{"id":41598,"date":"2022-12-25T19:31:44","date_gmt":"2022-12-25T18:31:44","guid":{"rendered":"http:\/\/54.194.80.134.nip.io\/internet-stvari-big-data-i-tvornica-fischertechnik-2-dio-arhitektonske-posljedice\/"},"modified":"2023-10-29T19:55:37","modified_gmt":"2023-10-29T18:55:37","slug":"internet-stvari-big-data-i-tvornica-fischertechnik-2-dio-arhitektonske-posljedice","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cubeserv.com\/hr\/internet-stvari-big-data-i-tvornica-fischertechnik-2-dio-arhitektonske-posljedice\/","title":{"rendered":"Internet stvari, Big Data i tvornica Fischertechnik &#8211; 2. dio: Arhitektonske posljedice"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"41598\" class=\"elementor elementor-41598 elementor-794\" data-elementor-settings=\"{&quot;element_pack_global_tooltip_width&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;size&quot;:&quot;&quot;,&quot;sizes&quot;:[]},&quot;element_pack_global_tooltip_width_tablet&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;size&quot;:&quot;&quot;,&quot;sizes&quot;:[]},&quot;element_pack_global_tooltip_width_mobile&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;size&quot;:&quot;&quot;,&quot;sizes&quot;:[]},&quot;element_pack_global_tooltip_padding&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;top&quot;:&quot;&quot;,&quot;right&quot;:&quot;&quot;,&quot;bottom&quot;:&quot;&quot;,&quot;left&quot;:&quot;&quot;,&quot;isLinked&quot;:true},&quot;element_pack_global_tooltip_padding_tablet&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;top&quot;:&quot;&quot;,&quot;right&quot;:&quot;&quot;,&quot;bottom&quot;:&quot;&quot;,&quot;left&quot;:&quot;&quot;,&quot;isLinked&quot;:true},&quot;element_pack_global_tooltip_padding_mobile&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;top&quot;:&quot;&quot;,&quot;right&quot;:&quot;&quot;,&quot;bottom&quot;:&quot;&quot;,&quot;left&quot;:&quot;&quot;,&quot;isLinked&quot;:true},&quot;element_pack_global_tooltip_border_radius&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;top&quot;:&quot;&quot;,&quot;right&quot;:&quot;&quot;,&quot;bottom&quot;:&quot;&quot;,&quot;left&quot;:&quot;&quot;,&quot;isLinked&quot;:true},&quot;element_pack_global_tooltip_border_radius_tablet&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;top&quot;:&quot;&quot;,&quot;right&quot;:&quot;&quot;,&quot;bottom&quot;:&quot;&quot;,&quot;left&quot;:&quot;&quot;,&quot;isLinked&quot;:true},&quot;element_pack_global_tooltip_border_radius_mobile&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;top&quot;:&quot;&quot;,&quot;right&quot;:&quot;&quot;,&quot;bottom&quot;:&quot;&quot;,&quot;left&quot;:&quot;&quot;,&quot;isLinked&quot;:true}}\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-729cd62 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"729cd62\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-d59093f\" data-id=\"d59093f\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2214488 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2214488\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"ce_text hyphenate block\">\r\n\r\nIm <a href=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/blog\/das-internet-der-dinge-big-data-und-eine-fischertechnik-fabrik-teil-1\/\">ersten Teil dieses Blogs<\/a> habe ich die Herausforderungen benannt, die Big Data f\u00fcr ein Data Warehouse darstellt.F\u00fcr die Big Data-Architektur eines solchen EDW im konkreten Fall eines SAP BW on HANA oder SAP BW\/4HANA ergeben sich damit bereits einfache Schlussfolgerungen:\r\n<ul>\r\n \t<li><strong>Es ist nicht m\u00f6glich, alle Daten in die SAP HANA zu laden.