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Internet der Dinge Big Data ist letztlich Big Analog Data

Redakteur: Franz Graser

Das Internet der Dinge ist nur dann kein Selbstzweck, wenn es dazu dient, unsere Umwelt besser zu verstehen und das Leben der Menschen zu verbessern. Deswegen gilt es den analogen Datenschatz unserer Umwelt zu heben.

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Big Analog Data ist für James Truchard die Raison d'etre des Internet of Things.
Big Analog Data ist für James Truchard die Raison d'etre des Internet of Things.
(Bilder: National Instruments)

Big Analog Data lautet die große Herausforderung, die das Internet der Dinge mit sich bringt. Denn im IoT geht es letzten Endes darum, dass Sensoren Informationen aus ihrer Umwelt aufnehmen. Egal, ob Vitaldaten, Reifendruck, Bremskraft oder Sonneneinstrahlung: Das Internet der Dinge verbindet letztlich die analoge mit der digitalen Welt. Big Data ist also letzten Endes Big Analog Data.

Um diese Daten möglichst effizient ermitteln und verarbeiten zu können, vertritt Jamie Smith, Direktor für das Produktmarketing eingebetteter Systeme bei National Instruments, die Philosophie, die digitale Messtechnik möglichst nahe an die analoge Welt heranzubringen: „Wir haben unsere Systeme genau dort, wo die Sensoren und Aktuatoren sich mit der physikalischen Welt verbinden – an der Schnittstelle zwischen Cyber- und physikalischer Welt. Deswegen sprechen wir ja auch manchmal von Cyber-physikalischen Systemen.“

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Ein Grund, warum Smith dafür plädiert, die Mess- und Rechenleistung möglichst nahe an die physikalische Welt heranzubringen statt sie in Backend-Servern zu lokalisieren, ist, dass die Rechenleistung von Prozessoren stärker wächst als die Bandbreite der Netze: „Moore's Gesetz lässt Nielsens Gesetz, welches das Wachstum der Netzwerkbandbreite beschreibt, immer weiter hinter sich – und zwar um den Faktor 1,3. Rechenleistung wächst um 30 Prozent stärker als Bandbreite. Das Ziel ist also, so viele Daten wie möglich an Ort und Stelle zu verarbeiten. Denn man wird immer mehr Rechen-Performance als Netzbandbreite haben.“

Nimmt man diese Philosophie ernst, dann geht es im Internet der Dinge nicht primär darum, dass Milliarden von Sensoren eine Unmenge von Daten aufnehmen und zur Speicherung und Weiterverarbeitung in eine anonyme Cloud weiterleiten, sondern dass intelligente Sensoren die analogen Daten möglichst schon dort analysieren, wo sie erfasst werden. Die Weiterleitung der so gewonnenen Informationen an ein wie auch immer geartetes Backend oder die Cloud wäre dann eher optional.

Ein Beispiel für die praktische Anwendung dieses Ansatzes ist die Rasen-Erntemaschine ProSlab 155 des amerikanischen Herstellers Firefly Equipment, die auf der diesjährigen NIWeek im texanischen Austin vorgestellt wurde. Der Harvester misst permanent die Boden- und Wetterbedingungen, während er die Grassoden erntet. Auf dieser Basis kann die Maschine den Druck, den sie auf den Boden ausübt, jederzeit anpassen. Analog dazu wird auch der Treibstoffverbrauch optimiert, so dass die Maschine möglichst effizient arbeitet.

Voraussetzung für diese Effizienz sind Mess- und Analysebausteine mit NIs RIO-Architektur, die klassische Prozessoren mit leistungsfähigen FPGAs verbindet, so Steve Aposhian, Cheftechniker des Landmaschinenherstellers Firefly Equipment.

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