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Version: 5.6

Cloud / IoT

Die Plug-ins in diesem Bereich verbinden den OPC Router mit Cloud-, Messaging- und IoT-Systemen. Sie verwenden diese Plug-ins, wenn Daten aus Maschinen, Anlagen oder Anwendungen an externe Plattformen gesendet oder von dort empfangen werden sollen.

Für die Auswahl ist nicht in erster Linie tiefes IoT-Fachwissen erforderlich, sondern die Frage, wie das Zielsystem Daten bereitstellt oder erwartet: als Nachrichtenstrom, per Web-API oder über eine Datenplattform.

Typische Einsatzfälle​

  • Übertragen von Maschinen- und Prozessdaten an Cloud- oder IoT-Plattformen
  • Empfangen von Ereignissen, Befehlen oder Nachrichten aus externen Systemen
  • Austausch von Daten mit Web-APIs
  • Bereitstellen von Betriebsdaten für Analyse- und Reporting-Plattformen

Übersicht​

  • Apache Kafka: Für verteilte, ereignisbasierte Datenströme mit hohem Datenaufkommen.
  • MQTT: Für leichtgewichtige Publish-/Subscribe-Kommunikation mit Geräten, Gateways und IoT-Brokern.
  • REST: Für den Datenaustausch über HTTP- und HTTPS-basierte Schnittstellen, sowohl als Client als auch als Server.
  • Snowflake: Für den bidirektionalen Datenaustausch mit der Snowflake AI Data Cloud, etwa zum Schreiben von Betriebsdaten für weitere Analysen oder zum Lesen von Daten für Rückmeldungen und Folgeprozesse.
  • Sparkplug: Für standardisierte MQTT-basierte IIoT-Kommunikation mit vordefinierter Struktur für Geräte- und Zustandsdaten.

Auswahlhilfe​

  • Verwenden Sie MQTT, wenn ein Broker die zentrale Kommunikationskomponente ist und Geräte oder Anwendungen Nachrichten veröffentlichen und abonnieren.
  • Verwenden Sie Sparkplug, wenn neben MQTT auch eine standardisierte Modellierung von Knoten, Geräten und Zuständen erforderlich ist.
  • Verwenden Sie REST, wenn das Zielsystem HTTP- oder HTTPS-Endpunkte bereitstellt oder der OPC Router selbst eine HTTP- oder HTTPS-Schnittstelle anbieten soll.
  • Verwenden Sie Apache Kafka, wenn Daten als skalierbarer Ereignisstrom in verteilten Systemen verarbeitet werden.
  • Verwenden Sie Snowflake, wenn Daten strukturiert in Snowflake geschrieben oder von dort gelesen werden sollen, beispielsweise für Analysen, Reporting oder die Rückführung von Cloud-Ergebnissen in operative Prozesse.