Tools und Techniken für die skalierbare Datenverarbeitung im industriellen IoT

In seinem Vortrag teilt Jeremy seine Erfahrungen mit Werkzeugen und Techniken für skalierbare Datenverarbeitung im Industrial IoT. Angefangen mit einem im IoT gängigen "Senden aller Daten an die Cloud"-Ansatz hat er es durch verschiedene Branchenprojekte weiterentwickelt und landete schließlich bei einer Architektur, die auf MQTT ("Unified Namespace") und Apache Kafka für Stream Processing basiert.

Der Vortrag präsentiert die Herausforderungen, die in jeder Iteration zu meistern waren, darunter Latenzen, Organisationsaufbau und Schwierigkeiten beim MQTT-Protokoll.

Vorkenntnisse

• Erfahrungen im Industrial IoT bzw. in den Gegebenheiten der Produktion

Lernziele

• Verstehen der Herausforderungen bei der skalierbaren Datenverarbeitung im Industrial IoT und wie man diese meistert
  
• Erfahrungen mit verschiedenen Tools und Technologien, die bei der Datenverarbeitung im IIoT eingesetzt werden sowie deren Vor- und Nachteile
  
• Kenntnisse über die "Unified Namespace"-Architektur basierend auf MQTT
  
• Einblick in die Probleme des MQTT-Protokolls
  
• Inspiration für die Umsetzung in der eigenen Organisation