Когда-то Интернет был решением для объединения людей с помощью компьютеров. Сегодня сеть объединяет не только миллиарды пользователей, но и десятки миллиардов умных устройств по всему миру: от фитнес-трекеров и роботов-пылесосов до промышленных сенсоров. Этот новейший Интернет вещей (Internet of Things, IoT) генерирует терабайты ценных данных, позволяющих решать самые сложные задачи: оптимизация процессов и операций, рыночные и промышленные исследования, принятие решений, создание новых бизнес-моделей и т.д.
Как справиться с этим потоком информации? Давайте разберемся, как работает база данных для функционирования IoT: определим особенности и типичные трудности работы с подобными решениями. Эта статья будет особенно полезной для начинающих разработчиков, аналитиков, менеджеров и руководителей проектов, которые ищут пути оптимизации работы с данными.
Что такое база данных для устройств IoT?
Любая диджитал-система или продукт нуждается в собственной базе данных, или обращается к неким внешним data-банкам. Решения для Интернета вещей не исключение. База данных для IoT - это специализированное хранилище, предназначенное для сбора, хранения и обработки больших информационных массивов, которые генерируются устройствами Интернета вещей. Генерируемые данные могут быть самыми разнообразными: от показателей температуры и уровня влажности до данных о движении и положении объектов.
-
Оптимизация производства: Мониторинг состояния оборудования, прогнозирование сбоев, оптимизация энергопотребления.
-
Управление зданиями: Контроль температуры, освещения, безопасности, энергоэффективности.
-
Сельское хозяйство: Мониторинг состояния полей, автоматизация полива, прогнозирование урожая.
-
Транспорт: Отслеживание транспортных средств, оптимизация маршрутов, управление автопарком.
-
Здравоохранение: Мониторинг здоровья пациентов, дистанционная диагностика, персонализированная медицина.
-
Умные города: Управление городской инфраструктурой, транспортными потоками, энергопотреблением.
С точки зрения функционала такая информационная база должна обеспечивать ряд возможностей:
-
Сбор данных из разных источников (устройства, API);
-
Хранение и организация данных в удобном для поиска формате;
-
Обработка данных: их фильтрация, агрегация, анализ;
-
Визуализация данных, то есть их представление в наглядном и понятном виде;
-
Интеграция данных для взаимодействия с различными системами и приложениями.
Технически базы данных IoT могут быть реализованы различными способами. Для интернета вещей применяются:
-
привычные реляционные базы данных (MySQL, PostgreSQL);
-
NoSQL-базы (MongoDB, Cassandra, HBase);
-
облачные базы (Amazon DynamoDB, Google Cloud Bigtable);
-
Time-series базы данных (InfluxDB, TimescaleDB) и т.д.
Решения Интернета вещей бесчисленны: они создаются под разные задачи и масштабы, поэтому диктуют разные требования по быстродействию, обновлению в реальном времени, безопасности, гибкости и т.д. Однако база данных всегда остается одним из ключевых компонентов инфраструктуры IoT и фундаментом ее эффективной работы.
Особенности работы с данными IoT
Построение и поддержка базы данных для Интернета вещей имеет собственные подводные камни. Разработчикам придется учитывать ряд особенностей:
- Огромные объемы данных
Масштабные IoT системы зачастую генерируют огромные объемы данных, поскольку охватывают бесчисленное множество подключенных устройств. Данные с них могут непрерывно поступать в поточном режиме. Следовательно, важно иметь систему, которая сможет справиться с этим невероятным информационным массивом. Важно продумать эффективные методы хранения и обработки данных IoT в облачных или локальных системах. Базы данных должны быть надежными и пригодными для горизонтального масштабирования.
- Работа в реальном времени
В сложных и критически важных IoT-системах данные от устройств должны обрабатываться без задержек, поскольку от скорости реакции напрямую зависит ход операций или работа автоматики (например, при обнаружении неисправностей или чрезвычайных происшествий). Для реализации такой мгновенной работы разработчики нередко прибегают к использованию граничных вычислений, специализированных легких протоколов и стриминговых платформ, таких как Apache Kafka или AWS Kinesis.
