Cloud-Technologien Wie sich riesige Mengen an Messdaten in den Griff bekommen lassen

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1 Cloud-Technologien Wie sich riesige Mengen an Messdaten in den Griff bekommen lassen Autor / Redakteur: Elizabeth Dolman * / Hendrik Härter Intelligente Sensoren und benutzerdefinierte Messsysteme sind in der Lage, umfangreiche Datenmengen zu verarbeiten. Diese werden dann über eine IT-Infrastruktur gesammelt und in der Cloud gespeichert. Datenprotokollierungssystem: Die Stand-alone-Variante des NI-CompactDAQ-Systems ist zusammen mit LabVIEW ein flexibles und zugängliches System (National Instruments) Da moderne Maschinen, Fahrzeuge und Bauten fortlaufend komplexer werden, benötigen Ingenieure fortschrittliche Sensoren sowie Messsysteme und bessere Infrastrukturen für das Datenmanagement, um mit der Entwicklung Schritt zu halten. Die Überwachung des Large Hadron Collider oder eines viermotorigen Jumbojets beispielsweise erfordert tausende Sensorkanäle, die hunderte Terabyte an Daten erzeugen. Aufgrund des Bedarfs an hoher Kanalanzahl profitieren diese fortschrittlichen Systeme von den neuesten Sensortechnologien mit Plug-and-play-Betrieb, um die Installationszeit bei manueller Konfiguration zu verkürzen. Ingenieure benötigen, um mit wissenschaftlichen Innovationen mitzuhalten, intelligentere Sensoren und ebenfalls intelligentere, benutzerdefinierbare Messsysteme, mit denen sich die umfangreichen Datenmengen bewältigen lassen, die über eine größere IT-Infrastruktur gesammelt und integriert werden. Diese neuen Herausforderungen und Trends im Bereich Embedded-Messungen machen es nötig, dass Ingenieure über den Sensor hinausdenken, um aussagekräftige Ergebnisse effizient zu erzielen und zu verteilen. ERGÄNZENDES ZUM THEMA Vorteile von Cloud-Lösungen in der Messtechnik Vorteile von Cloud-Lösungen in der Messtechnik 1/6

2 Ein gängiger Ansatz für die Bereitstellung eines verteilten Systemverwaltungs- und Datenzugangs sind Cloud-Technologien, die im Allgemeinen folgende Vorteile bieten: Zusammenfassung von Daten: Wird die Entfernung zwischen den Bestandteilen eines Systems in Kilometern anstatt in Millimetern gemessen, können Daten in der Cloud gespeichert werden. Wenn beispielsweise der Zustand eines jeden Getriebes eines Windparks mit Hunderten von Windkraftanlagen überwacht wird, sind große Datenmengen extrem kostspielig und mühselig in der Handhabe. Dank der Datensicherung in der Cloud können solche Systeme Daten an einem gemeinsamen Ort speichern, so dass sie sich leicht sammeln, analysieren und vergleichen lassen. Zugriff auf Daten: In manchen Fällen ist der Zugang zum Embedded-Datenerfassungs- und - Überwachungssystem schwierig. Wenn etwa der Zustand einer Pipeline in einem entlegenen Gebiet Alaskas überwacht wird, so soll nicht unbedingt ein Techniker geschickt werden, um Informationen aufzuzeichnen und den Status des Systems zu prüfen. Werden diese Daten in der Cloud gespeichert, sind sie von überall her zugänglich, einschließlich vernetzter PCs und mobiler Geräte. Auslagern der Daten: Die nahezu unendlichen Rechnerressourcen in der Cloud bieten die Möglichkeit, rechenintensive Aufgaben auszulagern. Dabei kann es sich um anspruchsvolle Bild- oder Signalverarbeitung oder sogar um Kompilierung und Entwicklung handeln. Das Cloud Computing ist eine Technik in der IT-Branche, bei der entfernt liegende Serverdienste und -Speichermöglichkeiten bereitstellen, auf die über das Internet zugegriffen wird. Bei der Technical Data Cloud von National Instruments handelt es sich um einen Cloudbasierten Dienst, der Nutzern die