<\/strong>\u00a0Die Datenmengen sind einfach zu gross, die HANA-Hardware f\u00fcr diesen Fall unverh\u00e4ltnism\u00e4ssig teuer. Es empfiehlt sich f\u00fcr die Masse an Rohdaten eine entsprechend skalierbare und kosteng\u00fcnstige L\u00f6sung zu verwenden, z.B. ein Apache Hadoop-Cluster. Solche Cluster bieten Skalierbarkeit \u00fcber eine grosse Masse an g\u00fcnstiger Hardware und rechnen bereits in ihrer Architektur mit dem st\u00e4ndigen Ausfall einzelner Teile. So speichert das Hadoop-Filesystem HDFS die Daten immer mehrfach und ist daher betriebsbereit selbst wenn einzelne Server ausfallen. Gleichzeitig muss das System nat\u00fcrlich ber\u00fccksichtigen, dass es die Mehrfach gespeicherten Daten nicht mehrfach z\u00e4hlt oder liefert. Dazu ist Hadoop entworfen worden. Von diesen grossen Datenmengen auf der Hadoop-Seite k\u00f6nnen nun kleinere Extrakte oder Aggregate durchaus in die HANA geladen werden, oder schon auf der Hadoop-Seite in-Memory vorgehalten werden, z.B. mit Hilfe des Spark-Adapters, wie sie auch in SAP Vora verwendet werden.<\/li>\r\n \t<li><strong>Nicht nur Daten, sondern auch Ereignisse m\u00fcssen orchestriert werden.<\/strong>\u00a0Das Auftreten bestimmter Ereignisse in den Daten (z.B. Alarmmeldungen) kann sowohl auf der Big Data-Seite, dem Hadoop-Cluster, als auch auf der BW-Seite gewisse Prozesse triggern (Nachladen von Daten, Erstellen von Servicemeldungen, usw.). Diese Ereignisse m\u00fcssen auf beiden Seiten jeweils orchestriert werden, damit Prozesse technologie\u00fcbergreifend definiert werden k\u00f6nnen. Der SAP Data Hub bietet neben der Verwaltung der Datentransfers eben solch auch eine gemeinsame Verwaltung von Ereignissen, Jobs oder Triggern an.<\/li>\r\n<\/ul>\r\n<\/div>\r\n<div class=\"ce_colsetStart equalize subcolumns\">\r\n<div class=\"c50l first\">\r\n<div class=\"subcl\">\r\n<div class=\"ce_text block\">\r\n\r\nAll diese \u00dcberlegungen sind doch immer wieder recht abstrakt. CubeServ hat daher eine Fabriksimulation der Firma\u00a0<strong><a href=\"https:\/\/www.fischertechnik.de\/de-de\/service\/elearning\/simulieren\/fabrik-simulation-24v\">Fischertechnik\u00a0<\/a><\/strong>erworben, um einmal ganz konkret eine solche Architektur aufzubauen und zu demonstrieren. Die Fabrik besteht aus einem Hochregallager, aus einem zentralen Kran, aus einem Brennofen und einer Sortieranlage. Die G\u00fcter der Fabrik sind weisse, rote und blaue Plastikzylinder, die im Hochregal jeweils noch in rechteckigen schwarzen Boxen liegen.\r\n\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<div class=\"mod_colsetPart c50r \">\r\n<div class=\"subcr\">\r\n<div class=\"ce_image block\">\r\n<div class=\"image_container\">Hier die Fabrik in Aktion:<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\r\n<\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9b70a7c elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"9b70a7c\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/www.youtube.com\\\/watch?v=6GGwXYAHWuE&amp;t=13s&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"> <div class=\"brlbs-cmpnt-container brlbs-cmpnt-content-blocker brlbs-cmpnt-with-individual-styles\" data-borlabs-cookie-content-blocker-id=\"youtube-content-blocker\" data-borlabs-cookie-content=\"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\"><div class=\"brlbs-cmpnt-cb-preset-c brlbs-cmpnt-cb-youtube\"> <div class=\"brlbs-cmpnt-cb-thumbnail\" style=\"background-image: url('https:\/\/www.cubeserv.com\/wp-content\/uploads\/borlabs-cookie\/1\/yt_6GGwXYAHWuE_hqdefault.jpg')\"><\/div> <div class=\"brlbs-cmpnt-cb-main\"> <div class=\"brlbs-cmpnt-cb-play-button\"><\/div> <div class=\"brlbs-cmpnt-cb-content\"> <p class=\"brlbs-cmpnt-cb-description\">You are currently viewing a placeholder content from <strong>YouTube<\/strong>. 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Aus dem Brennofen kommt es zur Sortieranlage, eine Fotozelle erkennt die Farbe und entsprechend wird es in eines von drei Rutschen einsortiert. Von dort wird es wieder vom Kran entnommen und zum Hochregal gebracht, wo es wieder einsortiert wird. Die einzelnen Bereiche verf\u00fcgen zum Teil \u00fcber Sensoren wie Lichtschranken oder Fotozelle zur Farberkennung und \u00fcber Motoren.