- Разнообразие данных
Данные из IoT-устройств очень часто имеют гетерогенную природу: они могут иметь различные форматы (структурированные, полуструктурированные, неструктурированные), разную частоту поступления и разные требования к обработке. К примеру, это может быть информация с сенсоров (температура, влажность), видео и аудиопотоки, текстовые вводы и т.д. Как результат, информационная база должна решать проблемы форматирования, стандартизации и нормализации данных, чтобы обеспечить совместимость между различными системами, устройствами и платформами.
- Безопасность и конфиденциальность данных
Данные в системах IoT могут быть очень чувствительными. Вмешательство в эти сведения может повлечь за собой очень серьезные последствия для любых отраслей: производство, здравоохранение, цепочки поставок.я и т.д. Как следствие, база данных для системы интернета вещей должна полагаться на надежные алгоритмы шифрования и продвинутые системы контроля доступа. Более того, она должна отвечать международным и локальным регулятивным требованиям защиты данных, таким как GDPR.
- Управление притоком данных
Поскольку потоки данных со многих IoT-устройств в системе могут быть очень объёмными, информационная база нуждается в эффективных механизмах фильтрации и агрегирования. Такие решения помогают снизить объем данных для дальнейшего анализа или хранения. Использование в базе очередей сообщений и систем буферизации также помогает управлять непрерывным потоком данных, обеспечивая баланс между пропускной способностью сети и скоростью обработки.
- Хранение данных
Работа с IoT строится на принципах и технологиях Big Data. Для хранения и обработки больших массивов данных применяют распределенные системы хранения, такие как Hadoop, Apache Cassandra, либо Amazon S3. Эти решения позволяют масштабировать хранилища данных в соответствии с актуальными потребностями. Необходимо также уделять внимание архивированию. Хранение исторических данных важно для дальнейшего анализа трендов, стратегического прогнозирования, отчетности и т.п. Более того, перемещение данных в архив помогает высвободить ресурсы для новых потоков.
Работа с данными IoT: типичные вызовы и трудности
Обработка большого информационного потока в реальном времени может создавать значительные вызовы даже для опытных профессионалов. Рассмотрим основные трудности, возникающие при хранении и работе с данными для IoT устройств.
- Крупные масштабы
Системы Интернета вещей могут генерировать огромные объемы данных ежедневно, а иногда даже ежечасно. Специалисты должны своевременно и точно прогнозировать рост нагрузки на систему, чтобы адаптировать ее и обеспечить производительность. База данных для IoT устройств должна быть масштабируемой и гибкой. Вместе с тем возникает и проблема стоимости. Большие объемы данных требуют значительных инвестиций в хранилища, особенно если информацию нужно хранить долговременно – для нужд бизнеса, аналитики, по требованиям регуляторных актов и т.п.
- Гетерогенность
Data-база Интернета вещей может работать с десятками тысяч различных устройств и концентрировать в себе совершенно разные типы данных. Следовательно, хранилище должно поддерживать работу с различными форматами информации, что усложняет ее хранение и обработку. Серьезным вызовом в таких системах может стать консолидация: необходимость объединения и нормализации данных из разных источников в одной базе. Специалистам нередко приходится наводить мосты между совершенно разными протоколами и форматами, прибегая к специфическим технологиям и инструментам.
- Темпы реального времени
IoT-устройства зачастую передают данные в режиме реального времени, что требует эффективных протоколов передачи и хранения информации. В некоторых отраслях существует оборудование, которое генерирует данные непрерывно (например, сенсоры в производстве, медицинские сканеры, системы наблюдения), что диктует высокие требования к скорости хранения и возможностям хранилища. Система должна быть готова работать с высокой пропускной способностью и минимальными задержками – даже под большими нагрузками, с чрезмерным количеством одновременных запросов.
- Вызовы киберзащиты
Платформы Интернета вещей могут содержать очень чувствительную информацию: медицинские и персональные сведения, критически важная информация о бизнес-процессах и т.д. Как итог, база данных для функционирования IoT требует дополнительных ресурсов и внимания к кибербезопасности. Данные Интернета вещей необходимо шифровать при передаче и хранении, что усложняет процесс обработки. Более того, операции с данными IoT нуждаются в комплаенсе: они обязательно должны соответствовать национальному законодательству и международным требованиям защиты данных, таким как GDPR, ISO/IEC 27001 и т.д.
