A Internet das Coisas (IoT) está a gerar enormes volumes de dados que crescem rapidamente. Milhares de milhões de dispositivos ligados, sensores e sistemas estão a produzir fluxos contínuos de dados que têm um imenso valor para análise e impulsionar eficiências operacionais. No entanto, todos estes dados de IoT em tempo real apresentam grandes desafios em como ingestar, armazenar, processar e analisar de forma segura estas enormes correntes de dados que se movem a alta velocidade.
Gerir os dados de IoT à escala requer alavancar as tecnologias e arquiteturas de big data adequadas. Neste guia abrangente, iremos aprofundar as principais tecnologias e ferramentas utilizadas para construir pipelines de big data para a Internet das Coisas.
Visão geral dos principais desafios de big data em IoT
Antes de rever tecnologias específicas, vejamos por que os dados de IoT colocam desafios para a infraestrutura de dados tradicional:
- Volumes massivos de dados – os dispositivos IoT geram enormes quantidades de dados que se acumulam ao longo do tempo. Esses big data precisam de ser armazenados e processados de forma eficiente.
- Variedade de dados – os dados de IoT vêm em muitos formatos, desde estruturados a não estruturados. As plataformas de dados precisam de lidar com a diversidade.
- Velocidade dos dados – os dados de IoT estão continuamente a transmitir em tempo real e a alta taxa de transferência. As plataformas devem permitir a ingestão e reação a dados em movimento.
- Veracidade dos dados – com tantas fontes de dados, acumulam-se ruído e erros. A limpeza e alinhamento de dados é crítico.
- Segurança – os dados de IoT contêm informações sensíveis que devem ser protegidas de ponta a ponta.
- Pontualidade – o valor dos dados de IoT diminui rapidamente ao longo do tempo. Gasodutos de dados em tempo real são cruciais.
- Falta de competências – As competências em big data e ciência de dados ainda são relativamente escassas. As soluções devem simplificar a análise.
Estes desafios tornam os bancos de dados e infraestruturas de dados tradicionais inadequados para as exigências dos dados de IoT em escala. Em vez disso, precisamos de tecnologias big data concebidas especificamente para lidar com o volume, variedade e velocidade dos fluxos de dados IoT.
Principais tecnologias de big data para gasodutos de dados IoT
Agora, vamos rever algumas das principais tecnologias de big data que constituem componentes centrais das arquiteturas de dados IoT:
Apache Kafka: Ingestão de dados e streaming
O Apache Kafka é um sistema de mensagens distribuído de alto desempenho otimizado para ingestão e processamento de fluxos de dados em tempo real. O Kafka é ideal para cenários IoT porque fornece:
- Ingestão de dados de alto desempenho de milhões de dispositivos IoT
- Buffering durável de fluxos para reprodução e análise
- Publicação e consumo de baixa latência para processamento em tempo real
- Escalabilidade sem perda de dados ou tempo de inatividade
O Kafka tem um modelo de publicação/assinatura pelo qual dispositivos IoT ou agregadores podem alimentar fluxos de dados em tópicos Kafka enquanto aplicativos consomem fluxos ao se inscrever em tópicos. O Kafka lida com a replicação de fluxos em todo um cluster e a retenção de dados.
O Kafka integra-se bem com sistemas de processamento de fluxo como Spark, Flink e Storm. Também pode alimentar dados para sistemas de armazenamento como Hadoop e Cassandra. Isso torna-o uma espinha dorsal flexível de ingestão de dados para pipelines IoT.
Prós:
- Alta taxa de transferência
- Baixa latência
- Tolerância a falhas
- Armazenamento durável
- Escalabilidade
Contras:
- Complexidade para configurar, gerir e operar
- Ordenação de mensagens não garantida
- Capacidades mínimas de transformação de dados
Exemplos do mundo real
- A Bosch usa o Kafka para agregar dados de sensores em tempo real de casas e edifícios inteligentes em fluxos de dados confiáveis.
- A Uber usa o Kafka para transmitir dados geoespaciais de viagens para análise em tempo real.
- A Netflix usa o Kafka para coletar insights em tempo real do streaming de vídeo do usuário.
