Soluciones de Big Analog Data™

Las cinco V's de Big Data

NI trabaja activamente para ofrecer soluciones completas de Big Analog Data™ Pero primero, considere Big Data regular, generalmente definida usando una combinación de cuatro "V's'":

VolumenEl sistema está obteniendo grandes cantidades o volúmenes de datos
VariedadLos datos obtenidos y analizados por el sistema varían en estructura y formato
VelocidadLos datos son obtenidos a una alta velocidad con altas razones de muestreo
ValorEl valor significativo es derivado del análisis de los datos; esto estaba, anteriormente, limitado por la tecnología

Otra "V" que NI está detectando al trabajar con los clientes es "visibilidad". Esto describe a empresas dispersas en todo el mundo que necesitan acceso a los datos en múltiples ubicaciones para realizar análisis y ver resultados:

 

VisibilidadSe tiene acceso a los datos o son visibles desde diferentes o múltiples ubicaciones geográficas

 

Para calificar como Big Data, no tiene que presentar las cinco características mencionadas, solamente una combinación de algunas de estas características.

 

¿Desde dónde es derivado Big Data?

Big Data es derivado desde una variedad de fuentes que están organizadas en tres categorías principales:

 

Fuentes de datos de la industria/ITTradicionalmente asociados con Big Data; los ejemplos incluyen datos derivados desde aplicaciones empresariales, como ERM, CRM y HR y datos de TI como eventos, registros e inventarios.
Fuentes socialesFuente emergente de Big Data; más personas generan más contenido social cada día. Mientras los usuarios proporcionan al público en general información espontánea sobre productos y sus experiencias en compañías los proveedores están buscando aprovechar y dar sentido a los datos.
Fuentes de datos de ingeniería/científicosLos ingenieros y científicos obtienen datos desde un fenómeno analógico natural del mundo físico. Esta es la fuente de información de Big Analog Data™. Así es, es Big Data derivado desde el mundo físico analógico que es medido y digitalizado a partir de la conversión analógica a digital (A/D).

 

Las fuentes de Big Analog Data™ son obvias (luz, señales de RF, vibraciones, temperaturas, etc.) y ocurren de manera natural o son generadas por maquinaria como equipo mecánico o electrónico. Big Analog Data™ se diferencia en tres aspectos del Big Data normal: Es 1) más viejo (los científicos creen que ha existido desde el comienzo de la universo), 2) más rápido como lo muestran las altas velocidades de muestreo y digitalización que pueden alcanzar los productos de NI y 3) más grande (las fuentes de datos analógicos están en todas partes y están produciendo datos constantemente). 

 

Arquitectura de la solución de tres niveles Big Analog Data™

NI describe las soluciones de Big Analog Data™ usando una arquitectura de solución de tres niveles, lo cual significa que las soluciones son elaboradas con elementos que corresponden a tres niveles diferentes. Estos se reúnen para crear una sola solución integrada que puede ser usada desde el punto en el que los datos son adquiridos inicialmente (desde un sensor) hasta la decisión tomada con base en estos datos.

 

 

 

Nivel 1

El primer paso para tomar una decisión basada en datos proviene de adquirirlos con precisión. Los datos analógicos provienen de adquirir un fenómeno natural como temperatura, tensión, presión, etc. Debido a que las variadas fuentes de datos analógicos son extensas, cada sistema requiere sensores y actuadores específicos (si son usados en una aplicación de control) para cumplir con las necesidades del tipo y magnitud del fenómeno natural medido.

Nivel 2

Este es una pieza valiosa de una solución completa de Big Data, ya que estos sistemas (CompactRIO, PXI, NI CompactDAQ) ayudan a conectar los beneficios de datos precisos adquiridos desde un sensor con los beneficios del análisis detallado de datos, generalmente mientras los datos están en tiempo real o en los primeros años de vida. Los nodos del sistema son equipos conectado por red (con software asociado) que realiza conversión A/D, acondicionamiento y análisis previo de los datos adquiridos y ayuda a pasar más allá del "borde" hacia el conmutador y el servidor donde son almacenados y probablemente experimentarán más análisis.

