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IoT-Datenerfassung: Wenn Zeit das Wesentliche ist
Datenerfassung ist ein wichtiger Bestandteil von IoT-Implementierungen, aber sie muss auch für den Betrieb nützlich und genau sein. Erfassung im Nanosekundenbereich ist notwendig.
Eine Nanosekunde ist ein außerordentlich kleiner Zeitabschnitt. In einer Sekunde stecken so viele Nanosekunden wie in 31,7 Jahren Sekunden. Lassen Sie das einfach auf sich wirken.
In der Technik ist die Genauigkeit von Nanosekunden für die Überwachung spezifischer Hochgeschwindigkeits- und Niedriglatenzprozesse wie Speicherzugriffszeiten und Pausen zwischen Netzwerkpaketen wertvoll. Selbst in diesen Fällen werden die Werte in der Regel in Dutzenden oder Hunderten von Nanosekunden angegeben und für den normalen Gebrauch oft auf Millisekunden oder Sekunden normiert.
Im IoT benötigen nur sehr wenige Messungen für den täglichen Gebrauch wirklich eine Genauigkeit im Nanosekundenbereich. Die präzisesten Analog-Digital-Wandler messen Signale etwa 1 Million Mal pro Sekunde, und die meisten handelsüblichen Sensoren arbeiten mit viel niedrigeren Abtastraten, zum Beispiel mit 16 kHz oder 16.000 Signalen pro Sekunde.
Eine Nanosekunde ist bei diesen Genauigkeiten noch nicht einmal auf dem Radar, aber die zusätzlichen Informationen sind für IoT-Anwendungsfälle unglaublich nützlich. Sie können IT-Teams helfen, Betriebsanomalien zu erkennen.
Wenn Nanosekunden nicht immer verwendet werden, warum unterstützen dann die besten IoT- und Zeitreihendatenangebote diese Präzision? Die Kenntnis der Unterschiede zwischen diskreten Signalen und Ereignissen kann IT-Teams dabei helfen, herauszufinden, welche Daten ihnen ohne die Verwendung eines präzisen Zeitprotokolls entgehen – und warum eine solch granulare Datenerfassung wichtig ist.
Was sind diskrete Signale?
Diskrete Signale sind Sequenzen digitaler Informationen, die eine kontinuierliche Information im physikalischen Bereich darstellen. Ein intelligenter Stromzähler, der an das Energiemanagementsystem eines Gebäudes angeschlossen ist, misst beispielsweise kontinuierliche analoge Signale wie Volt, Hz und Ampere und gibt die Messwerte in sehr genauen Zeitintervallen und mit sehr hohen Raten aus.
Das IoT verwendet regelmäßig diskrete Signale. Jeder Temperatur-, Druck-, Feuchtigkeits- oder Standortdatenpunkt in einer IoT-Anwendung ist eine Stichprobe zu einem bestimmten Zeitpunkt. Oft, und meist hinter den Kulissen, geht die Präzision im Nanosekundenbereich durch Verdichtungs- und Aggregationsverfahren verloren.
Entwickler und Ingenieure entwerfen diese Techniken, um die Anzahl der Abtastungen zu minimieren und dennoch eine genaue und nützliche Darstellung des ursprünglichen Signals zu erhalten. Ein Beispiel hierfür ist der Swinging-Door-Algorithmus. Bei diesem Downsampling-Verfahren werden Stichproben gepuffert und Sequenzen von Stichproben ausgegeben, die eine optimierte, aber visuell und mathematisch ähnliche, Trendlinie der ursprünglichen Informationen darstellen.
Erfassen von Ereignissen
In Zeitreihendaten sind Ereignisse das Resultat diskreter Signale. Im Beispiel des Stromzählers wird ein Spannungsverlust oder Stromabfall als Ereignis betrachtet. Betrachtet man den höchstaufgelösten Trend dieser diskreten Signale, kann die Trendlinie eine sichtbare Anomalie, beispielsweise eine Spitze oder einen Abfall, aufweisen.
