![\"IoT](\"https:\/\/e928cfdc7rs.exactdn.com\/info\/uploads\/sites\/4\/2023\/09\/photo-1542744173-05336fcc7ad4.jpg?strip=all&w=2560\")
<\/a>Vis\u00e3o geral dos principais desafios de big data em IoT<\/h2>\n\n\n\n
Antes de rever tecnologias espec\u00edficas, vejamos por que os dados de IoT colocam desafios para a infraestrutura de dados tradicional:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Volumes massivos de dados<\/strong> – 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.<\/li>\n\n\n\n
- Variedade de dados<\/strong> – os dados de IoT v\u00eam em muitos formatos, desde estruturados a n\u00e3o estruturados. As plataformas de dados precisam de lidar com a diversidade.<\/li>\n\n\n\n
- Velocidade dos dados<\/strong> – os dados de IoT est\u00e3o continuamente a transmitir em tempo real e a alta taxa de transfer\u00eancia. As plataformas devem permitir a ingest\u00e3o e rea\u00e7\u00e3o a dados em movimento.<\/li>\n\n\n\n
- Veracidade dos dados<\/strong> – com tantas fontes de dados, acumulam-se ru\u00eddo e erros. A limpeza e alinhamento de dados \u00e9 cr\u00edtico.<\/li>\n\n\n\n
- Seguran\u00e7a<\/strong> – os dados de IoT cont\u00eam informa\u00e7\u00f5es sens\u00edveis que devem ser protegidas de ponta a ponta.<\/li>\n\n\n\n
- Pontualidade<\/strong> – o valor dos dados de IoT diminui rapidamente ao longo do tempo. Gasodutos de dados em tempo real s\u00e3o cruciais.<\/li>\n\n\n\n
- Falta de compet\u00eancias<\/strong> – As compet\u00eancias em big data e ci\u00eancia de dados ainda s\u00e3o relativamente escassas. As solu\u00e7\u00f5es devem simplificar a an\u00e1lise.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Estes desafios tornam os bancos de dados e infraestruturas de dados tradicionais inadequados para as exig\u00eancias 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.<\/p>\n\n\n\n
Principais tecnologias de big data para gasodutos de dados IoT<\/h2>\n\n\n\n
Agora, vamos rever algumas das principais tecnologias de big data que constituem componentes centrais das arquiteturas de dados IoT:<\/p>\n\n\n\n
![\"IoT](\"https:\/\/e928cfdc7rs.exactdn.com\/info\/uploads\/sites\/4\/2023\/09\/image-15.png?strip=all\")
<\/a>IoT e Big Data – Apache Kafka: Ingest\u00e3o de dados e streaming<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n Apache Kafka<\/a>: Ingest\u00e3o de dados e streaming<\/h3>\n\n\n\n
O Apache Kafka \u00e9 um sistema de mensagens distribu\u00eddo de alto desempenho otimizado para ingest\u00e3o e processamento de fluxos de dados em tempo real. O Kafka \u00e9 ideal para cen\u00e1rios IoT porque fornece:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Ingest\u00e3o de dados de alto desempenho de milh\u00f5es de dispositivos IoT<\/li>\n\n\n\n
- Buffering dur\u00e1vel de fluxos para reprodu\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise<\/li>\n\n\n\n
- Publica\u00e7\u00e3o e consumo de baixa lat\u00eancia para processamento em tempo real<\/li>\n\n\n\n
- Escalabilidade sem perda de dados ou tempo de inatividade<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
O Kafka tem um modelo de publica\u00e7\u00e3o\/assinatura pelo qual dispositivos IoT ou agregadores podem alimentar fluxos de dados em t\u00f3picos Kafka enquanto aplicativos consomem fluxos ao se inscrever em t\u00f3picos. O Kafka lida com a replica\u00e7\u00e3o de fluxos em todo um cluster e a reten\u00e7\u00e3o de dados.<\/p>\n\n\n\n
O Kafka integra-se bem com sistemas de processamento de fluxo como Spark, Flink e Storm. Tamb\u00e9m pode alimentar dados para sistemas de armazenamento como Hadoop e Cassandra. Isso torna-o uma espinha dorsal flex\u00edvel de ingest\u00e3o de dados para pipelines IoT.<\/p>\n\n\n\n
