Die Softwareentwicklerkonferenz
zu Internet of Things und Industrie 4.0
Köln, KOMED, 1.-3. April 2019

building IoT 2019 » Programm »

// Orientierung im Nebel: Unterschiede zwischen Stream Processing in Edge und Cloud

In dem Vortrag wird eine Einführung in die Zeitreihendaten-Analyse und Stream Processing am Edge gegeben. Beispiele für typische Anwendungsfälle ist die Auswertung von Maschinen- und Anlagendaten, die durch das Aufkommen der Industrie 4.0 immer populärer wird. Im Vortrag werden Stream Processing Frameworks aus dem Cloud Computing vorgestellt und diskutiert warum sich diese nicht zwingend performant für die Analyse von Zeitreihendaten am Edge eignen. Mit dem Open-Source-Projekt Apache Edgent entsteht aktuell ein Framework für genau solche Problemstellungen und das Verarbeiten von Streams auf Edge Devices wird vereinfacht. Dies soll anhand eines Codebeispiels demonstriert werden.

Vorkenntnisse
* Es ist hilfreich aber nicht nötig, wenn die Zuhörer sich im Umfeld der Produktion/Fertigung auskennen.
* Der gezeigte Quellcode ist in Java, daher ist eine grobe Kenntnis von Java ebenfalls für das Verständnis hilfreich.

Lernziele
Ziel dieses Vortrages soll es sein, auf die verschiedenen Arten des Stream Processings einzugehen und insbesondere aufzuzeigen, dass es noch Anwendungen zur Datenstromanalyse gibt die sich nicht ad-hoc durch die bestehenden Frameworks abgedeckt sind. Insbesondere wird vorgestellt, wie sich Zeitreihen als Stream verarbeiten lassen. Ausserdem wird der aktuellen stand des Projekts Apache Edgent (Incubating) vorgestellt. Weiterhin soll gezeigt werden, dass sich Industrie-4.0-Anwendungen auf der Basis von etablierten Open-Source-Lösungen bauen lassen.

// Julian Feinauer Julian Feinauer

hat in Stuttgart Mathematik studiert. Neben seinem Interesse an Open Source und Big Data kam er bei verschiedenen Tätigkeiten in der Automobilindustrie immer wieder mit der Analyse von Zeitreihen in Berührung. Seit 2016 konzentriert er sich bei der pragmatic minds GmbH auf die schnellen Analyse von Zeitreihendaten und seit 2016 bei der pragmatic industries GmbH mit Fokus auf Industriedaten.