Trực quan hoá dữ liệu là một thành phần chính của hệ thống IoT. Chọn trực quan phù hợp cho sự phát triển và sản xuất đòi hỏi phải đánh giá các công cụ có sẵn liên quan đến tính linh hoạt, dễ sử dụng và các tính năng mà chúng hỗ trợ.
Trong bài viết này, Đổi Mới GRP sẽ cung cấp thông tin so sánh của các công cụ trực quan hóa IoT thông dụng bao gồm : Power BI, Grafana và Kibana.
Hiển thị dữ liệu là một chủ đề nóng cho IoT hiện nay. Khi nhiều công ty kết hợp với các sáng kiến và đổi mới dựa trên dữ liệu để thay đổi chiến lược và cách thức hoạt động tổng thể của họ, tầm quan trọng trung tâm của việc trực quan hóa dữ liệu ngày càng tăng. Các nhà cung cấp dịch vụ và người dùng cuối cũng đang bắt đầu nhận ra giá trị đặc biệt của các công cụ trực quan hóa dữ liệu cho các ứng dụng IoT. Chúng ta đang tìm hiểu cách rút ra thông tin chi tiết mới từ dữ liệu “lãng phí” trước đó.
Dùng Power BI để hiển thị dữ liệu theo thời gian thực
Cùng với Tableau, Power BI là cổng nối cho tất cả các ứng dụng IoT yêu cầu trực quan hóa dữ liệu. Ban đầu, Power BI là một công cụ thông minh kinh doanh bao trọn gói cho phép các công ty trực quan hóa một loạt các tập dữ liệu. Nó có danh sách tích hợp toàn diện và có thể lấy dữ liệu từ nhiều nguồn như Excel, Google Analytics, Salesforce và các nền tảng truyền thông xã hội. Như với hầu hết các sản phẩm của Microsoft, Power BI khá trực quan và có một đường cong học tập hợp lý. Một điều khác cần nhắc đến, Power BI là một dịch vụ trả tiền.
Trạm quan sát thời tiết sử dụng PowerBI IoT
Hiển thị dữ liệu cho các ứng dụng IoT với Power BI
Thị trường IoT đang phát triển đã truyền cảm hứng cho Microsoft mở rộng khả năng của Power BI để bao gồm việc hiển thị dữ liệu theo thời gian thực cho các ứng dụng IoT. Hôm nay, bạn có thể kết nối bất kỳ thiết bị IoT, cảm biến hoặc ứng dụng nào với công cụ để truyền dữ liệu theo thời gian thực, làm cho nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn không chỉ cho các dự án dựa trên Azure mà còn dự án IoT được xây dựng trên bất kỳ nền tảng chính nào. Ngoài quy trình xây dựng Dashboardvà thiết lập tương đối dễ dàng, Power BI nổi bật với chức năng quản lý dữ liệu bằng lời nói độc đáo của nó. Bạn có thể sử dụng các lệnh ngôn ngữ tự nhiên để truy vấn dữ liệu, và Power BI sẽ trả về trực quan có liên quan ngay trên màn hình – một lợi thế cho người dùng không rành về kỹ thuật.
Lợi ích của Power BI:
- Cả dữ liệu động và dữ liệu tĩnh
- Đường cong học tập ngắn
- Các kiểu trực quan hóa dữ liệu phong phú
- Truy vấn dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên
- Tích hợp IoT mới
Ứng dụng Grafana trực quan hóa dữ liệu IoT
Grafana là một công cụ phân tích dữ liệu chuyên nghiệp và phân tích chuyên về trực quan hóa phân tích chuỗi thời gian. Giống như Power BI, Grafana được biết đến với nhiều kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu, khả năng rộng lớn để xây dựng và quản lý trang tổng quan và danh sách rộng lớn các nguồn dữ liệu có thể (ví dụ: AWS, Prometheus và Elasticsearch).
Hiển thị dữ liệu cho các ứng dụng IoT với Grafana
Trực quan hoá dữ liệu với Grafana
Grafana ban đầu được thiết kế để theo dõi tình trạng của CPU và hệ thống. Nhưng như đã đề cập ở trên, công cụ này được biết đến là một trong những công cụ tốt nhất cho việc hiển thị dữ liệu chuỗi thời gian. Nó khá phổ biến ở IoT và các ngành dọc tập trung vào kết nối.
Các tính năng nổi bật của Grafana bao gồm xây dựng Dashboard phức tạp, cảnh báo và thông báo được bật, bộ lọc tùy chỉnh và chú thích cho dữ liệu phát trực tuyến. Grafana cũng cho phép bạn cá nhân hóa các trang tổng quan cho những người dùng khác nhau. Nhưng không có công cụ nào là hoàn hảo. Chẳng hạn, nó sẽ không có khả năng truy vấn ngôn ngữ tự nhiên. Grafana thiếu truy vấn toàn văn và thậm chí yêu cầu một cú pháp truy vấn cụ thể cho từng nguồn dữ liệu.