Pr\u00f3s:<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Alta taxa de transfer\u00eancia<\/li>\n\n\n\n
- Baixa lat\u00eancia<\/li>\n\n\n\n
- Toler\u00e2ncia a falhas<\/li>\n\n\n\n
- Armazenamento dur\u00e1vel<\/li>\n\n\n\n
- Escalabilidade<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Contras:<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Complexidade para configurar, gerir e operar<\/li>\n\n\n\n
- Ordena\u00e7\u00e3o de mensagens n\u00e3o garantida<\/li>\n\n\n\n
- Capacidades m\u00ednimas de transforma\u00e7\u00e3o de dados<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Exemplos do mundo real<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- A Bosch usa o Kafka para agregar dados de sensores em tempo real de casas e edif\u00edcios inteligentes em fluxos de dados confi\u00e1veis.<\/li>\n\n\n\n
- A Uber usa o Kafka para transmitir dados geoespaciais de viagens para an\u00e1lise em tempo real.<\/li>\n\n\n\n
- A Netflix usa o Kafka para coletar insights em tempo real do streaming de v\u00eddeo do usu\u00e1rio.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
![\"IoT](\"https:\/\/e928cfdc7rs.exactdn.com\/info\/uploads\/sites\/4\/2023\/09\/image-14-1024x476-1.png?strip=all\")
<\/a>IoT e Big Data – Apache Hadoop: Processamento em batch escal\u00e1vel<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n Apache Hadoop<\/a>: Processamento em batch escal\u00e1vel<\/h3>\n\n\n\n
O Apache Hadoop \u00e9 a estrutura mais proeminente para armazenamento distribu\u00eddo e processamento em batch de big data em clusters de servidores commodity. Os componentes principais do Hadoop s\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- HDFS (Hadoop Distributed File System)<\/strong>: armazenamento distribu\u00eddo e replicado em todo o cluster<\/li>\n\n\n\n
- MapReduce<\/strong>: paradigma de programa\u00e7\u00e3o para processamento em paralelo em batch de dados no cluster<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
O Hadoop permite escalar recursos computacionais e de armazenamento linearmente, adicionando n\u00f3s. Ele tamb\u00e9m fornece toler\u00e2ncia a falhas contra falhas de hardware. Isso o torna adequado para cargas de trabalho que exigem a an\u00e1lise de grandes conjuntos de dados hist\u00f3ricos de IoT para padr\u00f5es e insights de maneira offline em batch.<\/p>\n\n\n\n
Pr\u00f3s:<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Altamente escal\u00e1vel<\/li>\n\n\n\n
- Eficiente em termos de custo<\/li>\n\n\n\n
- Tolerante a falhas<\/li>\n\n\n\n
- Formatos de dados flex\u00edveis (n\u00e3o estruturados)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Contras:<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Apenas processamento em batch (n\u00e3o em tempo real)<\/li>\n\n\n\n
- Complexo para configurar e administrar<\/li>\n\n\n\n
- N\u00e3o otimizado para processamento iterativo<\/li>\n\n\n\n
- Lat\u00eancia para recuperar dados<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Exemplos do mundo real<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- A GE analisa dezenas de petabytes de dados hist\u00f3ricos de sensores de m\u00e1quinas industriais usando Hadoop para otimizar o desempenho.<\/li>\n\n\n\n
- O Walmart usa Hadoop para an\u00e1lise quase em tempo real em terabytes de dados estruturados da web e m\u00eddias sociais juntamente com dados de m\u00e1quinas.<\/li>\n\n\n\n
- A Square processa milh\u00f5es de registros de transa\u00e7\u00f5es por dia no Hadoop para detectar fraude.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
![\"IoT](\"https:\/\/e928cfdc7rs.exactdn.com\/info\/uploads\/sites\/4\/2023\/09\/image-13.png?strip=all\")