Apache Hadoop: Processamento em batch escalável
O Apache Hadoop é a estrutura mais proeminente para armazenamento distribuído e processamento em batch de big data em clusters de servidores commodity. Os componentes principais do Hadoop são:
- HDFS (Hadoop Distributed File System): armazenamento distribuído e replicado em todo o cluster
- MapReduce: paradigma de programação para processamento em paralelo em batch de dados no cluster
O Hadoop permite escalar recursos computacionais e de armazenamento linearmente, adicionando nós. Ele também fornece tolerância a falhas contra falhas de hardware. Isso o torna adequado para cargas de trabalho que exigem a análise de grandes conjuntos de dados históricos de IoT para padrões e insights de maneira offline em batch.
Prós:
- Altamente escalável
- Eficiente em termos de custo
- Tolerante a falhas
- Formatos de dados flexíveis (não estruturados)
Contras:
- Apenas processamento em batch (não em tempo real)
- Complexo para configurar e administrar
- Não otimizado para processamento iterativo
- Latência para recuperar dados
Exemplos do mundo real
- A GE analisa dezenas de petabytes de dados históricos de sensores de máquinas industriais usando Hadoop para otimizar o desempenho.
- O Walmart usa Hadoop para análise quase em tempo real em terabytes de dados estruturados da web e mídias sociais juntamente com dados de máquinas.
- A Square processa milhões de registros de transações por dia no Hadoop para detectar fraude.
Apache Spark: Processamento de stream e análise
O Apache Spark fornece um mecanismo integrado para processamento de stream e análise em batch de big data. O Spark pode ser executado de forma independente ou sobre o Hadoop e outras plataformas de dados por meio de adaptadores.
Para IoT, o Spark é ideal para:
- Ingerir e analisar fluxos de dados em tempo real
- Consultar e processar dados iterativamente com baixa latência
- Aplicar algoritmos de aprendizado de máquina em dados usando MLlib
O Spark usa cache na memória, o que o torna mais rápido que sistemas em batch como o Hadoop para a maioria das cargas de trabalho. O Spark Streaming permite processamento em micro-lotes de dados em tempo real.
APIs estruturadas como DataFrames, SQL e Datasets fornecem facilidade de uso sem comprometer o desempenho. Bibliotecas integradas tornam simples a aplicação de algoritmos de aprendizagem de máquina.
Prós:
- Ganhos de velocidade e desempenho sobre o Hadoop
- Mecanismo unificado para processamento em batch e streaming
- APIs padrão fáceis de usar
- Ecossistema rico de ferramentas
Contras:
- Requer grande alocação de memória
- Micro-lotes não são totalmente em tempo real
- Pode não se integrar bem com outras plataformas de dados
Exemplos do mundo real
- A Netflix usa Spark para analisar em tempo real os padrões de visualização dos espectadores para fornecer recomendações personalizadas.
- O Pinterest utiliza Spark SQL para consultas interativas do seu data warehouse.
- O Yahoo integra Spark com Hadoop e Cassandra para filtrar spams em tempo real.
Apache Cassandra: Banco de dados NoSQL distribuído
O Apache Cassandra é um banco de dados NoSQL de coluna larga distribuído projetado para alta escalabilidade e disponibilidade sem comprometer o desempenho. Ele fornece escala linear distribuindo dados entre nós em um cluster.
Recursos-chave como níveis de consistência ajustáveis, replicação entre data centers e falta de um único ponto de falha fornecem resiliência e tempo de atividade. O modelo de dados do Cassandra também permite armazenamento eficiente de dados de séries temporais IoT.
Esses recursos tornam o Cassandra muito adequado como repositório de big data para persistir fluxos de dados de sensores IoT, bem como executar análises operacionais.
Prós:
- Escalabilidade linear elástica
- Alta disponibilidade e tolerância a falhas
- Consistência de dados ajustável
- Otimizado para gravação em escala
Contras:
- Sem capacidade de agregação nativa
- Sem junções entre tabelas
- Consultas complicadas
- Pode ser lento para dados que não são de série temporal
Exemplos do mundo real
- O Instagram usa Cassandra para armazenar dados de análises de séries temporais sobre engajamento do usuário.
- A Apple usa Cassandra como o banco de dados back-end do aplicativo Apple Store.
- A Netflix monitora implantações do Cassandra usando dados armazenados no próprio Cassandra.
Apache Flink: Análise de fluxo em tempo real componível
O Apache Flink é uma estrutura de processamento de fluxo distribuída que fornece janelamento alinhado ao tempo do evento preciso para analisar fluxos de dados em tempo real. O Flink é mais leve e componível do que sistemas de processamento em batch monolíticos.
