Datenanalyse und -integration mit Azure Stream Analytics
18.09.2017, 00:00 Uhr
Daten im Strom
Klassische Daten sehen nicht wie Messages aus, man kann sie aber als solche behandeln. In diesem Artikel werden statische relationale Daten in Streams umgewandelt.
Industrie 4.0 ist das Schlagwort, mit dem neue Wege beschritten werden, um eine weitere „industrielle Revolution“ auszulösen. Ob das wirklich nötig ist, sei dahingestellt. Interessant ist jedoch, was sich technologisch rund um dieses Schlagwort entwickelt. Die Industrie geht davon aus, dass die Verbesserung in der Kommunikation zwischen Anlagen, Maschinen und Menschen zu ungeahnten Möglichkeiten führt. Maschinen fällen Entscheidungen eigenständig und optimieren so ihre Prozesse fast von selbst. Dass das möglich ist, wird klar, wenn man sich die Lösungen von IoT, dem Internet of Things, anschaut. Minicomputer mit unzähligen Sensoren erzeugen ein sehr feines Bild von Aktivitäten in der Realität. Messdaten über Positionen, Temperaturen, die Anzahl von Teilen, deren Gewicht und so weiter beschreiben aktuelle Zustände von Maschinen. Es ergibt sich ein ewig fließender Datenstrom, der für viele unterschiedliche Analysen herangezogen werden kann.
Das klingt nach einer nächsten Herausforderung in der IT. Bisher ist sie sehr gut mit statischen Daten ausgekommen – fein säuberlich in relationalen Datenbanken abgelegte Informationen, die zum Zeitpunkt X gelesen und interpretiert werden. Allerdings taugen diese Datenbanken, so wie sie bisher benutzt wurden, nur schlecht dazu, die Unmengen in einem kontinuierlichen Strom anfallenden Daten zu speichern. Etwas Neues musste her.
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