Quais são alguns dos casos de uso e cenários para usar middleware em IoT e computação de borda?

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Middleware é uma camada de software que facilita a comunicação, integração e interoperabilidade entre diferentes aplicativos, dispositivos e plataformas. No contexto da IoT e da computação de borda, o middleware pode desempenhar um papel crucial na habilitação de processamento e gerenciamento de dados escaláveis, seguros e eficientes em sistemas heterogêneos e distribuídos. Neste artigo, exploraremos alguns dos casos de uso e cenários para o uso de middleware em IoT e computação de borda.

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1 Abstração e normalização de dados

Um dos desafios da IoT e da computação de borda é lidar com a diversidade e complexidade de fontes e formatos de dados. O middleware pode fornecer uma interface e representação comuns para dados que abstraem os detalhes do hardware, protocolos e padrões subjacentes. Isso pode simplificar o desenvolvimento e a implantação de aplicativos e serviços que consomem e produzem dados de diferentes dispositivos e plataformas. Por exemplo, o middleware pode permitir que um aplicativo de casa inteligente acesse e controle vários sensores e atuadores, independentemente de seu fornecedor, modelo ou protocolo de comunicação.

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2 Filtragem e agregação de dados

Outro desafio da IoT e da computação de borda é gerenciar o grande volume e a velocidade dos dados gerados por dispositivos e sensores. O middleware pode ajudar a reduzir a largura de banda e a latência da rede executando filtragem e agregação de dados na borda ou perto dela. Isso pode envolver a aplicação de regras, políticas ou algoritmos para selecionar, transformar ou combinar dados com base na relevância, qualidade ou contexto. Por exemplo, o middleware pode filtrar dados barulhentos ou redundantes de sensores ambientais ou agregar dados de várias câmeras para reconhecimento facial.

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Chris Ahrendt
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I use the term seperating the wheat from the chaf. Most data coming from IOT devices are not needed by core processes. So you need to filter these events at the edge to reduce the network overhead which can occur. This overhead reduction is critical when you are dealing with remote IOT devices who broadcast over packet systems, celular modems or store and forward technologies.

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3 Segurança e privacidade de dados

Um terceiro desafio da IoT e da computação de borda é garantir a segurança e a privacidade dos dados em trânsito e em repouso. O middleware pode fornecer mecanismos para criptografia, autenticação, autorização e auditoria de dados em diferentes dispositivos e plataformas. Isso pode proteger os dados contra acesso, modificação ou vazamento não autorizados, além de estar em conformidade com os padrões regulatórios e éticos. Por exemplo, o middleware pode criptografar dados de dispositivos médicos antes de enviá-los para a nuvem ou verificar a identidade e as permissões de usuários ou aplicativos que solicitam dados de nós de borda.

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4 Sincronização e replicação de dados

Um quarto desafio da IoT e da computação de borda é manter a consistência e a disponibilidade dos dados em diferentes locais e redes. O middleware pode fornecer mecanismos de sincronização e replicação de dados que garantem que os dados sejam atualizados e acessíveis entre dispositivos e plataformas. Isso pode oferecer suporte a backup, recuperação e migração de dados, além de habilitar modos de operação offline e online. Por exemplo, o middleware pode sincronizar dados de dispositivos vestíveis com servidores em nuvem ou replicar dados de nós de borda para outros nós de borda para balanceamento de carga ou tolerância a falhas.

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👩🏻🚀 Dr. Vivien Dollinger

On-device Vector Database & Data Sync for Mobile, IoT & Embedded devices | Decentralized Data | Edge AI | Local AI | Vector Search with efficiency, privacy & sustainability at its core 💚
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Data synchronization is a typical recurring challenge almost every project working with decentralized devices / decentralized data face. On top, it is a non-trivial challenge that is time-consuming, expensive, and risky to solve, and additionally expensive to maintain... An already optimized and well-tested middleware solving this out-of-the-box is a no-brainer really, and will not only save dev and maintenance costs, but also, at least if well done, bandwidth and networking costs.

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5 Análise e inteligência de dados

Um quinto desafio da IoT e da computação de borda é extrair valor e insights dos dados. O middleware pode fornecer mecanismos de análise e inteligência de dados que permitem que aplicativos e serviços executem tarefas complexas, como reconhecimento de padrões, detecção de anomalias, previsão ou otimização. Isso pode envolver o uso de aprendizado de máquina, inteligência artificial ou outras técnicas para processar e interpretar dados na borda ou perto dela. Por exemplo, o middleware pode analisar dados de sensores de tráfego para otimizar o fluxo de tráfego ou dados de máquinas industriais para detectar falhas ou melhorar a eficiência.

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Chris Ahrendt
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these insights can also like filtering be pushed to the edge as well which can reduce the data which is collected and broadcast to be collected for further insights.

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6 Veja o que mais considerar

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Bhavik Makwana

Founder & CEO @ ZenDevX | Helping IT Service Companies & Startups to build their Apps 10x faster
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Middleware for IoT and edge computing helps various systems communicate with each other easily while processing data and controlling devices. One application is in real-time data gathering, which involves middleware collecting and processing sensor data from the edge device for things to happen faster and better. Another use is device orchestration-that is, in the management of how IoT devices or services work together in coordination. A further application is security, which involves middleware handling authentication, encryption, and access control. Also, middleware helps change protocols so different IoT devices and platforms can work together.

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1 Abstração e normalização de dados

2 Filtragem e agregação de dados

3 Segurança e privacidade de dados

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