Hardware de NI: CompactRIO, PXI, NI CompactDAQ

Software de NI: NI LabVIEW, NI VeriStand, NI TestStand

Nivel 3

Una vez en el Nivel 2, los datos superan "el borde" y por lo general llegan a conmutador de red y después a un servidor en el que pueden ser almacenados y someterse a más análisis. Este es el punto en que los clientes pueden darse cuenta del gran valor de los datos que han adquirido y donde se toman muchas decisiones de ingeniería, científicas y de negocios. Este nivel también incluye la nube, una creciente y atractiva infraestructura de TI para los clientes de NI. Además, es en la infraestructura de TI en la que mucho del software RASM y de administración de sistemas se ejecutan, afectando a los productos del sistema de NI (CompactRIO, PXI, NI CompactDAQ). Esto se explica a continuación.

Software de NI: NI DIAdem, NI DataFinder

 

Tres áreas de innovación y consideraciones clave al desarrollar soluciones de Big Analog Data™

 

1. Administración de datos y transferencia

El valor de los datos, generalmente se detecta más allá del punto de adquisición. Por lo tanto, es necesaria la habilidad de transferir datos de manera precisa y segura a otros sistemas para análisis. Los datos deben tener formato, estar almacenados y ser fáciles de buscar; y las características importantes deben hacerse más visibles. Los ingenieros necesitan herramientas confiables para administración, visualización y generación de reportes que puedan tener acceso rápidamente a grandes volúmenes de datos dispersos desde múltiples fuentes.

Aprenda sobre el Módulo SystemLink TDM DataFinder para manejar grandes cantidades de datos generados durante pruebas y simulación.

2. Análisis de datos

El análisis y visualización de los datos son la clave para tener mayor conocimiento del significado de los datos. El valor de los datos adquiridos por lo general se encuentra después de que se ha realizado el análisis inicial, pero también después del análisis de ese análisis. Es de poca utilidad tener toneladas de datos, si usted no puede sacar conclusiones fácilmente que tengan impacto en su negocio. Este es el momento justo donde una táctica llamada "extracción de datos" puede ser útil.

Aprenda más sobre análisis programático usando LabVIEW.

Aprenda más sobre análisis interactivo con NI DIAdem.

3. Administración de sistemas/RASM

Las aplicaciones por lo general requieren múltiples nodos del sistema distribuidos para ser usados y administrados en una red. Para garantizar que estos sistemas distribuidos están operando como deberían, es necesario software para configurar, implementar, monitorear el estado, realizar inventarios y realizar actualizaciones del servicio cuando sea necesario.

  • “RASM” comprende cuatro características distintas pero relacionadas de un sistema de procesamiento de datos, mecánico u otro sistema físico (vea ni.com/rasm).
    • Fiabilidad: Un sistema opera como es debido, sin fallas o tiempo muerto y cumple con los requisitos de rendimiento deseados.
    • Disponibilidad: La medida de la frecuencia con la que un sistema puede realizar su función prevista, incluso en durante una falla.
    • Operatividad: Son las características y aspectos del diseño del sistema que contribuyen con la facilidad de diagnóstico y reparación.
    • Manejabilidad: Es el grado en que un sistema puede ser controlado, supervisado y monitoreado.

 

Note que el valor de estas herramientas para administración de sistemas/RASM, es directamente proporcional al número de nodos del sistema (CompactRIO, PXI, NI CompactDAQ) en la solución que será administrada. Para más información sobre el liderazgo de NI en RASM, vea ni.com/rasm.

En cada una de estas áreas, NI está invirtiendo en la innovación para incrementar la facilidad y el beneficio de las soluciones de Big Analog Data™. Software como LabVIEW y DIAdem es valioso desde el punto en que los datos son adquiridos en el sensor hasta sus primeros años de vida en el hardware de adquisición y hasta que llegan al servidor.