbreitung sensorbasierter Internet of Things (IoT)-Technologie bringt weltweit verbesserte Konnektivität in urbane Landschaften. Straßenlaternen spielen oft eine Schlüsselrolle als Katalysator für diesen Prozess, da sie bereits an eine Stromquelle angeschlossen sind und aufgrund ihrer Form/Höhe die Rolle einer Antenne für das Sensornetzwerk übernehmen.

Andere Sensoren können sich dann im Netzwerk huckepack anschließen und sich mit jeder Lampe verbinden, um Daten über eine stromsparende Kommunikation zu senden. Dies ermöglicht effektiv die Entwicklung eines Smart-City-Netzwerks, ohne dass die Behörden eine neue Reihe von strombetriebenen Sensoren in der ganzen Stadt installieren müssen.

Die Vorteile reichen weit über die Straßenlaternen hinaus. Eine verbesserte Konnektivität kann auch für die Verbesserung von Entwässerungssystemen von entscheidender Bedeutung sein; Gewährleistung der Sicherheit von Brücken und Pflege von Grünflächen zum Beispiel, sagt Manish Jethwa, Chief Technology Officer, Yotta .

Alle diese Prozesse basieren auf der Sensortechnologie, die Daten zur Analyse aussendet. Daher ist es entscheidend, eine Technologiearchitektur zu implementieren, die Massendatenströme verarbeiten kann – und dabei hilft, Daten wie Schadstoffstatistiken, Details zum Straßenoberflächenzustand oder Abflusspegel zu sammeln, zu ordnen und zu visualisieren.

Aber wie genau funktioniert diese Architektur? Auf der Sensorseite verwenden die Stadtbehörden im Allgemeinen spezifische APIs, da die Anbieter in der Regel Datenmodelle erstellen, die für die Sensordaten spezifisch sind. Auf der Anwendungsseite sollte die API flexibler sein, um viele Datenquellen effektiv in einem einzigen System zusammenzuführen.

Wenn die Anwendungsschnittstelle zu starr ist, müssen neue API-Endpunkte entwickelt werden, um jeden neuen Datentyp in das System einzubringen, was den Prozess der Integration neuer Sensoren in eine zentrale Datendrehscheibe verteuert.

Es muss jedoch immer eine gewisse Transformation der Daten von gerätespezifischen APIs in solche von Bereitstellungsanwendungen erfolgen. Darüber hinaus muss diese Transformation in großem Maßstab und nach Bedarf durchgeführt werden. Hier kommt ein Mikroservice-Ansatz ins Spiel, bei dem große Anwendungen aus modularen Komponenten oder Diensten entwickelt werden.

Eine Schlüsselrolle von Microservices ist die des Datenfilters. Microservices können dabei helfen, von Sensoren gesammelte belanglose Daten zu filtern und dann wichtige Daten an die richtigen Stellen zu übertragen, was eine allgemeinere Datenanalyse ermöglicht.

Beispielsweise haben die Behörden möglicherweise mehrere Sensoren implementiert, um Temperaturschwankungen in der ganzen Stadt zu messen. Microservices können hier einen wertvollen Dienst leisten, indem sie mehrere Messungen in wichtige Benachrichtigungen über das Überschreiten vordefinierter Schwellenwerte reduzieren.

Einer der großen Vorteile von Microservices besteht darin, dass sie schnell skaliert werden können, wenn beispielsweise mehrere Sensoren alle gleichzeitig Daten senden, aber sie sind relativ kostengünstig, da sie normalerweise nur wenige Sekunden am Stück laufen und Benutzer zahlen nur für die Zeit, die sie in Anspruch nehmen.

Sobald die Microservices ihre Arbeit abgeschlossen haben, werden die Daten zur Verarbeitung durch Smart City-Anwendungs-APIs geleitet. An dieser Stelle muss die Anwendung über eine starke visuelle Schnittstelle verfügen, die den Behörden hilft, die gesammelten Daten zu verstehen und zu verstehen.

Hier ist das visuelle Element der Benutzeroberfläche so wichtig. Dashboards müssen vorhanden sein. Starke Ikonographie und Farben können verwendet werden, um beispielsweise Datenelemente zu unterscheiden oder ähnliche Elemente zu verknüpfen. Um das Engagement der Benutzer zu fördern, können Benutzerfreundlichkeitselemente in die Benutzeroberfläche integriert werden, die die Benutzer zur Interaktion und Interaktion ermutigen, Muster erstellen, die Ergebnisse von Datenabfragen analysieren und neue Erkenntnisse gewinnen.

Erkenntnisse allein sind jedoch für den Aufbau der Smart City von geringem Wert, es sei denn, sie führen zu konkreten Maßnahmen. Das bedeutet, dass Regeln aufgestellt werden müssen, die sofortige Maßnahmen auslösen, wie z. B. einen Anruf eines Servicetechnikers bei Ausfall einer Straßenbeleuchtung oder einen Wartungsbesuch bei Überlaufen eines Abflusskanals.

Dieses Workflow-Element ist entscheidend für den Erfolg eines vernetzten Asset-Management-Ansatzes in der Smart City – und darf nicht vernachlässigt werden, wenn die vom System durchgeführte Analyse zu spürbaren betrieblichen Effizienz-, Umwelt- und Sicherheitsvorteilen in der ganzen Stadt führen soll.

Das Potenzial für Smart Cities ist klar. Die Internet-of-Things-Technologie trägt zu einer verbesserten Konnektivität zwischen Assets bei. Die Behörden nutzen eine technologische Architektur, bestehend aus Microservices, APIs und visuellen Schnittstellen, um diese Konnektivität zum Erfassen, Ordnen und Visualisieren von Kennzahlen zu nutzen. Durch die Analyse von Mustern und Trends in diesen Daten können sie Einblicke in eine Reihe von Problemen gewinnen, die die Smart City betreffen, und Maßnahmen ergreifen, um sie sicherer, produktiver und lebenswerter zu machen.

Der Autor dieses Blogs ist Manish Jethwa, Chief Technology Officer Yotta