Recursos fundamentais como checkpointing, semântica exatamente uma vez e a biblioteca nativa CEP tornam o Flink uma plataforma robusta para executar tarefas complexas de processamento de fluxo de eventos em dados IoT ao vivo.
O Flink integra-se com YARN e pode ser executado em qualquer lugar, de on-premise à nuvem. O Flink processa fluxos de dados como fluxos verdadeiros, em vez de micro-lotes, permitindo análises em tempo real.
Prós:
- Processamento de fluxo nativo com baixa latência
- Tolerância a falhas e entrega garantida
- Biblioteca componível para análise de fluxo
- Integra-se com outras plataformas
Contras:
- Adoção limitada até agora
- Menos integração de ecossistema
- Depuração e ajuste de desempenho complicados
Exemplos do mundo real
- A Alibaba usa Flink para processar transações de pagamento em tempo real durante mega vendas como o Dia dos Solteiros.
- O ING Bank construiu um pipeline de processamento de fluxo com Flink para detectar fraude em tempo real.
- A Rakuten monitora plataformas de e-commerce usando análise de transmissão Flink.
Apache Storm: Computação em tempo real distribuída
O Apache Storm é um mecanismo de processamento em tempo real distribuído e de código aberto projetado para alto desempenho e escalabilidade horizontal. O Storm é usado para processar rapidamente fluxos de dados ilimitados.
Componentes-chave como Spouts e Bolts tornam o Storm altamente extensível. Ele também garante que cada mensagem será processada por meio de recursos como mensagens confirmadas e checkpointing.
O Storm é ideal para aplicativos em tempo real que precisam de processamento de baixa latência de milhões de eventos por segundo de IoT e dispositivos conectados. O Storm integra-se com tecnologias de filas de mensagens e bancos de dados.
Prós:
- Escalabilidade horizontal com processamento de mensagem garantido
- Baixa latência para processamento em tempo real
- Tolerância a falhas por meio de confirmações
- Fácil operação e gerenciamento
Contras:
- Requer a escrita de bolts e spouts mais complexos
- Mais difícil depurar e ajustar
- Sem capacidades de aprendizagem de máquina
- Adoção e comunidade limitadas comparado ao Spark
Exemplos do mundo real
- A Webtrack DIG usa o Apache Storm para processamento em tempo real de bilhões de eventos de mídia social para detectar tendências.
- A Yieldbot construiu um mecanismo de licitação em tempo real usando Storm para posicionar rapidamente anúncios móveis direcionados.
- O Yahoo usa Storm para análise em tempo real para criar segmentos de público-alvo para publicidade.
TensorFlow: Treinamento e implantação de modelos de ML
Embora não seja uma tecnologia pura de big data, o TensorFlow é uma plataforma de código aberto extremamente popular do Google para desenvolver modelos de aprendizado de máquina e treiná-los em big data.
O TensorFlow integra-se perfeitamente com mecanismos de computação distribuída como Spark e plataformas de big data como Hadoop e Cassandra para aplicar análises avançadas e algoritmos de aprendizagem de máquina.
Para aplicativos IoT, o TensorFlow capacita a construção de modelos inteligentes como manutenção preditiva, detecção de anomalias e otimização em tempo real com base em dados de sensores.
Prós:
- Altamente escalável usando computação distribuída
- Amplo ecossistema de ferramentas
- Simplifica o desenvolvimento de modelos de ML
- Treinamento e implantação de alto desempenho
Contras:
- Requer habilidades especializadas em ML/IA
- Modelos complexos podem ser desafiadores para colocar em produção e manter
- Precisa de GPUs/TPUs caros para aprendizado profundo avançado
Exemplos do mundo real
- A Sense360 usa TensorFlow no Spark para analisar bilhões de pontos de dados de sensores e modelar o comportamento do consumidor.
- A Square aplica TensorFlow em dados de transações de clientes para fornecer aos comerciantes informações de negócios personalizadas e previsões.
- A Rolls Royce treina redes neurais TensorFlow em dados de sensores de motores a jato de aviões para prever falhas.
Isso cobre as principais tecnologias de big data usadas para construir pipelines de dados IoT. Mas existem outras ferramentas úteis como MongoDB, Amazon Kinesis, Azure Event Hubs, Druid e InfluxDB que preenchem vários nichos com base em necessidades arquitetônicas.
A chave é identificar a mistura certa de ferramentas para ingerir fluxos em tempo real de dispositivos, armazenar e processar dados em escala, habilitar análises em tempo real e aplicar aprendizagem de máquina.