<\/p>\n<p>Hier der Link zur Produkthomepage dieser Fabrik:\u00a0<strong><a href=\"https:\/\/www.fischertechnik.de\/de-de\/service\/elearning\/simulieren\/fabrik-simulation-24v\">https:\/\/www.fischertechnik.de\/de-de\/service\/elearning\/simulieren\/fabrik-simulation-24v<\/a><\/strong>\u00a0.<\/p>\n<p>Die Fabrik wird bereits komplett montiert geliefert, allerdings ohne Steuerger\u00e4te und demzufolge auch ohne entsprechende Programmierung. Um die Fabrik zu steuern, wurden acht Siemens Logo 8 Steuerger\u00e4te an die entsprechenden Sensoren und Motoren angeschlossen. Die Steuerung in der Logo-Sprache wurde dann von unserem Basis-Experten, Peter Straub, vorgenommen. Diese Programmierung ist recht aufw\u00e4ndig, die zur Verf\u00fcgung gestellten Bestandteile von Sprache und Fabrik sind sehr einfach gehalten. Es gibt wenige Sensoren. Soll z.B. der zentrale Kran in Grundstellung gedreht werden, so wird er einfach eine bestimmte Zeit in eine bestimmte Richtung gedreht. Da er nicht \u00fcber einen festmontierten Anschlag hinausdrehen kann, ist er damit in 0-Stellung. Die Bestandteile der LOGO-Sprache sind ebenfalls sehr elementar (UND-Gatter, ODER-Gatter, Zeitverz\u00f6gerung und \u00e4hnliches). Es gibt z.B. keine komfortablen Variablen, die man z.B. f\u00fcr die Lagerhaltung nutzen k\u00f6nnte. F\u00fcr die Verdrahtung der Ger\u00e4te und der Programmierung der Fabrik kamen dann doch in etwa vier Wochen Aufwand zusammen.<\/p>\n<p>Im n\u00e4chsten Teil des Blog geht es dann darum, wie nun Daten aus dieser Fabrik in ein Big Data-Cluster kommen.<\/p>\n<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Im ersten Teil dieses Blogs habe ich die Herausforderungen benannt, die Big Data f\u00fcr ein Data Warehouse darstellt.F\u00fcr die Big Data-Architektur eines solchen EDW im konkreten Fall eines SAP BW on HANA oder SAP BW\/4HANA ergeben sich damit bereits einfache Schlussfolgerungen: Es ist nicht m\u00f6glich, alle Daten in die SAP HANA zu laden.\u00a0Die Datenmengen sind &#8230; <a title=\"Internet stvari, Big Data i tvornica Fischertechnik &#8211; 2. dio: Arhitektonske posljedice\" class=\"read-more\" href=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/hr\/internet-stvari-big-data-i-tvornica-fischertechnik-2-dio-arhitektonske-posljedice\/\" aria-label=\"Read more about Internet stvari, Big Data i tvornica Fischertechnik &#8211; 2. dio: Arhitektonske posljedice\">Pro\u010ditaj vi\u0161e<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":16,"featured_media":800,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","footnotes":""},"categories":[41],"tags":[45,44,43],"class_list":["post-41598","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-iot","tag-business-analytics-platform","tag-hadoop","tag-hana"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.9 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Internet stvari, Big Data i tvornica Fischertechnik - 2. dio: Arhitektonske posljedice - CubeServ<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.cubeserv.com\/hr\/internet-stvari-big-data-i-tvornica-fischertechnik-2-dio-arhitektonske-posljedice\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"hr_HR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Internet stvari, Big Data i tvornica Fischertechnik - 2. dio: Arhitektonske posljedice - CubeServ\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Im ersten Teil dieses Blogs habe ich die Herausforderungen benannt, die Big Data f\u00fcr ein Data Warehouse darstellt.F\u00fcr die Big Data-Architektur eines solchen EDW im konkreten Fall eines SAP BW on HANA oder SAP BW\/4HANA ergeben sich damit bereits einfache Schlussfolgerungen: Es ist nicht m\u00f6glich, alle Daten in die SAP HANA zu laden.\u00a0Die Datenmengen sind ... 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