Die X-Achse in diesem Beispiel zeigt, dass die Wellenform in einer t0-Zeitachse gemessen wird. Für unsere Zwecke können wir uns die Hauptabschnitte als Nanosekunden vorstellen. Zwischen 200 und 300 Nanosekunden ab t0 gibt es eine Veränderung in der Wellenform – ein Ereignis, das wir für zukünftige Untersuchungen vormerken möchten. An dieser Stelle kommt alles zusammen.
t0+200ns hat außerhalb dieses speziellen Diagramms keine Bedeutung. Erst wenn wir t0 durch einen tatsächlichen Zeitstempel ersetzen, wird die Anomalie wirklich in einen Kontext gestellt. Wenn wir zum Beispiel wissen, dass t0 für Samstag, den 26. Oktober 1985, um 01:35:18.667 Uhr GMT steht, können wir die genaue Zeit der Anomalie berechnen und das Ereignis mit diesem GMT-Zeitstempel als 49913851866700200 bezeichnen. Diese sehr große, sehr genaue Zahl ist die Anzahl der Nanosekunden zwischen der Zeit und unserem Ereignis.
Dann müssen wir den genauen Zeitpunkt unserer Anomalie überprüfen. Um mehr über sie zu erfahren, müssen wir andere Ereignisse und diskrete Signale kontextualisieren. Damit wir diese Informationen erhalten, können wir abfragen, wie die Wellenform vor der Anomalie aussah, oder wie ein separates diskretes Signal vom gleichen Messgerät oder angeschlossenen Geräten aussehen würde. Das Sammeln all dieser kontextbezogenen Informationen und die Sequenzierung in eine Reihe von Ereignissen verdeutlicht, warum die Präzision im Nanosekundenbereich wichtig ist, insbesondere in wissenschaftlichen, technischen und IoT-Anwendungsfällen.
Sequenzierung von Ereignissen
Eine spezifische Abfolge von Ereignissen, die von den diskreten Signalen abstrahiert wird, ist der Schlüssel zu einer effektiven operativen Analyse. Unabhängig davon, ob Teams forensische Analysen und Nachuntersuchungen durchführen oder hypothetische Szenarien vorhersagen und testen, ist die Kenntnis der Reihenfolge der Ereignisse entscheidend. Die Teams sollten wissen, was genau zuerst und was zuletzt passiert ist. Wenn zwei Ereignisse gleichzeitig eintraten, geschahen sie dann genau zur gleichen Zeit, oder trat eines kurz vor oder nach dem anderen ein?
Wenn die zeitliche Präzision durch sekundengenaue oder minutengenaue Angaben verwischt wird, kann die Fähigkeit verloren gehen, Ursache und Wirkung von Ereignissen sicher zu verstehen. Es gibt außerdem Branchen, in denen es auf die Präzision von Nanosekunden ankommt, wo Dinge mit Lichtgeschwindigkeit passieren.
Erweiterte Überlegungen
Wenn mehrere Systeme die Daten erzeugen, die eine Sequenzierung erfordern, ist es eine große Herausforderung, die Zeit zwischen diesen Systemen auf die Millisekunde genau zu synchronisieren. Glücklicherweise wurde die Sequenzierung von Ereignissen, die aus diskreten, auf separaten Computern erzeugten Signalen abgeleitet werden, für Finanz- und Telekommunikationssysteme entwickelt und ist jetzt auf weniger als eine Millisekunde genau.
Das Präzisionszeitprotokoll ist ein guter Anfang für die Bewältigung der zeitlichen Herausforderungen. Es steht zu hoffen, dass die Weiterentwicklung dieser oder ähnlicher Technologien die Präzisionssynchronisation im Nanosekundenbereich schließlich zum Standard machen wird.
Es ist unmöglich, die Zeitstempelpräzision wiederherzustellen, wenn sie einmal in Datenpipelines verloren gegangen ist. Für IoT-Teams ist es schwierig zu wissen, ob sie diese Informationen in Zukunft benötigen. Wenn IoT-Prozesse und -Pipelines damit umgehen können, sollten sie diese zusätzlichen Digits einbeziehen.
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