Lợi ích của Grafana
- Một loạt các nguồn dữ liệu
- Hoàn hảo cho dữ liệu chỉ số
- Đặc quyền quản lý dữ liệu: bộ lọc tùy chỉnh, chú thích, cảnh báo và thông báo được gửi tới email
- Cá nhân hóa trang tổng quan cho các vai trò người dùng khác nhau
Ứng dụng Kibana để trực quan hoá dữ liệu IoT
Kibana là một phần của bộ công cụ quản lý dữ liệu Elastic Stack. Nó được thiết kế đặc biệt để hình dung dữ liệu chuỗi thời gian từ các cụm Elasticsearch. Elasticsearch là một công cụ tìm kiếm dựa trên nền tảng Apache Lucene. Nó cung cấp một bộ máy tìm kiếm dạng phân tán, có đầy đủ công cụ với một giao diện web HTTP có hỗ trợ dữ liệu JSON. Elasticsearch được phát triển bằng Java và được phát hành dạng nguồn mở theo giấy phép Apache.
Nó cho phép một loạt các biểu diễn dữ liệu. Nó cũng bao gồm các bản đồ và cho phép bạn tạo các tùy chỉnh trực quan, xây dựng các trang tổng quan phức tạp và chia sẻ mọi thứ dễ dàng với các nhóm, quản lý và thậm chí cả các khách hàng.
Hiển thị dữ liệu cho các ứng dụng IoT với Kibana
Được xây dựng trên nền tảng Elasticsearch, Kibana tích hợp trực tiếp vào môi trường Elastic Stack. Tuy nhiên, tích hợp trực tiếp có một nhược điểm chính: Kibana bị giới hạn bởi dữ liệu đến từ Elasticsearch.
Tuy nhiên, công cụ này là lựa chọn tốt cho các ứng dụng IoT yêu cầu hiển thị và phân tích nhật ký nhờ khả năng thực hiện “các kết quả mờ” cho các truy vấn dữ liệu. Kibana cũng cung cấp cho người dùng các tính năng quản lý dữ liệu và hình ảnh tiên tiến, bao gồm các kỹ thuật Machine Learning để phát hiện và khám phá những bất thường trong các tập dữ liệu.
Lợi ích của Kibana
- Hoạt động với bất kỳ loại dữ liệu chuỗi thời gian nào
- Tính năng Machine Learning
- Kết quả mờ cho truy vấn dữ liệu
- Dễ dàng thiết lập và chia sẻ
- Tích hợp trực tiếp với Elastic Stack
Chọn công cụ trực quan hóa dữ liệu IoT phù hợp
“Cần phải làm rõ các mục tiêu về hiển thị dữ liệu của bạn quan trọng hơn tất cả. Trước tiên, điều quan trọng là phải xác định các mục tiêu và nhu cầu và chỉ sau đó mới khám phá các nền tảng trực quan hóa dữ liệu khác nhau.
Trước hết, nếu công ty đã sử dụng một công cụ quản lý dữ liệu cụ thể cho một số mục đích, việc xây dựng dữ liệu trực quan cho một dự án IoT mới bằng cách sử dụng cùng một công cụ hoặc ít nhất một công cụ tương thích với hệ sinh thái dữ liệu đã tồn tại là điều phải suy xét.
Ví dụ, nếu công ty dựa vào ElasticStack để giám sát hiệu năng hệ thống, có thể là một ý tưởng hay khi sử dụng Kibana do sự tích hợp trực tiếp của nó với ElasticStack. Mặt khác, các doanh nghiệp sử dụng AWS dễ dàng hơn để tích hợp với Grafana hơn là chuyển sang các hệ sinh thái dữ liệu khác. Tuy nhiên, nếu công ty cần phải vượt xa khả năng hiển thị dữ liệu theo chuỗi thời gian, các công cụ linh hoạt hơn như Tableau hoặc Power BI có lẽ là lựa chọn tốt. Đó là sự cân bằng giữa những gì đến trước và những gì bạn định làm với việc hiển thị dữ liệu.
Kibana sẽ phù hợp với bất kỳ dự án nào liên quan đến việc hiển thị nhật ký log hoặc số liệu, trong khi Grafana hoạt động tốt nhất cho các dự án bị hạn chế trong việc hiển thị số liệu. Grafana cũng tuyệt vời cho các ứng dụng yêu cầu trang tổng quan được cá nhân hóa cho những người dùng khác nhau, trong khi Kibana cho phép xây dựng và chia sẻ các trang tổng quan thống nhất cho tất cả các danh mục người dùng.
Cả Kibana và Grafana đều được thiết kế đặc biệt để phân tích dữ liệu chuỗi thời gian. Như vậy, chúng cung cấp một loạt các đặc quyền hình dung cho phân tích chuỗi thời gian. Hơn nữa, những công cụ này là nguồn mở và không tốn kém gì cả.
Làm rõ mục tiêu của việc hiển thị dữ liệu của bạn quan trọng hơn tất cả. Hãy tự hỏi mình, Tôi đang cố gắng đạt được mục tiêu nào bằng cách trực quan hóa những dữ liệu này? Tôi hy vọng sẽ cho mọi người thấy điều gì? Trước tiên, điều quan trọng là phải xác định các mục tiêu và nhu cầu và chỉ sau đó mới khám phá các nền tảng trực quan hóa dữ liệu khác nhau. Làm theo quy trình này sẽ giúp đảm bảo rằng bạn đáp ứng được công cụ phù hợp nhất với nhu cầu riêng của bạn.