Möglichkeit bietet, Messdaten und analysierte Ergebnisse sicher zusammenzuführen, zu speichern und mit anderen Nutzern auszutauschen. Die Cloud- Lösung von National Instruments ist eine Anwendung mit vollem Funktionsumfang, die in großen, professionell verwalteten Cloud-Datenzentren von Drittanbietern untergebracht ist, auf die über RESTful- oder native LabVIEW-APIs von überall her zugegriffen werden kann. In Kombination mit LabVIEW können Ingenieure Daten, die mit der Stand-alone-Variante des NI- CompactDAQ-Systems erfasst wurden, weltweit über mobile Geräte und Cloud Computing abrufen. BILDERGALERIE Fotostrecke starten: Klicken Sie auf ein Bild (1 Bilder) Mehr Sensoren bedeutet größere Komplexität Seit Jahrzehnten integrieren Ingenieure traditionelle analoge Sensoren in ihre Messsysteme und wenden somit unzählige Stunden für die Eingabe von 2/6

3 Sensorkonfigurationen auf. Der technologische Fortschritt macht es erforderlich, die Funktionalität oder strukturelle Integrität neuer Entwürfe mit einer größeren Vielzahl von Sensoren richtig zu testen. Bei Tests im und am Fahrzeug müssen zum Beispiel nicht nur die Standardsicherheits- und -fahrleistung, sondern auch automatische Einparkhilfen, Wecksysteme für den Fahrer, Totwinkel-Assistenten und sogar Infotainment-Systeme validiert werden. Dafür wird ein neues Maß an Komplexität mit einer höheren Anzahl an Sensoren und neuen Messtypen benötigt, die in ein einziges verlässliches, präzises System integriert werden müssen. Aber es wird erwartet, dass die Ingenieure, die sich diesen Herausforderungen beim Test moderner Technologien gegenübersehen, diese in derselben oder kürzeren Zeit und mit geringerem Kostenaufwand bewältigen. Um die Kosten zu senken, müssen sie Messhardware für mehrere unterschiedliche Prüflinge wiederverwenden. Bei einer so großen Anzahl an unterschiedlichen Messungen ist eine größere Schwachstelle die Konfigurierung und Wartung dieser Sensoren, die zudem kostenintensiv und fehleranfällig ist. Intelligentere Sensoren können helfen: Die Konfigurationszeit wird verringert und Präzision sowie Zuverlässigkeit erhöht. Intelligente Sensoren basieren auf dem TEDS-Standard (Transducer Electronic Data Sheet) IEEE , der festlegt, wie analoge Sensoren selbst beschreibende Funktionalitäten für den vereinfachten Plug-and-play-Betrieb übernehmen können. Der Standard beschäftigt sich mit der Mixed-Mode-Schnittstelle, die eine kostengünstige serielle Digitalschnittstelle für den Zugriff auf ein TEDS bietet, das auf dem Sensor integriert ist. Grundsätzlich werden Informationen wie Hersteller, Modellnummer und Seriennummer angegeben, wobei andere wichtige Eigenschaften wie Messbereich, -empfindlichkeit, Temperaturkoeffizienten und Kalibrierdaten häufig gespeichert werden. Dies ist im Grunde alles was man wissen muss, um Messungen mit Sensoren durchzuführen. Systeme mit höherer Zuverlässigkeit Datenblätter lassen sich elektronisch speichern und die erstellten Systeme verfügen über eine höhere Zuverlässigkeit dank besserer Sensorüberwachung und Positionsbestimmung. Bedienfehler bei der Verdrahtung und der Dateneingabe wirken sich nicht mehr auf die gesamte Integrität des Systems aus, da die Sensorkonfiguration direkt vom Sensor selbst gelesen wird. Neben der höheren Zuverlässigkeit bieten TEDS- Systeme eine höhere Genauigkeit, da kritische Kalibrierdaten auf dem Sensor gespeichert werden können. Fehler durch Offset und Verstärkung aufgrund von Faktoren wie Temperaturdrift und das Altern eines Systems können mithilfe der benutzerdefinierten Kalibrierabbildungen ausgeglichen werden, die auf dem Sensor abgelegt wurden. TEDS- Sensoren verkürzen die Installationszeit, die mit der manuellen Dateneingabe zusammenhängt, helfen dabei, Transkriptionsfehler zu vermeiden, die normalerweise während der Sensorkonfiguration entstehen, und liefern ein zuverlässigeres, präziseres Messsystem. 3/6

