Page 41 - 5.Introduction to IoT Analytics using hadoop
P. 41

หลักสูตรการวิเคราะหอินเทอรเน็ตของทุกสรรพสิ่งเบื้องตนดวย Hadoop   40



                        Device registry

                           เปนสวนที่เก็บขอมูลเกี่ยวกับการเขาถึงอุปกรณ เราตอง register อุปกรณเขากับบริการที่ตองการใชกอน (เชน

                  Cloud IoT Core เพื่อใหบริการเหลานั้น สามารถเขาถึงอุปกรณนั้นๆได


                        Device manager

                           เราสามารถบริหารจัดการบริการและอุปกรณตางๆที่ตอเชื่อมอยูในบริการนั้น  ติดตามสถานะและการทำงานของ

                  อุปกรณ  เปลี่ยนแปลงการกำหนดคาตัวแปร และ บริหารสิทธิ์การเขาถึงตางๆไดโดยผาน Device manager

                        MQTT


                           เปน Protocol มาตรฐานทางอุตสาหกรรมของ IoT ยอมาจาก Message Queue Telemetry Transport
                  มาตรฐาน MQTT เปน publish/subscribe (pub/sub  messaging protocol



                  4.3  สวนประกอบของ Cloud IoT Core

                           สวนประกอบหลักของ Cloud IoT Core คือ device manager และ protocol bridges โดย


                              -  Device manager ทำหนาที่รับการลงทะเบียนของอุปกรณเขากับ Service ซึ่งทำใหเราสามารถกำหนด
                                  ตัวแปรและติดตามตรวจสอบอุปกรณได


                              -  protocol bridges (MQTT and HTTP ซึ่งอุปกรณ ในสวนที่จะสามารถใชมันในการเชื่อมตอกับ
                                  Google Cloud Platform


                              -  ขอมูลตางๆจากอุปกรณสามารถสงตอไปที่ Cloud Pub/Sub และสามารถใชงาน Service ตางๆผาน
                                  Trigger Cloud Functions. เราสามารถวิเคราะหขอมูลแบบ streaming ไดอยางมีประสิทธิภาพผาน

                                  Cloud Dataflow หรือใช custom analysis รวมกับรูปแบบการวิเคราะหที่เราสรางขึ้นเองได

























                          รูปที่ 4.1 ภาพรวมสวนประกอบของ Service ตางๆ และการสงตอของขอมูลใน Cloud IoT Core
                                                  [ที่มา. https://cloud.google.com]


                   INTRODUCTION TO IOT ANALYTICS USING HADOOP     สถาบันสหวิทยาการดิจิทัลและหุนยนต มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลพระนคร
   36   37   38   39   40   41   42   43   44   45   46