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HMD 56(6) - Dezember 2019 - IoT Best Practices

https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/36012
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Auflistung HMD 56(6) - Dezember 2019 - IoT Best Practices nach Schlagwort "Anforderungserhebung"

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  • Zeitschriftenartikel
    Anforderungen für Zeitreihendatenbanken in der industriellen Edge
    (HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 56, No. 6, 2019) Petrik, Dimitri; Mormul, Mathias; Reimann, Peter
    Das industrielle Internet der Dinge (iIoT) integriert Informations- und Kommunikationstechnologien in die industriellen Prozesse und erweitert sie durch Echtzeit-Datenanalyse. Eine bedeutende Menge an Daten, die in der industriellen Fertigung generiert werden, sind sensorbasierte Zeitreihendaten, die in regelmäßigen Abständen generiert werden und zusätzlich zum Sensorwert einen Zeitstempel enthalten. Spezielle Zeitreihen-Datenbanken (TSDB) sind dafür ausgelegt, die Zeitreihendaten effizienter zu speichern. Wenn TSDBs in der Nähe der Maschine (in der industriellen Edge) eingesetzt werden, sind Maschinendaten zur Überwachung zeitkritischer Prozesse aufgrund der niedrigen Latenz schnell verfügbar, was die erforderliche Zeit für die Datenverarbeitung reduziert. Bisherige Untersuchungen zu TSDBs sind bei der Auswahl für den Einsatz in der industriellen Edge nur begrenzt hilfreich. Die meisten verfügbaren Benchmarks von TSDBs sind performanceorientiert und berücksichtigen nicht die Einschränkungen der industriellen Edge. Wir adressieren diese Lücke und identifizieren die funktionalen Kriterien für den Einsatz von TSDBs im maschinennahen Umfeld und bilden somit einen qualitativen Anforderungskatalog. Des Weiteren zeigen wir am Beispiel von InfluxDB, wie dieser Katalog verwendet werden kann, mit dem Ziel die Auswahl einer geeigneten TSDB für Sensordaten in der Edge zu unterstützen. The industrial Internet of Things (iIoT) integrates information and communication technologies in the industrial processes, and extends them through real-time data analytics. A significant amount of data generated in industrial manufacturing is sensor-based time series data, which is generated at regular intervals, and includes a time stamp in addition to the sensor value. Special time series databases (TSDB) are designed to store the time series data more efficiently. If TSDBs are used close to the machine (in the industrial edge), machine data is quickly available for monitoring time-critical processes due to low latency. This helps to reduce the time required for data processing. Previous research on TSDBs is of limited help during the selection of TSDBs for industrial edge. Most available benchmarks of TSDBs are performance-oriented, and do not consider the restrictions of the industrial edge. We address this gap by identifying the functional criteria for the use of TSDBs in the industrial edge, and by building a qualitative requirements catalogue. Furthermore, we exemplarily show how to use this catalogue by applying it to the TSDB to support the selection of a suitable TSDB for recording sensor data in the edge.