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Möglichkeiten der Datenaufnahme verschaffen NoSQL eine größere IoT-Rolle

Die IoT-Plattform Verizon ThingSpace verwendet ein Couchbase NoSQL-System, um eine zuverlässige Datenaufnahme und flexible Entwicklung zu bieten.

Alle Daten, die durch das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) entstehen, müssen auch gesammelt und gespeichert werden. Zunehmend übernehmen NoSQL-Datenbanken diese Aufgabe.

Auch wenn NoSQL nicht die gleiche Datenkonsistenz wie SQL-Datenbanken zur Verfügung stellt, so führt die Einfachheit und Geschwindigkeit von NoSQL zu einer vorhersagbaren Verarbeitungsleistung und unter Umständen zu einer Abkehr des etabliertes SQL-Ansatzes.

Schemalose NoSQL-Datenbanken finden Anwendung im Bereich des Echtzeit-Data-Streamings, speziell in IoT-Anwendungen, die meist traditionelle Datenaufnahmefähigkeiten ausreizen. Ein Beispiel ist die Integration der Couchbase NoSQL-Software in die IoT-Plattform Verizon ThingSpace.

„Im Internet der Dinge fällt man Entscheidungen und handelt in Echtzeit“, sagt Mohanraj Umapathy, Director of IoT Platform bei den Verizon Labs. „Ein zentraler Teil hiervon ist eine Datenbank, die diese Fähigkeiten unterstützt.“

Datenaufnahme und SLAs

Umapathy verweist darauf, dass es der NoSQL-Ansatz von Couchbase ThingSpace ermöglicht, Service-Level-Agreements (SLAs) besser zu erfüllen. Couchbase unterstützt eine Key-Value-Architektur, die die Datenaufnahmen in einer vorhersagbaren Rate verarbeitet, so dass die Gesamtleistung zuverlässig ist. Dies ist von besonderer Bedeutung, da immer mehr Geräte über das Internet der Dinge miteinander verbunden sind.

Im Gegensatz zu SQL, das strenge Voraussetzungen hat und ein explizites Datenschema verlangt, bietet der NoSQL-Ansatz mehr Möglichkeiten, Daten zu verwalten. Eine solche flexible Anpassung ist besonders im Hinblick auf die schnellen Veränderungen, die durch die vernetzten Geräte und Softwareentwicklung bestehen, von Bedeutung.

„Was wir in Couchbase als besonders nützlich empfinden, ist, dass es als Dokumentendatenbank fungiert und wir das Schema im Voraus nicht spezifizieren müssen. Das erlaubt es uns, Felder nach Belieben hinzuzufügen“, sagt Umapathy.

Eingehende Daten werden nach Angaben von Umapathy in ein JSON-Format zusammengefasst und Updates lassen sich im laufenden Betrieb ausführen.

Der Datenbankspezialist betrachtet die Couchbase NoSQL-Software als Teil eines umfassenden Echtzeit-Analytics-Systems, das Kafka-Konnektoren für das Nachrichten-Handling und Spark beinhaltet. Wie bei anderen Anwendungen, die mit einer ähnlichen Palette von Big-Data-Ökosystemkomponenten arbeiten, kombiniert Verizon ThingSpace die NoSQL-Datenaufnahme mit der Spark-Datenverarbeitung für High-Speed-Analytics.

Weitere Couchbase-Vorteile sind der Support für die Cross-Data-Center-Bereitstellung und die Unterstützung von REST APIs. Dies ermöglicht es Anwendern, die Ereignisverarbeitung und Predictive-Analytics-Aufgaben einfacher einzurichten.

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IoT-Endpunkte wachsen stark an

IoT ist ein wichtiger Push für den ITK-Riesen Verizon, der seine ThingSpace-Plattform als API-fähigen One-Stop-Shop für Telematik und Analytik sowie das Geräte- und Daten-Management im Zusammenhang mit IoT entwickelt hat. Als Verizon letzten Monat ein über sechs Millionen Quadratkilometer großes 4G-Kommunikationsnetz mit drahtlosen Zugang für IoT ausgerollt hat, enthielt dieses einen Chipsatz, der ThingSpace Clients implementiert.

Das Unternehmen betrachtet IoT als eine fruchtbare Erweiterung des Mobilfunkgeschäfts und weist auf IDC-Schätzungen hin, dass die installierte Basis von IoT-Endpunkten im Jahr 2019 auf über 25,6 Milliarden anwachsen wird. Solch ein Geräteanstieg setzt eine skalierbare Verarbeitung im Backend voraus.

„Die ThingSpace-Plattform soll es Kunden ermöglichen, ihre IoT-Anwendungen schnell zu bauen, aber auf eine skalierbare Weise“, sagt Umapathy, der auf intelligente Paletten- und Paketverfolgungs- sowie Landwirtschafts- und Telematiksysteme als erste Kandidaten für Anwendungstypen verweist, die mehr vernetzte Geräte verwenden werden.

Diese und andere Anwendungsfälle könnten zu einem größeren Gedränge eingehender Daten und im Umkehrschluss zu einer vermehrten Nutzung von NoSQL-Datenbanken für die Datenaufnahme und andere Zwecke führen.

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