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Analytics open source in streaming per l’IoT da Ibm

Si chiama Quarks la soluzioni che permette di portare l’analytics in streaming sull’Internet of Things per velocizzare la raccolta e l’analisi dei dati e per abbassare I costi. Il caso della SilverHook Powerboats nelle gare di velocità nautica
Immagine fornita da Shutterstock

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L’analytics in streaming dei flussi IoT può cambiare la gestione dei dati in molti campi applicativi, soprattutto laddove è necessario prendere decisioni in tempo reale a fronte di variabili che sono in rapida evoluzione come ad esempio nelle competizioni nella nautica o come in tutti quei settori dove l’IoT consente o impone di assumere decisioni in modo sempre più veloce su grandi quantità di dati.

Se si pensa alla crescita del numero degli endpoint di IoT e delle connessioni, con le previsioni di Idc che parlano di oltre 25 miliardi di endpoint entro il 2019 con un tasso di crescita annuo del 21,4 % e con la prospettiva di superare i 30 miliardi di connessioni nel 2020. E se a questo si aggiunge che tutti questi dispositivi dispongono di capacità di calcolo e di comunicazione che sono associate alla loro funzionalità di rilevamento digitale si può ben valutare la mole di dati che sono in grado di generare. In effetti tutti questi apparati faranno “parlare” le cose, gli ambienti, le case o le auto e alimenteranno a una crescente capacità di ascolto e di analisi dei dati.

In questo scenario si colloca l’annuncio di Quarcks, una nuova soluzione in grado di unire capacità di analytics in streaming su apparati Internet of Things. L’opportunità di analizzare i dati in ingresso per le aziende permette di di acquisire dati più rapidamente già con una componente di analisi.

Ibm opensource

Questa soluzione viene messa a disposizione della comunità Open Source e in particolare gli sviluppatori e di data scientist potranno utilizzarla per inventare e creare nuove applicazioni per gestire le enormi quantità di dati che arrivano dagli apparati IoT e che possono essere gestiti già in un primo livello di streaming. I dati che arrivano da sensori, dai contatori intelligenti, da tutti gli apparati wearable, dalle auto, da tutti i dispositivi mobile che sono costantemente connessi possono essere analizzati già in fase di data streaming. In questo scenario le imprese utenti di questi dati possono velocizzare i processi che permettono di ricavare informazioni utili dai dati stessi grazie alla caratteristica di Quarks che permette di disporre di strumenti di analisi in tempo reale, che possono portare dati elaborati alle applicazioni di destinazione e possono alimentare con dati già elaborati i sistemi cognitivi.

Il direttore di IBM Streams e IBM Fellow Nagui Halim ha sottolineato che nelle aziende «cresce la necessità di soluzioni di analytics più efficienti in funzione delle tipologie di apparati Internet of Things che devono gestire. Quarks si integra con un ricco ecosistema di sorgenti di dati e consente agli utenti di ottenere un maggior numero di informazioni utili partendo da una quantità ancora più elevata di dati, ma in modo molto più veloce ed efficiente. Il fatto che sia resa disponibile alla comunità Open Source – prosegue velocizzerà le azioni e permetterà di passare più velocemente dai dati grezzi ad azioni guidate dagli insight».

Nel mondo della nautica ad esempio la compagnia SilverHook Powerboats ha utilizzato una applicazione basata su Quarks per velocizzare l’analisi dei dati provenienti da tutti i sensori presenti nei motoscafi da competizione. L’obiettivo era quello di dare maggiore efficacia al processo decisionale per aumentare la sicurezza dei piloti, ma anche per disporre di dati e informazioni da utilizzare per arricchire le informazioni da fornire agli appassionati che seguono le gare attraverso vari tipi di media digitali. In particolare nelle gare di motonautica i dati di telemetria sono particolarmente importanti per decidere le strategie di gara e per assumere decisioni in tempo reale sulla sicurezza di certe operazioni. Il monitoraggio va ad alimentare soluzioni di analytics che sono in condizione di inviare avvisi in tempo reale, per conoscere immediatamente eventuali problemi di prestazioni del motore, la situazione della batteria e i dati biometrici anche legati allo stress e alla fatica fisica del pilota. Nel caso specifico di SilverHook i sensori sui motoscafi da competizione sono in grado di elaborare dati che arrivano da oltre 80 fonti diverse, che effettuano misurazioni 100 volte al secondo e che trasmettono questi dati al computer di bordo cinque volte al secondo a disposizione del team che gestisce la competizione da terra. La collaborazione tra IBM e Dataskill, ha permesso ai motoscafi SilverHook di disporre di una soluzione in grado di fornire dati in streaming ad un sistema di analytics basato sul cloud. Da una parte i piloti hanno accesso alle informazioni in tempo reale, durante la competizione, e possono effettuare regolazioni delle apparecchiature di bordo durante la gara. L’interfaccia visiva viene poi utilizzata per permettere agli appassionati che seguono le gare per visualizzare le posizioni dell’imbarcazione, la velocità e le classifiche in tempo reale.

Nigel Hook, co-fondatore e CEO di SilverHook Powerboats ha osservato che «grazie all’analytics in streaming di Quarks si può eseguire analisi direttamente a bordo con informazioni utilizzabili in modo più veloce e che possono rappresentare un vantaggio competitivo anche per vincere la gara. Un altro vantaggio – prosegue – riguarda poi la possibilità di eliminare la dipendenza dalle reti di comunicazione, che possono rivelarsi inaffidabili in condizioni estreme come quelle che si verificano quando si corre sull’acqua. Con le capacità di analisi in ingresso di Quarks possiamo adottare un modello comune di analytics in streaming su tutte le nostre barche e sulla nostra piattaforma applicativa centrale di streaming».

 

 

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