<\/a>IoT e Big Data – Apache Spark: Processamento de stream e an\u00e1lise<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n Apache Spark<\/a>: Processamento de stream e an\u00e1lise<\/h3>\n\n\n\n
O Apache Spark fornece um mecanismo integrado para processamento de stream e an\u00e1lise 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.<\/p>\n\n\n\n
Para IoT, o Spark \u00e9 ideal para:<\/p>\n\n\n\n
- \n
- Ingerir e analisar fluxos de dados em tempo real<\/li>\n\n\n\n
- Consultar e processar dados iterativamente com baixa lat\u00eancia<\/li>\n\n\n\n
- Aplicar algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina em dados usando MLlib<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
O Spark usa cache na mem\u00f3ria, o que o torna mais r\u00e1pido 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.<\/p>\n\n\n\n
APIs estruturadas como DataFrames, SQL e Datasets fornecem facilidade de uso sem comprometer o desempenho. Bibliotecas integradas tornam simples a aplica\u00e7\u00e3o de algoritmos de aprendizagem de m\u00e1quina.<\/p>\n\n\n\n
Pr\u00f3s:<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Ganhos de velocidade e desempenho sobre o Hadoop<\/li>\n\n\n\n
- Mecanismo unificado para processamento em batch e streaming<\/li>\n\n\n\n
- APIs padr\u00e3o f\u00e1ceis de usar<\/li>\n\n\n\n
- Ecossistema rico de ferramentas<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Contras:<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Requer grande aloca\u00e7\u00e3o de mem\u00f3ria<\/li>\n\n\n\n
- Micro-lotes n\u00e3o s\u00e3o totalmente em tempo real<\/li>\n\n\n\n
- Pode n\u00e3o se integrar bem com outras plataformas de dados<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Exemplos do mundo real<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- A Netflix usa Spark para analisar em tempo real os padr\u00f5es de visualiza\u00e7\u00e3o dos espectadores para fornecer recomenda\u00e7\u00f5es personalizadas.<\/li>\n\n\n\n
- O Pinterest utiliza Spark SQL para consultas interativas do seu data warehouse.<\/li>\n\n\n\n
- O Yahoo integra Spark com Hadoop e Cassandra para filtrar spams em tempo real.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
![\"IoT](\"https:\/\/e928cfdc7rs.exactdn.com\/info\/uploads\/sites\/4\/2023\/09\/image-1024x504-1.jpeg?strip=all\")
<\/a>IoT e Big Data – Apache Cassandra: Banco de dados NoSQL distribu\u00eddo<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n Apache Cassandra<\/a>: Banco de dados NoSQL distribu\u00eddo<\/h3>\n\n\n\n
O Apache Cassandra \u00e9 um banco de dados NoSQL de coluna larga distribu\u00eddo projetado para alta escalabilidade e disponibilidade sem comprometer o desempenho. Ele fornece escala linear distribuindo dados entre n\u00f3s em um cluster.<\/p>\n\n\n\n
Recursos-chave como n\u00edveis de consist\u00eancia ajust\u00e1veis, replica\u00e7\u00e3o entre data centers e falta de um \u00fanico ponto de falha fornecem resili\u00eancia e tempo de atividade. O modelo de dados do Cassandra tamb\u00e9m permite armazenamento eficiente de dados de s\u00e9ries temporais IoT.<\/p>\n\n\n\n
Esses recursos tornam o Cassandra muito adequado como reposit\u00f3rio de big data para persistir fluxos de dados de sensores IoT, bem como executar an\u00e1lises operacionais.<\/p>\n\n\n\n
Pr\u00f3s:<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Escalabilidade linear el\u00e1stica<\/li>\n\n\n\n
- Alta disponibilidade e toler\u00e2ncia a falhas<\/li>\n\n\n\n
- Consist\u00eancia de dados ajust\u00e1vel<\/li>\n\n\n\n
- Otimizado para grava\u00e7\u00e3o em escala<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Contras:<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Sem capacidade de agrega\u00e7\u00e3o nativa<\/li>\n\n\n\n
- Sem jun\u00e7\u00f5es entre tabelas<\/li>\n\n\n\n
