Entwicklung einer Web-Applikation zur Anzeige und Aggregation von Daten
iotOps ist eine bestehende Plattform, die es Betreibern eines Lagers ermöglicht, verschiedene Messdaten des Lagers in Echtzeit zu überprüfen und in einem Interface anzeigen zu lassen. In einem einzelnen Lager können sich verschiedene Maschinen befinden, die pro Tag etwa 15’000’000 Datenpunkte generieren. Die Daten werden nicht persistent gespeichert und haben über verschiedene Lager hinweg keine einheitliche Struktur. Neben der nicht vorhandenen Struktur ist es ebenfalls nicht möglich, ein Lager nach Belieben zu modellieren, denn es wird lediglich die physische Struktur des Lagers als Modell auf iotOps abgebildet.
Ziel dieser Arbeit ist es, die anfänglich unstrukturierten Daten zu nutzen, um als Benutzer ein beliebiges Lager modellieren zu können, in welchem diverse Eigenschaften und Aggregationen der vorhandenen Daten einsehbar sind. Das Ziel ist es, diese Modellierung nicht auf eine Art von Lager zu beschränken, sondern auf alle möglichen Datenpunkte anzuwenden, um eine möglichst generell nutzbare Applikation zu designen.
iotOps Insight bietet eine Webplattform, auf welcher Lager, die verschiedene Messdaten generieren, abgebildet und zum Informationsgewinn genutzt werden können. Dafür wurden zeitbasierte Daten effizient gespeichert, um schnelle Abfragen und Aggregationen aller Datenpunkte eines Lagers zu generieren.
