Advertisement

Anforderungstaxonomie für industrielle Cloud Infrastrukturen durch Internet of Things- und Big Data- Applikationen

  • Kornelia SchubaEmail author
  • Carsten Pieper
  • Sebastian Schriegel
  • Khaled Al-Gumaei
Open Access
Conference paper
Part of the Technologien für die intelligente Automation book series (TIA, volume 12)

Zusammenfassung

Die Anzahl miteinander vernetzter Sensoren, Geräte und Systeme wird in den nächsten Jahren weltweit weiter massiv ansteigen. Die Erhebung dieser Menge an Daten, es wird von Big Data gesprochen, ist nur dann sinnvoll, wenn Schlussfolgerungen daraus extrahiert werden. Auch die Anwendungsbereiche industrielle Automation und Smart City werden von Internet of Things- (IoT) und Big Data-Technologie derzeit maßgebend geprägt. Mit dem Anstieg von Datenquellen (IoT) und somit erzeugten Daten, die verarbeitet und analysiert werden müssen, müssen IT-Infrastrukturen entwickelt und angewandt werden, die die Anforderungen im Zusammenhang mit Big Data und IoT erfüllen. Eine Möglichkeit die wachsenden Datenmengen und Anforderungen zu bewältigen bietet die Integration von IoT und Big Data in Cloud Infrastrukturen. Heute sind viele Cloud-Lösungen marktverfügbar und die Begriffe IoT und Big Data werden inflationär genutzt, daher fällt es zunehmend schwer eine passende Lösung auszuwählen, die spezifischen Anforderungen einer Anwendung genügen. In diesem Paper wird eine strukturierte Anforderungstaxonomie entwickelt, die die spezifischen industriellen Anforderungen hervorhebt und die es erleichtert Cloud Plattformen passend zur Applikation auszuwählen und zu konfigurieren. Die Taxonomie wird an einem Use Case aus der industriellen Produktion und einem Use Case aus dem Smart City-Bereich evaluiert.

Copyright information

© Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en) 2020

Open Access Dieses Kapitel wird unter der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de) veröffentlicht, welche die Nutzung, Vervielfältigung, Bearbeitung, Verbreitung und Wiedergabe in jeglichem Medium und Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle ordnungsgemäß nennen, einen Link zur Creative Commons Lizenz beifügen und angeben, ob Änderungen vorgenommen wurden.

Die in diesem Kapitel enthaltenen Bilder und sonstiges Drittmaterial unterliegen ebenfalls der genannten Creative Commons Lizenz, sofern sich aus der Abbildungslegende nichts anderes ergibt. Sofern das betreffende Material nicht unter der genannten Creative Commons Lizenz steht und die betreffende Handlung nicht nach gesetzlichen Vorschriften erlaubt ist, ist für die oben aufgeführten Weiterverwendungen des Materials die Einwilligung des jeweiligen Rechteinhabers einzuholen.

Authors and Affiliations

  • Kornelia Schuba
    • 1
    Email author
  • Carsten Pieper
    • 1
  • Sebastian Schriegel
    • 1
  • Khaled Al-Gumaei
    • 1
  1. 1.Fraunhofer IOSB-INALemgoDeutschland

Personalised recommendations