Em seguida, vamos analisar algumas arquiteturas comuns de big data IoT que reúnem essas tecnologias…
Arquiteturas de big data IoT
Construir um pipeline de big data eficaz para IoT requer integrar várias tecnologias de dados em uma arquitetura de ponta a ponta. Existem alguns padrões arquitetônicos comuns que surgiram: Data Lake IoT
Uma arquitetura de data lake armazena dados brutos não estruturados de dispositivos IoT em armazenamento de objetos de baixo custo como HDFS ou S3. Os dados são extraídos, limpos e transformados posteriormente para compartilhamento em toda a organização.
Os data lakes fornecem flexibilidade para explorar diversos dados. Mas a governança e o catálogo são necessários para que os usuários saibam o que está disponível. Os data lakes IoT geralmente aproveitam ferramentas como:
- Coleta: Kafka, Kinesis
- Armazenamento: HDFS, S3
- Processamento: Spark, MapReduce, Hive
- ML: TensorFlow, PyTorch
Data Warehouse IoT
Um armazém de dados armazena dados estruturados e limpos de sistemas IoT para uso analítico. Ele aplica esquemas e organização durante a ingestão. Essa abordagem modelada permite consultas SQL padrão. Mas falta flexibilidade para dados não estruturados.
Os armazéns IoT integram mecanismos como:
- Processos ELT: Kafka, Spark, Flink
- DW em nuvem: Redshift, BigQuery, Snowflake
- Business Intelligence: Tableau, PowerBI, Looker
Arquitetura Lambda
A arquitetura Lambda combina pipelines de processamento de dados em batch e em tempo real nos mesmos dados. Isso fornece capacidades analíticas sobre dados históricos e atualizados.
- Camada em Batch: Hadoop, Spark
- Camada de Velocidade: Kafka, Flink, Storm
- Camada de Serviço: Cassandra, ElasticSearch
Hub IoT Centralizado
Um hub de mensagens centralizado ingere, processa e roteia todos os dados IoT entre dispositivos, hubs de borda e análises em nuvem. Isso simplifica a instrumentação e conectividade. O Azure IoT Hub e o AWS IoT Core fornecem serviços de hub gerenciados.
- Hub de Mensagens: IoT Hub, IoT Core
- Mensagens de Dispositivo: MQTT, AMQP, HTTPS
- Insights: Time Series Insights, Timestream
- Aplicativos de Negócios: Power BI, Aplicativos Web
Edge computing analicas IoT
O edge computing aproxima o processamento dos dispositivos IoT para obter insights mais rápidos e reduzir os fluxos de dados para a nuvem. Isso funciona como um filtro, enviando apenas dados úteis para armazenamento e análise de nível superior.
- Edge computing: Azure Stack Edge, AWS Outposts
- Message Brokers: MQTT, AWS IoT Greengrass
- Análise de Borda: Azure Stream Analytics, Spark
- Integração na Nuvem: Event Hubs, IoT Hub, Kafka
Elementos-chave de um pipeline de big data IoT
Agora que vimos as abordagens arquitetônicas comuns, vamos analisar os elementos-chave que compõem um pipeline de big data para IoT: Ingestão de Dados
- Coletar e transportar fluxos de dados de dispositivos IoT para a plataforma de dados de forma confiável e sem perda de dados.
- Tecnologias como Kafka e Kinesis lidam com a transferência de fluxos com escalabilidade, baixa latência e durabilidade.
Armazenamento de Dados
Os dados brutos dos dispositivos IoT precisam ser armazenados para processamento posterior e arquivamento de longo prazo.
Sistemas de armazenamento distribuído como Hadoop e Cassandra permitem armazenar eficientemente enormes quantidades de dados.
Processamento de Fluxo
Analisar os dados em movimento em tempo real à medida que chegam dos dispositivos IoT antes de armazená-los para processamento em batch posterior.
Ferramentas como Spark Streaming e Flink permitem processamento de fluxo complexo com latência de milissegundos.
Processamento em Batch
Processar lotes históricos de dados coletados para detectar padrões, agregações e treinar modelos de aprendizagem de máquina.
O Hadoop fornece processamento em batch massivamente paralelo em clusters.
Análise de Dados
Depois de processados, os dados precisam ser analisados e visualizados para extrair insights.
Consultas SQL, painéis e cadernos ajudam a analisar os dados IoT armazenados.
Aprendizado de Máquina
- Com dados IoT ricos, o aprendizado de máquina pode ser aplicado para análise preditiva e otimização.