4 Kontextuelle Datenrecherche von Sensoren Zwar gibt es TEDS-Sensoren schon seit Jahren, doch ihre Relevanz nimmt zu. Der Grund: Tests werden komplexer und größere Datenmengen müssen verarbeitet werden. Bei der Datenrecherche lassen sich mit Kontextinformationen, die neben den Daten gespeichert werden, große Datensätze durchsuchen und in übersichtlichere, besser einsetzbare Datenmengen unterteilen. Gespeicherte Rohdaten zusammen mit dem Originalkontext oder gespeicherte Metadaten erleichtern es, Daten zu sammeln, abzulegen und auszuwerten. Kontextinformationen zu den Messdaten bieten dieselben Vorteile und beschreiben Sensortyp, Position, Hersteller oder Kalibrierdatum eines bestimmten Messkanals bis hin zu Revision, Entwickler oder Modellnummer des getesteten Prüflings. Je mehr Kontext zusammen mit den Rohdaten gespeichert wird, desto effizienter lassen sich die Daten während des Entwicklungszyklus verfolgen, suchen, ablegen und mit einer geeigneten Auswertesoftware zu künftigen Messungen in Beziehung setzen. Die modernen intelligenten Messsysteme können automatisch TEDS-Metadaten von einem kompatiblen Sensor ziehen und diese in vollständig durchsuchbare Felder innerhalb der Messdateien schreiben. So lassen sich größere Messdatensätze durchsuchen, um schnell die unterschiedlichsten Dateien zu finden: angefangen bei Dateien, die Messungen mit einem speziellen Sensor enthalten, bis hin zu jenen, die Messungen von Sensoren mit möglichem Kalibrierbedarf umfassen. Auch Embedded-Systeme werden intelligenter Nicht nur die Sensoren werden intelligenter: Das ist auch bei Embedded-Messsystemen der Fall, mit denen diese Sensoren unterstützt und weitere Industrieanforderungen erfüllt werden. Prüflinge werden zunehmend komplexer und erzeugen umfangreiche Datenmengen, während Ingenieure Zuverlässigkeit und schnelle Ergebnisse benötigen. Es ist zwar üblich, Testdaten an einen Host-PC über Standardbusse wie USB und Ethernet zu übertragen, doch Tests mit hoher Kanalanzahl und hohen Sample-Raten können den Kommunikationsbus leicht überlasten. Eine Alternative ist, Daten lokal zu speichern und Dateien für die Nachbearbeitung nach einem Test zu übertragen, wodurch mehr Zeit vergeht, bis verwertbare Ergebnisse umgesetzt werden können. Diese Herausforderungen lassen sich bewältigen, indem die neuesten Messsysteme auf führende Technologien von ARM, Intel und Xilinx setzen, um mehr Leistung und Verarbeitungsfunktionalitäten sowie handelsübliche High-End-Speicherkomponenten für eine durchsatzstarke Übertragung auf die Festplatte zu bieten. Mit integrierten High-End- Prozessoren wurde die Intelligenz von Messsystemen stärker dezentralisiert, indem Verarbeitungselemente enger mit dem Sensor und der Messung selbst verbunden wurden. Moderne Datenerfassungshardware wie die neue Stand-alone-Variante des NI- CompactDAQ-Systems von National Instruments umfasst leistungsstarke Multicore- Prozessoren, die Datenerfassungssoftware und verarbeitungsintensive Analysealgorithmen inline mit den Messungen ausführen können. Diese intelligenten 4/6