- Consultas complicadas<\/li>\n\n\n\n
- Pode ser lento para dados que n\u00e3o s\u00e3o de s\u00e9rie temporal<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Exemplos do mundo real<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- O Instagram usa Cassandra para armazenar dados de an\u00e1lises de s\u00e9ries temporais sobre engajamento do usu\u00e1rio.<\/li>\n\n\n\n
- A Apple usa Cassandra como o banco de dados back-end do aplicativo Apple Store.<\/li>\n\n\n\n
- A Netflix monitora implanta\u00e7\u00f5es do Cassandra usando dados armazenados no pr\u00f3prio Cassandra.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/e928cfdc7rs.exactdn.com\/info\/uploads\/sites\/4\/2023\/09\/image-12-1024x576-1.png?strip=all\")
<\/a>IoT e Big Data – Apache Flink: An\u00e1lise de fluxo em tempo real compon\u00edvel<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n Apache Flink<\/a>: An\u00e1lise de fluxo em tempo real compon\u00edvel<\/h3>\n\n\n\n
O Apache Flink \u00e9 uma estrutura de processamento de fluxo distribu\u00edda que fornece janelamento alinhado ao tempo do evento preciso para analisar fluxos de dados em tempo real. O Flink \u00e9 mais leve e compon\u00edvel do que sistemas de processamento em batch monol\u00edticos.<\/p>\n\n\n\n
Recursos fundamentais como checkpointing, sem\u00e2ntica 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.<\/p>\n\n\n\n
O Flink integra-se com YARN e pode ser executado em qualquer lugar, de on-premise \u00e0 nuvem. O Flink processa fluxos de dados como fluxos verdadeiros, em vez de micro-lotes, permitindo an\u00e1lises em tempo real.<\/p>\n\n\n\n
Pr\u00f3s:<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Processamento de fluxo nativo com baixa lat\u00eancia<\/li>\n\n\n\n
- Toler\u00e2ncia a falhas e entrega garantida<\/li>\n\n\n\n
- Biblioteca compon\u00edvel para an\u00e1lise de fluxo<\/li>\n\n\n\n
- Integra-se com outras plataformas<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Contras:<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Ado\u00e7\u00e3o limitada at\u00e9 agora<\/li>\n\n\n\n
- Menos integra\u00e7\u00e3o de ecossistema<\/li>\n\n\n\n
- Depura\u00e7\u00e3o e ajuste de desempenho complicados<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Exemplos do mundo real<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- A Alibaba usa Flink para processar transa\u00e7\u00f5es de pagamento em tempo real durante mega vendas como o Dia dos Solteiros.<\/li>\n\n\n\n
- O ING Bank construiu um pipeline de processamento de fluxo com Flink para detectar fraude em tempo real.<\/li>\n\n\n\n
- A Rakuten monitora plataformas de e-commerce usando an\u00e1lise de transmiss\u00e3o Flink.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/e928cfdc7rs.exactdn.com\/info\/uploads\/sites\/4\/2023\/09\/image-11.png?strip=all\")
<\/a>IoT e Big Data – Apache Storm: Computa\u00e7\u00e3o em tempo real distribu\u00edda<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n Apache Storm<\/a>: Computa\u00e7\u00e3o em tempo real distribu\u00edda<\/h3>\n\n\n\n
O Apache Storm \u00e9 um mecanismo de processamento em tempo real distribu\u00eddo e de c\u00f3digo aberto projetado para alto desempenho e escalabilidade horizontal. O Storm \u00e9 usado para processar rapidamente fluxos de dados ilimitados.<\/p>\n\n\n\n
Componentes-chave como Spouts e Bolts tornam o Storm altamente extens\u00edvel. Ele tamb\u00e9m garante que cada mensagem ser\u00e1 processada por meio de recursos como mensagens confirmadas e checkpointing.<\/p>\n\n\n\n
O Storm \u00e9 ideal para aplicativos em tempo real que precisam de processamento de baixa lat\u00eancia de milh\u00f5es de eventos por segundo de IoT e dispositivos conectados. O Storm integra-se com tecnologias de filas de mensagens e bancos de dados.<\/p>\n\n\n\n