- O TensorFlow integra-se a ferramentas de big data para permitir o desenvolvimento escalável de modelos.
Este pipeline transforma dados IoT brutos em insights valiosos. Vejamos a seguir como a nuvem pode ajudar a acelerar a construção e escalonamento do pipeline.
Aproveitando serviços geridos em nuvem
Embora as tecnologias de big data de código aberto forneçam as fundações centrais para um pipeline de dados IoT, gerenciar a infraestrutura e as ferramentas pode ser complexo. Aqui, aproveitar os serviços gerenciados em nuvem pode ajudar a simplificar e acelerar a análise de IoT.
Aqui estão alguns exemplos de serviços gerenciados em nuvem que reduzem os encargos operacionais:
- Amazon Kinesis – Fluxos de dados totalmente gerenciados para ingestão e processamento de dados
- Google BigQuery – Data warehouse serverless para análises em escala
- Azure Event Hubs – Ingestão de eventos em tempo real para dados de streaming
- Amazon EMR – Clusters Hadoop e Spark hospedados na nuvem
- AWS Glue – ETL e integração de dados totalmente sem servidor
Ao aproveitar esses serviços de plataforma, as empresas podem focar menos nas ferramentas e infraestrutura e mais em seus casos de uso analítico principal e aplicativos. A nuvem também fornece escalabilidade elástica para lidar com picos nos dados IoT.
Claro, ao depender de serviços em nuvem, é crucial garantir conformidade regulatória, ter provisões de recuperação de desastres e bloquear configurações de segurança.
Principais Pontos IoT e Big Data
Para resumir, aqui estão algumas dicas principais para aproveitar com sucesso as tecnologias de big data para IoT:
- Planeje escala e crescimento ao projetar a arquitetura – os volumes de dados crescem rapidamente.
- Ingerir e processar fluxos em tempo real para impulsionar insights instantâneos.
- Armazene dados brutos para análises futuras e aprendizado de máquina.
- Combine pipelines em batch e em tempo real para dados históricos e atuais.
- Misture tecnologias open source com serviços gerenciados em nuvem.
- Foque em impulsionar insights valiosos versus apenas coletar dados.
- Facilite o acesso aos dados para os usuários por meio de APIs e ferramentas.
- Implemente governança e segurança de dados robustas de ponta a ponta.
Conclusão IoT e Big Data
Os enormes dados gerados pela Internet das Coisas têm o potencial de trazer benefícios transformadores em diversas indústrias – desde otimização da cadeia de suprimentos até manutenção preditiva e atenção personalizada à saúde. Mas aproveitar o poder dos dados IoT requer a construção de pipelines de big data robustos capazes de ingerir, armazenar, processar e analisar enormes fluxos de dados em tempo real.
Como vimos, emergiu um ecossistema tecnológico que permite a construção de arquiteturas de dados IoT escaláveis, incluindo:
- Ingestão de Dados – Kafka, Kinesis
- Armazenamento – Hadoop, Cassandra, S3
- Processamento de Fluxo – Spark, Flink, Storm
- ML e Análise – TensorFlow, Presto, Looker
Essas tecnologias fornecem os componentes centrais para um pipeline de dados IoT. No entanto, aproveitar plenamente o valor dos dados IoT ainda é um desafio. As organizações precisam reunir a combinação certa de ferramentas, infraestrutura em nuvem, habilidades internas e prioridades de negócios.
Os aspectos-chave incluem:
- Mesclar pipelines em tempo real e em batch
- Aproveitar serviços gerenciados em nuvem
- Construir pensando em escala e extensibilidade futuras
- Possibilitar fácil acesso aos dados por meio de APIs
- Focar a análise em resultados de negócios claros
Com uma base sólida de big data no lugar, os dados IoT podem fornecer visibilidade revolucionária em sistemas e processos, impulsionando a tomada de decisões baseada em dados. Ainda estamos nos estágios iniciais das organizações aproveitando dados IoT em escala. À medida que as arquiteturas amadurecem e se tornam mais prontas para uso, os dados IoT desencadearão revoluções generalizadas em diversas indústrias.
O futuro trará, sem dúvida, uma proliferação de dispositivos interconectados e fluxos de dados cada vez maiores. As organizações que construírem plataformas adaptáveis para aproveitar esses dados hoje obterão vantagem competitiva sustentável. Espero que este guia forneça uma visão prática das tecnologias que tornam essa nova realidade orientada por dados possível.
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