- Вопросы надежности и бэкапа
Потеря данных IoT в результате сбоя, аварии или кибератаки может повлечь за собой очень существенные последствия, особенно в критически важных отраслях наподобие производства или медицины. Чтобы избежать таких рисков, каждая data-база Интернета вещей нуждается в резервных копиях и системах восстановления данных. Создание и регулярное обновление бэкапов системы требует существенных дополнительных ресурсов и планирования, ведь речь идет об аварийном резервировании очень больших объемов данных.
- Проблемы потоковой обработки
Данные с IoT устройств очень часто похожи на непрерывное информационное течение, которое нуждается в одновременной обработке и хранении в режиме реального времени. Это создает дополнительные требования к хранилищу – оно должно обеспечивать высокую пропускную способность. Чтобы избежать потери данных или снижения продуктивности, специалисты прибегают к инструментам типа буферизации и пограничных вычислений. Если база данных или сеть недоступны, буфер позволяет временно хранить или даже предварительно обрабатывать информацию до восстановления нормальной работы.
Оптимизация обработки и хранения данных IoT устройств
Как учесть особенности работы с базами данных для IoT и избежать типичных проблем? Рассмотрим основные пути оптимизации, помогающие наладить информационный обмен в системе Интернета вещей.
Фильтрация данных на устройстве
Одна из ключевых задач отладки экосистемы IoT состоит в том, чтобы снизить нагрузку на центральную базу данных. Лучшей практикой для этого стала децентрализация:внедрение предельных(edge computing) и “туманных”(fog computing) вычислений.
Суть этих подходов состоит в том, чтобы частично или полностью перенести обработку, фильтрацию и анализ данных как можно ближе к источнику их происхождения. Так, сенсор IoT будет сначала направлять свои показания не на центральный сервер, а на локальный вычислительный узел. Алгоритм в этом узле может решать, стоит ли передавать новые данные в центральный сервер для дальнейшей обработки (например, выходят ли показатели сенсора за допустимые пределы).
Локальная фильтрация и агрегация данных позволяет отсеивать нерелевантные и ненужные для центральной системы сведения, а затем сокращать нагрузку на сеть и базу данных. Более того, децентрализация обеспечивает системе запас прочности: отдельные узлы могут продолжать операции даже в случае отказа центрального сервера или хранилища данных.
Агрегация данных
Еще один путь уменьшения нагрузки на систему кроется в уменьшении частоты записи: передача не обязательно должна осуществляться в режиме реального времени. Вместо того чтобы сохранять каждое отдельное значение от устройства, данные можно агрегировать по определенным промежуткам времени (минуты, часы, дни) – в соответствии с требованиями операций и сферы, в которой работает сеть IoT. Это позволяет сохранять только средние, минимальные, максимальные или суммарные значения. Более того, агрегация дает возможность собирать и объединять данные с нескольких устройств, что также снижает частоту передачи и оптимизирует использование сетевых ресурсов.
Чтобы минимизировать нагрузку на систему без потери производительности, агрегированные данные можно передавать на сервер пакетами, которые формируются в течение определенного времени. Этот подход может быть особенно полезным для устройств с ограниченными ресурсами, такими как сенсоры. При формировании пакета для центральной базы информация может проходить через локальную фильтрацию и обработку, что дополнительно повышает эффективность всей архитектуры.
Компрессия данных
Следует также уделить внимание тому, в каком виде данные передаются в централизованное хранилище. Эффективная компрессия позволяет сэкономить трафик, ускорить скорость передачи данных и минимизировать вероятность их потери при передаче, повышая надежность системы. Применение алгоритмов сжатия (gzip, zlib) перед передачей данных с IoT устройств помогает снизить передаваемый объем, что положительно влияет на пропускную способность и стабильность системы.
Кроме того, компрессия очень полезна и при длительном хранении информации. Некоторые базы данных (например TimescaleDB, InfluxDB) поддерживают автоматическое сжатие данных при хранении, что уменьшает их объем без потери существенного содержания. Это может быть особенно полезно при архивировании, резервном копировании данных и т.п.
