Datová centra ve světě internetu věcí

Během příštích pěti let porostou investice firem do technologií tzv. internetu věcí (Internet of Things, IoT) tempem bezmála 14 procent ročně. Alespoň to tvrdí čerstvá studie analytiků IDC, kteří zároveň předpovídají, že do roku 2022 bude celkem investováno až 1,2 bilionu dolarů. Největší podíl na investicích do internetu věcí budou mít koncoví spotřebitelé, kteří stále více investují do technologií inteligentních domácností a domů, ale masivní investice lze očekávat také v sektorech pojišťovnictví a poskytování zdravotnických služeb. Největšími tahouny zavádění IoT budou ale odvětví dopravy a diskrétní výroby, kde se do roku 2022 očekávají (v každém zvlášť) investice přes 150 miliard dolarů.

Uvedené investice samozřejmě nezahrnují jen různé senzory, detektory, vysílače, inteligentní zařízení a další hardware internetu věcí, ale rovněž i nezbytné softwarové vybavení a související cloudové služby, stejně jako přenosové sítě, po kterých data z koncových zařízení do datových center putují. Cloudové služby se přitom starají o ukládání obrovského množství dat, která zařízení internetu věcí nepřetržitě generují, a často také o jejich následné zpracování a analýzu. Samostatnou kapitolou jsou pak služby postavené právě na základě získaných a analyzovaných dat.

Internet věcí a Průmysl 4.0

Internet věcí představuje jednu z hlavních hybných sil čtvrté průmyslové revoluce, tedy nástup Průmyslu 4.0. U výrobního odvětví plynou největší investice do internetu věcí především díky tomu, že zde aktuálně nacházíme nejvíce úspěšných příkladů využití IoT, které navíc vykazují velmi rychlou návratnost investovaných prostředků. Internet věcí totiž podporuje proces tzv. digitální transformace, která v oblasti průmyslové výroby zvyšuje podíl automatizace, efektivitu a konkurenceschopnost, stejně jako umožňuje větší míru přizpůsobení produkce individuálním požadavkům konkrétních zákazníků. Příkladů nasazení IoT ve výrobním průmyslu přitom najdeme celou řadu.

Digitalizace a automatizace výrobních zařízení umožňuje propojení a vzájemnou komunikaci mezi stroji i jejich vzdálené ovládání. Tato funkce internetu věcí úzce souvisí nejen se samotným výrobním procesem, ale také s údržbou strojů a zařízení. Senzory umístěné na strojích mohou sledovat řadu parametrů a včas informovat o odchylkách oproti standardizovaným parametrům výroby nebo o úrovni opotřebení komponent. Díky analýze těchto dat mohou firmy lépe plánovat údržbu a servis, včas připravit vše potřebné a vyhnout se tak neplánovaným odstávkám. Možnost detailního sledování celého výrobního procesu od umístění materiálu na skladě po naložení a distribuci hotového produktu představuje prostor pro další optimalizaci výroby a snížení nákladů odstraněním zbytečných procesů. Díky IoT lze sledovat každou jedinou skladovou položku a efektivněji plánovat celý dodavatelský řetězec, stejně jako zefektivnit logistiku hotových produktů. Všechny získané informace mohou putovat do ERP, skladových, CRM a dalších systémů.

Detailní kontrola celého výrobního procesu vede rovněž ke zvýšení kvality díky možnosti sledování parametrů ze strojů a výrobních zařízení i okolního prostředí (teplota, prašnost, vibrace ad.). Kromě přínosů pro zákazníky má vyšší kvalita výroby vliv samozřejmě také na efektivitu a náklady, protože dochází k úsporám materiálu a času, stejně jako ke snížení počtu reklamací.

V době internetu věcí navíc kontrola výrobních firem nad produkty nekončí jejich dodáním zákazníkům. Senzory umístěné v produktech budou i nadále sledovat provoz dodaných zařízení a mohou přivolat servis v případě poruchy nebo včas naplánovat výměnu opotřebovaných komponent.

Nekonečný příval dat

Internet věcí by nemohl vzniknout jen na základě propojených senzorů a inteligentních zařízení. Zásadní význam pro užitečnost a praktický přínos IoT má zejména analytický software, který pracuje se získanými daty. Objemy těchto dat jsou již dnes obrovské a budou dále růst. Extrémním příkladem může být letecký průmysl, kdy během každé hodiny letu generuje Boeing 787 ze svých senzorů až 40 TB dat. Automatizace v těžebním průmyslu, kdy je třeba zajistit maximální úroveň bezpečnosti, znamená 2,4 TB dat za každou minutu provozu. Dále zde máme například chytré elektroměry, vodoměry a plynoměry, jejichž výsledky měření budou představovat další terabajty dat ročně. Tato čísla uvádějí analytici společnosti Cisco, kteří zároveň předpovídají, že již v roce 2020 bude po celém světě instalováno více než 30 miliard připojených zařízení.

Množství dat plynoucí každou sekundu ze zařízení internetu věcí je třeba nejprve uložit a následně analyzovat. Teprve na základě těchto analýz je možné například řídit systémy prediktivní údržby, optimalizovat dodavatelské řetězce, výrobu a logistiku, rozhodovat se a plánovat. Nicméně Harvard Business Review uvádí, že v současné době je aktivně analyzována méně než polovina strukturovaných dat, ale především méně než jedno procento dat nestrukturovaných.

Nová role datových center

Na strmě rostoucí počet připojených zařízení internetu věcí a ještě rychlejší tempo růstu objemu dat ke zpracování se musí připravit i datová centra, respektive jejich provozovatelé. Pro vygenerovaná data bude potřeba stále větší úložná kapacita, ale rovněž i servery připravené na úlohy z oblasti analýzy velkých dat, modelování a predikcí. Pro možnost rychlého rozhodování a provádění změn na základě analýzy dat v reálném čase se nasazují servery připravené na tzv. in-memory computing, tedy stroje, které využívají stejnou (maximálně rychlou) paměť pro realizaci výpočetních operací i ukládání zdrojových dat. Příslušné in-memory softwarové technologie přitom zahrnují řešení jako SAP HANA nebo in-memory databázi Oracle či Teradata.

Hledisko času, tedy rychlosti zpracování je přitom ve většině IoT aplikací zcela klíčové, protože pozdější zpracování získaných dat nepřináší například v sektoru výroby potřebnou flexibilitu a možnost rychlé reakce na aktuální okolnosti. Dlouhodobé uchovávání dat ze senzorů internetu věcí zpravidla není nutné, protože se dále pracuje jen s agregovanými daty a výsledky výpočetních operací.

Kromě úložné kapacity a strojů vhodných pro výpočty s velkým množstvím dat v reálném čase je pro datová centra z hlediska technologií IoT důležitá rovněž rychlost odezvy. Proto řešení IoT často využívají menší, lokálně umístěná datová centra pro prvotní analýzu získaných dat a následně se data přesouvají k archivaci nebo pozdějšímu zpracování do vzdálenějších datových center s dostatečnou kapacitou.

Článek byl publikován v magazínu ICT revue.