Pr\u00f3s:<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Escalabilidade horizontal com processamento de mensagem garantido<\/li>\n\n\n\n
- Baixa lat\u00eancia para processamento em tempo real<\/li>\n\n\n\n
- Toler\u00e2ncia a falhas por meio de confirma\u00e7\u00f5es<\/li>\n\n\n\n
- F\u00e1cil opera\u00e7\u00e3o e gerenciamento<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Contras:<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Requer a escrita de bolts e spouts mais complexos<\/li>\n\n\n\n
- Mais dif\u00edcil depurar e ajustar<\/li>\n\n\n\n
- Sem capacidades de aprendizagem de m\u00e1quina<\/li>\n\n\n\n
- Ado\u00e7\u00e3o e comunidade limitadas comparado ao Spark<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Exemplos do mundo real<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- A Webtrack DIG usa o Apache Storm para processamento em tempo real de bilh\u00f5es de eventos de m\u00eddia social para detectar tend\u00eancias.<\/li>\n\n\n\n
- A Yieldbot construiu um mecanismo de licita\u00e7\u00e3o em tempo real usando Storm para posicionar rapidamente an\u00fancios m\u00f3veis direcionados.<\/li>\n\n\n\n
- O Yahoo usa Storm para an\u00e1lise em tempo real para criar segmentos de p\u00fablico-alvo para publicidade.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
![\"IoT](\"https:\/\/e928cfdc7rs.exactdn.com\/info\/uploads\/sites\/4\/2023\/09\/image-10-1024x480-1.png?strip=all\")
<\/a>IoT e Big Data – TensorFlow: Treinamento e implanta\u00e7\u00e3o de modelos de ML<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n TensorFlow<\/a>: Treinamento e implanta\u00e7\u00e3o de modelos de ML<\/h3>\n\n\n\n
Embora n\u00e3o seja uma tecnologia pura de big data, o TensorFlow \u00e9 uma plataforma de c\u00f3digo aberto extremamente popular do Google para desenvolver modelos de aprendizado de m\u00e1quina e trein\u00e1-los em big data.<\/p>\n\n\n\n
O TensorFlow integra-se perfeitamente com mecanismos de computa\u00e7\u00e3o distribu\u00edda como Spark e plataformas de big data como Hadoop e Cassandra para aplicar an\u00e1lises avan\u00e7adas e algoritmos de aprendizagem de m\u00e1quina.<\/p>\n\n\n\n
Para aplicativos IoT, o TensorFlow capacita a constru\u00e7\u00e3o de modelos inteligentes como manuten\u00e7\u00e3o preditiva, detec\u00e7\u00e3o de anomalias e otimiza\u00e7\u00e3o em tempo real com base em dados de sensores.<\/p>\n\n\n\n
Pr\u00f3s:<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Altamente escal\u00e1vel usando computa\u00e7\u00e3o distribu\u00edda<\/li>\n\n\n\n
- Amplo ecossistema de ferramentas<\/li>\n\n\n\n
- Simplifica o desenvolvimento de modelos de ML<\/li>\n\n\n\n
- Treinamento e implanta\u00e7\u00e3o de alto desempenho<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Contras:<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- \n
- Requer habilidades especializadas em ML\/IA<\/li>\n\n\n\n
- Modelos complexos podem ser desafiadores para colocar em produ\u00e7\u00e3o e manter<\/li>\n\n\n\n
- Precisa de GPUs\/TPUs caros para aprendizado profundo avan\u00e7ado<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Exemplos do mundo real<\/strong><\/p>\n\n\n\n
- MapReduce<\/strong>: paradigma de programa\u00e7\u00e3o para processamento em paralelo em batch de dados no cluster<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
- HDFS (Hadoop Distributed File System)<\/strong>: armazenamento distribu\u00eddo e replicado em todo o cluster<\/li>\n\n\n\n
- Variedade de dados<\/strong> – os dados de IoT v\u00eam em muitos formatos, desde estruturados a n\u00e3o estruturados. As plataformas de dados precisam de lidar com a diversidade.<\/li>\n\n\n\n