5 Messsysteme können Ergebnisse schneller analysieren und erzielen, ohne dass zunächst große Datenmengen übertragen werden müssen. Bei langfristigen oder Hochgeschwindigkeitsanwendungen wollen Ingenieure vermutlich die integrierte Intelligenz nutzen, um Daten nur unter bestimmten Bedingungen zu protokollieren, wodurch das System für eine effizientere Nutzung des Speicherplatzes auf der Festplatte optimiert wird. Schlüsselfertige Softwarewerkzeuge werden üblicherweise in einfachen Anwendungen eingesetzt. Doch für eine vollständige benutzerdefinierte Anpassung, mit der hohe Anforderungen erfüllt werden, können Ingenieure ein textbasiertes Programmierwerkzeug wie Microsoft Visual Studio oder einen grafischen Programmieransatz wie die Systemdesignsoftware NI LabVIEW verwenden. Auf Mess- und Testdaten jederzeit mobil zugreifen Mit der Intelligenz, die an die Messstellen verteilt wird, lassen sich automatisch Analyseroutinen ausführen. Dank mobiler Endgeräte lässt sich auf Daten unabhängig vom Standort sofort auf die gewünschten Informationen zugreifen. Messdaten und Testergebnisse sind schneller und bequemer verfügbar. Eine Beispielanwendung wären etwa Tests im und am Fahrzeug auf einer Teststrecke, in deren Verlauf der Fahrer Messungen direkt sehen muss, um schnell Ergebnisse zu erzielen, um zu wissen, ob der Test korrekt ausgeführt wird, um die Fehleranzahl zu reduzieren und Zeit zu sparen. Ein mobiles, auf das Armaturenbrett des Fahrzeugs montiertes Gerät ist eine bequeme und effektive Möglichkeit, Daten in Echtzeit einzusehen. Die Messsysteme der nächsten Generation stellen flexible, leistungsstarke Softwarewerkzeuge bereit, die sich in mobile Geräte integrieren lassen. Einige Anbieter haben damit begonnen, Support für die Integration von mobilen Geräten bereitzustellen häufig mit stark festgelegter Funktionalität. National Instruments, eines der führenden Unternehmen bei Innovationen im Datenerfassungsbereich, treibt die Entwicklung von Embedded-Messsystemen der nächsten Generation mit der Stand-alone-Variante des NI-CompactDAQ-Systems in Verbindung mit der Software LabVIEW voran. Diese Kombination bietet Ingenieuren ein äußerst flexibles, intelligentes und zugängliches Datenprotokollierungssystem. Dank LabVIEW können Messdaten dezentral dargestellt, überwacht und bearbeitet werden ganz gleich wo oder auf welchem Gerät. Fundierte Entscheidungen lassen sich so erheblich schneller treffen. Geographisch verteilte Messsysteme Die Kombination aus Messhardware und integrierter Intelligenz hat zunehmend den Einsatz von Embedded- und dezentralen Systemen ermöglicht und, in einigen Branchen, den Weg für völlig neue Anwendungen geebnet. In Datenerfassungssystemen, in denen viele Messungen durchgeführt werden besonders bei geographisch verteilten Messsystemen, müssen einige einmalige Herausforderungen bei der Datenspeicherung, -sammlung und -übertragung sowie bei der Systemverwaltung erfüllt werden. Da verteilte Datenerfassungs- und -analyseknoten effektiv Computersysteme mit 5/6

6 Softwaretreibern und -abbildern sind und häufig parallel an einige Computernetzwerke angebunden sind, werden dezentrale Verwaltungswerkzeuge für netzwerkbasierte Systeme benötigt, um ihre Konfigurationen, Wartungsmaßnahmen und Aktualisierungen zu automatisieren. Zudem treibt die Menge der erfassten Messdaten (unterstützt durch den Vormarsch mobiler Geräte und allgegenwärtiger Netzwerke) den zunehmenden Bedarf globaler Unternehmen an einem Zugang zu wesentlich mehr Datennutzern als in der Vergangenheit voran. Dafür sind Netzwerk- und Datenverwaltungssysteme notwendig, die mehreren Anwendern gleichzeitig Zugang erlauben, weshalb die Daten und der Zugriff darauf wiederum geografisch verteilbar sein müssen. * Elizabeth Dolman ist für das Produkt-Marketing der NI CompaqDAQ-Produkte bei National Instruments in Austin/Texas verantwortlich. Copyright Vogel Business Media 6/6