Big Data и интернет вещей (IoT): методы сбора, обработки и применения данных | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 19 октября, печатный экземпляр отправим 23 октября.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Научный руководитель:

Рубрика: Информационные технологии

Опубликовано в Молодой учёный №24 (523) июнь 2024 г.

Дата публикации: 14.06.2024

Статья просмотрена: 19 раз

Библиографическое описание:

Кулинча, П. В. Big Data и интернет вещей (IoT): методы сбора, обработки и применения данных / П. В. Кулинча. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2024. — № 24 (523). — С. 86-88. — URL: https://moluch.ru/archive/523/115561/ (дата обращения: 10.10.2024).



В данной статье представлен анализ методов сбора, обработки и использования больших данных, получаемых от устройств IoT, а также рассмотрены вызовы, с которыми сталкиваются специалисты при работе с такими объемами информации.

Ключевые слова: Big Data, интернет вещей, IoT, методы сбора данных, обработка данных, применение данных, аналитика данных.

This article presents an analysis of methods for collecting, processing, and utilizing big data obtained from IoT devices, as well as the challenges faced by professionals when working with such large volumes of information.

Keywords: Big Data, Internet of Things, IoT, data collection methods, data processing, data utilization, data analytics.

Введение

Современный мир переживает бурное развитие технологий Интернета вещей (IoT), что приводит к экспоненциальному росту объемов данных. Эти данные представляют собой неисчерпаемый источник информации, который при правильном использовании может значительно улучшить эффективность процессов в различных областях, включая производство, здравоохранение, сельское хозяйство и умные города.

Основные понятия

Интернет вещей (IoT) — это сеть физических объектов («вещей»), оснащенных встроенными технологиями для взаимодействия друг с другом или с внешней средой. Эта концепция позволяет объектам собирать и передавать данные без человеческого вмешательства.

Big Data — это термин, который описывает большие и сложные наборы данных, обработка которых требует применения расширенных и уникальных технологий обработки для извлечения ценной информации [1].

Big Data и Интернет вещей (IoT) являются двумя взаимосвязанными технологическими трендами, которые существенно трансформируют сферы промышленности, бизнеса и общественной жизни. Они обеспечивают сбор, обработку и анализ огромных объемов данных для принятия более обоснованных решений, повышения эффективности и создания новых ценностей.

Сбор данных

Сбор данных с устройств IoT может быть реализован через различные протоколы, такие как MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) и CoAP (Constrained Application Protocol), которые предназначены для оптимизации коммуникации между устройствами с ограниченными ресурсами. Пример сбора данных на языке Python представлен на рисунке 1.

Пример сбора данных

Рис. 1. Пример сбора данных

В приведенном примере используется библиотека Paho MQTT для подписки на топик «iot/data». Каждое сообщение, полученное от устройства IoT, будет выводиться в консоль.

Обработка данных

После сбора данных необходимо их обработать и проанализировать. Для работы с Big Data часто используются такие инструменты, как Apache Hadoop и Apache Spark. Эти платформы позволяют обрабатывать большие объемы данных распределенно, что значительно ускоряет процесс анализа. Пример обработки данных на языке Python представлен на рисунке 2.

Пример обработки данных

Рис. 2. Пример обработки данных

В этом фрагменте кода используется Apache Spark для чтения данных из файла JSON, схематично представляющего данные с устройств IoT. Далее производится выборка данных, где температура превышает 25 градусов Цельсия.

Применение данных

Обработанные данные могут использоваться для различных целей, включая мониторинг состояния устройств, прогнозирование неисправностей, автоматизацию процессов и повышение эффективности ресурсного использования. Для иллюстрации, данные о температуре, собранные с датчиков в промышленном оборудовании, могут быть использованы для оптимизации параметров работы оборудования и предотвращения его перегрева. Пример использования данных представлен на рисунке 3.

Пример использования данных

Рис. 3. Пример использования данных

Этот код демонстрирует использование алгоритма случайного леса для классификации состояния оборудования на основе данных, собранных с датчиков. Точность модели оценивается путем сравнения предсказаний с фактическим состоянием оборудования.

Вызовы и проблемы

Несмотря на значительные перспективы, применение Big Data и IoT не лишено вызовов. К ним относятся вопросы безопасности и конфиденциальности данных, обеспечение целостности и доступности информации, а также потребность в высококвалифицированных специалистах для разработки и поддержки сложных систем обработки данных.

Литература:

  1. Data Mining. Извлечение информации из Facebook[*], Twitter, LinkedIn, Instagram*, GitHub. — СПб.: Питер, 2020. — 464 с.: ил.
  2. Data Science. Наука о данных с нуля: Пер. с англ. — 2-е изд., перераб. и доп. — СПб.: БХВ-Петербурr, 2021. — 416 с.: ил.