Однако следует помнить, что компрессия/декомпрессия с высокой степенью сжатия нуждается в существенных вычислительных ресурсах. Это особенно критично для систем реального времени, которые в определенных сценариях могут нуждаться в скоростной декомпрессии архивов.
Интеллектуальное управление жизненным циклом данных
Специализированные практики и инструменты управления данными позволяют оптимизировать их хранение, обработку и применение. Жизненный цикл каждого байта информации в системе можно сделать экономически эффективным, прозрачным и безопасным.
В частности, исторические данные, больше не нужны в быстром доступе или аналитике, могут быть перемещены в архивы или холодное хранилище (cold storage). Это снижает затраты на хранение и высвобождает максимум ресурсов для работы с актуальными данными.
Следующим шагом может быть автоматизированное удаление исторических и архивных данных, которые не несут никакой ценности для бизнеса. Это важно не только с учетом экономии средств и ресурсов системы, но и с точки зрения кибербезопасности. Ведь даже неактуальные данные могут представлять определенную ценность для преступников, которые ищут любые зацепки и уязвимости в системах организации.
Масштабируемость баз данных
Объем и разнообразие данных, генерируемых устройствами Интернета вещей, растут экспоненциально. Как результат, любая база данных для IoT систем должна быть масштабируемой: то есть, быть готовой к огромным информационным потокам, поддерживать высокую пропускную способность, легко включать в себя новые узлы, оставаться стабильной и доступной в любых сценариях.
Для IoT-систем, генерирующих крупные объемы данных, следует использовать data-базы с широкими возможностями горизонтального масштабирования. Речь идет о возможности легко включать в архитектуру новые серверы для распределения нагрузки (например, Cassandra, HBase).
Важными для масштабирования также являются механизмы шардинга, то есть деления данных на части для распределения между различными серверами. Это позволяет разгрузить отдельные узлы системы и обеспечить эффективную обработку больших объемов данных. Использование распределенных систем, таких как MongoDB, позволяет обрабатывать данные на нескольких серверах одновременно, обеспечивая быстроту и надежность.
Откройте возможности с разработкой IoT решений с нашей командой профессионалов.
Разработка решений IoT с командой WEZOM
Мы уже более 25 лет создаем кастомные диджитал-решения для бизнеса: CRM и ERP-системы, корпоративное ПО, мобильные и веб-приложения любой сложности, средства автоматизации и роботизации бизнеса. Нам доверяют ведущие украинские и мировые компании из таких сфер, как eCommerce, производство, логистика, здравоохранение, энергетика и т.д.
Поэтому мы хорошо понимаем, как работает IoT система и база данных для нее. Более того, мы готовы строить такие решения с нуля. В одном из наших недавних кейсов мы реализовали масштабную ERP-систему и биллинговую CMS для крупного энергетического холдинга. Работа над этим проектом требовала создания надежных и безопасных баз данных, обновляемых в реальном времени.
Если вас интересуют возможности внедрения таких технологий в бизнес, не ищите ответы самостоятельно. Обращайтесь за консультацией к нашим специалистам прямо сейчас: они с удовольствием поделятся опытом, подскажут оптимальные решения, сориентируют в вопросах сроков и стоимости подобных проектов. Всего один шаг на встречу диджиталу может полностью изменить всю вашу компанию, позволит ей вырваться на новый уровень.
Выводы
Разработка баз данных для IoT – это комплексная задача, требующая глубоких знаний в сфере баз данных, Big Data, облачных технологий и граничных вычислений. Разработчики, работающие в этой области, должны учитывать специфику направления и все возможные сложности работы с данными интернета вещей: большие масштабы и разнообразие, необходимость оперировать потоком данных в реальном времени, вызовы кибербезопасности, надежности, быстродействия системы и т.д.
Мы не рекомендуем доверять разработку или интеграцию такой системы специалистам без должного опыта. Лучшим решением может стать обращение к зрелой IT-команде, имеющей за плечами соответствующие кейсы и крепкую репутацию.
