IoT Stream Analytics

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Wie werden Millionen von IoT-Devices organisiert?

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Welche cloudbasierte IoT-Architektur ist sinnvoll?

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Wie werden IoT-Daten in Realtime verwaltet?

Case Study zum Data Project

Case Study: Daten aus IoT-Projekten nutzbar machen und analysieren

IoT-Projekte zählen zu den Data-Initiativen, die sowohl die umfangreichsten als auch komplexesten Datensets abwerfen. Das erschwert den Zugang zu wichtigen Erkenntnissen, die für die Weiterentwicklung der Produkte oder Anwendungen so wichtig sind.

Auch bei HD+ erkennt das Team die Gefahr und steuert aktiv gegen den schon einsetzenden Blindflug an. Das ambitionierte Ziel: die Datensilos der zahlreichen Digital Touchpoints, Gerätedaten und dem CRM-System in einer Realtime Analytics Platform zu vereinen. Das Ergebnis ermöglicht HD+ eine progressive Datenanalyse auf hohem Level und datenbasierte Produktentwicklungen. Selbst bei den gigantischen Datenvolumen, welche die rund zwei Millionen HD+ Geräte kontinuierlich produzieren.

Azure IoT Stack für die Realtime Analytics Platform von HD+
Industrie / Branche
  • Satellitenfernsehen
Eingesetzte Technologien
Herausforderung
  • Skalierung der Data Platform inklusive Data Ingestion, Big Data Processing und Analytics Layer
  • Kombination von IoT Geräten, Webshop-Daten und mobilen Daten in einer Platform
  • Live-Monitoring von Geräteverhalten für ein Umfeld diverser Dienstleister
  • Unterschiedliches Verhalten der Geräte in Abhängigkeit vom Hersteller
Lösungen durch taod
Ergebnis
Die neue Realtime Analytics Platform verarbeitet die enormen Datenvolumen von rund 2 Millionen IoT-Devices innerhalb eines neuen Modern IoT Stack auf Basis von Azure.

Von der Konzeption zur Realtime Analytics Platform

Mit der neuen Realtime Analytics Platform erhält HD+ einen vollständig neuen, tiefgehenden und stets aktuellen Einblick in sein enormes Datenvorkommen. Die Organisation dieser umfangreichen Daten ist über die gewählten technologischen Komponenten für den Kunden schnell erlernbar und umsetzbar. Besonders wertvoll ist in dieser Hinsicht der permanente Erkenntnisgewinn. Durch die neu gewonnenen Einblicke und Möglichkeiten zur Datenvisualisierung und Datenanalyse ist HD+ in der Lage, Erkenntnisse abzuleiten und zukünftige wertschöpfende Potenziale zu benennen.

Kick-off Workshop zur Erstellung von Business Case und passender Datenstrategie

In einer ersten Workshop-Phase wurden die vielseitigen Anforderungen an das Projekt mit HD+ gebündelt. Im ersten Schritt soll herausgefunden werden, welche Services und Features die Kunden und Kundinnen mehr oder weniger nutzen und welche Gründe damit zusammenhängen. Im nächsten Schritt wird eine sinnvolle Datenstrategie diskutiert. Die enormen Datenmengen, die HD+ verwaltet, können nur im Rahmen einer High-Level Systemarchitektur wertschöpfend weiterverarbeitet werden. Die Systemarchitektur muss eng an den spezifischen Services entlang ausgearbeitet und getestet werden.

Aufbau eines Prototyps inklusive Architektur und Simulation von Gerätedaten

Auf Basis der erarbeiteten Informationen erfolgt die Erstellung eines Prototyps. Der Aufbau der Architektur findet in einer Light-Version und Simulation der Gerätedaten mittels Python-Skript statt. Die eigentliche Entwicklung des Prototyps ist innerhalb eines Tages umgesetzt, da der modulare Aufbau in Azure vorgenommen werden kann. So sind zeitnahe erste Ergebnisse möglich, ohne bereits die IoT-Plattform in vollem Umfang aufbauen zu müssen. 

Aufbau eines Modern IoT Stack in Azure (u.a. Konnektor, Stream Processing, Speicherung)

HD+ und taod entscheiden sich für den Aufbau und Einsatz von technologischen Komponenten auf Basis von Microsoft Azure. Durch die modulare Infrastruktur kann eine hoch performante IoT-Plattform geschaffen werden, die auch langfristig an die Anforderungen des Kunden anpassbar ist. Der Einsatz umfangreicher Konnektoren ermöglicht die Abbildung der gesamten Plattform, von der Geräteanbindung bis hin zur Visualisierung, im Kontext von Microsoft.

Ausbau der Cloud-Umgebung zur flexiblen Skalierung der erwarteten Performance-Last

Die zunehmende Integration weiterer Geräte in die IoT-Plattform setzt eine performante Cloud-Umgebung voraus. Nur durch sie ist eine schnelle Skalierung der Performance sowie die Anpassung der Infrastruktur an neue Herausforderungen gewährleistet. Durch die stark steigende Anzahl an verbundenen Geräten sind im Laufe des Projekts auch zunehmend die Anforderungen an bereitgestellte Dienste gestiegen, die sowohl innerhalb der Plattform, aber auch durch externe Dienstleister genutzt werden.

Ausspielen von dynamischen Inhalten an das TV-Gerät

Die unidirektionale Kommunikation vom Gerät in die Cloud wird im Zuge der Projektentwicklung um Cloud-to-Device Messages erweitert, mittels derer gerätespezifisch neue Test-Features oder optische Anpassungen der App vorgenommen werden können. Während eine Implementierung neuer Features bislang zumeist auf (möglicherweise verzerrten) Verhaltensweisen der Kunden und Kundinnen basierte, ermöglicht die Streaming Analytics Platform eine statistische Bewertung neuer Features anhand des tatsächlichen Nutzungsverhaltens. 

"Durch den Aufbau der Plattform sind wir nun in der Lage, datengetriebene Entscheidungen zu treffen und unsere Produkte kundenzentriert weiterzuentwickeln." 

Matthias Koch

Produktmanager / HD+

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Frederic Bauerfeind
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