[*]Instagram и Facebook, продукты компании Meta, которая признана экстремистской организацией в России

Основные термины (генерируются автоматически): сбор данных, MQTT, обработка данных, данные, Интернет вещей, JSON, использование данных, повышение эффективности, устройство.


Ключевые слова

Интернет вещей, обработка данных, IoT, big data, аналитика данных, методы сбора данных, применение данных

Похожие статьи

Big Data в здравоохранении

В данной статье рассматриваются основные способы применение технологии больших данных в медицине, способы сбора информации о пациентах и возможность использования этих данных в целях профилактики различных заболеваний.

Использование Big Data в управлении взаимоотношениями с клиентами

В статье рассмотрено основное понятие Big Data, его основные характеристики. Так же было описано, какое место занимают большие данные в управлении взаимоотношений с клиентами, описано четкое планирование действий при внедрении Big Data в компании.

Роль SQL в среде облачных баз данных

В статье автор рассмотрел, что такое SQL, его роль в управлении данными, а также преимущества использования SQL в облачных базах данных.

Важность математических знаний в науке о данных

В современном цифровом мире наука о данных становится все более важной для понимания и анализа больших объемов информации. В данной статье рассматривается важность математических знаний в развитии этой области. Описывается, как математические концепц...

Коммерческий профайлинг в DLP-системах

В статье рассматриваются вопросы совместного использования DLP и профайлинга для обеспечения информационной безопасности предприятий. В статье исследуется перспективы использования существующих механизмов DLP-систем для решения задач коммерческого пр...

Обработка больших данных

В статье рассмотрены основные понятия, актуальность, проблемы и цели обработки больших данных. Также приведена важность обработки больших данных для производства.

Особенности применения баз данных и систем управления базами данных в экономической сфере

В статье раскрывается понятие и сущность баз данных и систем управления базами данных, описываются сферы и отрасли их применения, в том числе особенности применения для обработки экономической информации, а также приводится актуальный рейтинг наиболе...

Ключевые технологии цифровой экономики

В данной статье рассматриваются некоторые из ключевых технологий цифровой экономики, такие, как BIM, PLM, IoT, SRM, BIG DATA. Определены преимущества и риски использования технологий цифровой экономики, а также их роль в её развитии.

Анализ сетевой архитектуры, технологий обработки информации и критериев выбора DLP-систем

В настоящей статье представлены результаты анализа сетевой архитектуры DLP-системы, её основных технологий для обработки потоков информации и критериев выбора оптимального DLP-решения.

Технологии и возможности больших данных

В статье автор рассмотрел ключевые технологии больших данных, а также возможности, которые они могут принести предприятиям, правительствам и отдельным лицам.

Похожие статьи

Big Data в здравоохранении

В данной статье рассматриваются основные способы применение технологии больших данных в медицине, способы сбора информации о пациентах и возможность использования этих данных в целях профилактики различных заболеваний.

Использование Big Data в управлении взаимоотношениями с клиентами

В статье рассмотрено основное понятие Big Data, его основные характеристики. Так же было описано, какое место занимают большие данные в управлении взаимоотношений с клиентами, описано четкое планирование действий при внедрении Big Data в компании.

Роль SQL в среде облачных баз данных

В статье автор рассмотрел, что такое SQL, его роль в управлении данными, а также преимущества использования SQL в облачных базах данных.

Важность математических знаний в науке о данных

В современном цифровом мире наука о данных становится все более важной для понимания и анализа больших объемов информации. В данной статье рассматривается важность математических знаний в развитии этой области. Описывается, как математические концепц...

Коммерческий профайлинг в DLP-системах

В статье рассматриваются вопросы совместного использования DLP и профайлинга для обеспечения информационной безопасности предприятий. В статье исследуется перспективы использования существующих механизмов DLP-систем для решения задач коммерческого пр...

Обработка больших данных

В статье рассмотрены основные понятия, актуальность, проблемы и цели обработки больших данных. Также приведена важность обработки больших данных для производства.

Особенности применения баз данных и систем управления базами данных в экономической сфере

В статье раскрывается понятие и сущность баз данных и систем управления базами данных, описываются сферы и отрасли их применения, в том числе особенности применения для обработки экономической информации, а также приводится актуальный рейтинг наиболе...

Ключевые технологии цифровой экономики

В данной статье рассматриваются некоторые из ключевых технологий цифровой экономики, такие, как BIM, PLM, IoT, SRM, BIG DATA. Определены преимущества и риски использования технологий цифровой экономики, а также их роль в её развитии.

Анализ сетевой архитектуры, технологий обработки информации и критериев выбора DLP-систем

В настоящей статье представлены результаты анализа сетевой архитектуры DLP-системы, её основных технологий для обработки потоков информации и критериев выбора оптимального DLP-решения.

Технологии и возможности больших данных

В статье автор рассмотрел ключевые технологии больших данных, а также возможности, которые они могут принести предприятиям, правительствам и отдельным лицам.

Задать вопрос