Warum wird die Berechnung von Smart-Home-Funktionen bei gleicher Abtastrate wichtiger, je mehr Sensoren vorhanden sind?
Die Merkmalsberechnung wird bei zusätzlichen Sensoren wichtiger, da Datenströme mit fester Rate den Aufwand pro Messwert vervielfachen und zusätzliche Synchronisations- und Fusionsbeziehungen schaffen.
Bei einer Messung pro Sekunde erzeugen 20 Sensoren 1,7 Millionen Beobachtungen pro Tag, 200 Sensoren dagegen 17,3 Millionen. Das Filtern jedes Datenstroms skaliert ungefähr mit der Sensoranzahl, während raumbezogene Korrelationen, Anwesenheitsfusion und überlappende Fenster zusätzlichen Ausrichtungs- und Paarvergleichsaufwand verursachen. Die Abtastrate blieb konstant, aber die Gesamtzahl der Ereignisse änderte sich während des ausgelastetsten Automatisierungszeitraums deutlich.
Der Aufwand pro Sensor skaliert mit Datenströmen und Messwerten
Ein Merkmal wie gleitender Mittelwert, Varianz, Steigung oder Schwellenwertstatus verarbeitet jeden eingehenden Wert und speichert den Fensterstatus. Bei N Sensoren mit der Frequenz f skalieren der grundlegende Rechenaufwand und der Ereignisverkehr ungefähr mit N mal f, solange die Merkmalsanzahl konstant bleibt.
Eine Übersicht zur Verarbeitung von Sensordaten beschreibt Filtern, Aggregation, Merkmalsextraktion und Fusion als separate Stufen. Jede Stufe kann zwischen Geräten, Edge-Knoten und Servern verteilt werden.
Datenbankschreibvorgänge, Nachrichtenanalyse und Zeitstempel können einfache arithmetische Operationen dominieren. Zehnmal mehr Sensoren können daher den Planungs- und Speicheraufwand um den Faktor zehn erhöhen, selbst wenn jede Formel kostengünstig ist.
Sensorübergreifende Merkmale können schneller als linear wachsen
Modelle zur Anwesenheitserkennung oder Anomalieerkennung vergleichen möglicherweise mehrere Sensoren innerhalb desselben Zeitfensters. Eine Korrelation aller Paare erzeugt ungefähr N zum Quadrat Beziehungen; gruppierte Fusion wächst mit der Sensoranzahl pro Raum und der Fensterlänge. Taktabweichungen und fehlende Messwerte führen zu zusätzlichen Verknüpfungen und Interpolationen.
Forschungen zur Merkmalsextraktion am Edge betrachten die lokale Merkmalsextraktion als Möglichkeit, das vorgelagerte Datenvolumen um Größenordnungen zu reduzieren. Die Berechnung verschwindet nicht, sondern wird näher an die Quelle verlagert.
Auch die Fensterüberlappung ist relevant. Die Neuberechnung einer Statistik über 60 Messwerte jede Sekunde kostet mehr, als einen inkrementellen Status zu pflegen. Dieselbe Abtastrate bedeutet nicht denselben algorithmischen Aufwand, wenn eine veränderte Sensoranzahl die Zahl der Beziehungen verändert.
Wann die Sensoranzahl nicht der Engpass ist
Mehr Geräte verursachen möglicherweise nur geringe zusätzliche Kosten, wenn sie selten melden, Merkmale ereignisgesteuert sind und die Berechnungen unabhängig und inkrementell erfolgen. Eine Kamera oder ein Audiosensor mit hoher Datenrate kann Hunderte Temperatursensoren übertreffen.
Eine Übersicht zu Edge-Analytics-Workloads betont, dass die Platzierung der Workloads und der Datentyp den Ressourcenbedarf am Edge bestimmen. Das Zählen von Geräten ohne Berücksichtigung von Bytes und Operationen reicht nicht aus.
Der Mechanismus greift außerdem nicht mehr, wenn Verzögerungen bei der Automatisierung durch Funkwiederholungen, Datenbanksperren oder Cloud-Rundreisen entstehen und nicht durch Merkmale. Mehr Rechenleistung ist nicht automatisch die Lösung. Messen Sie das Alter der Warteschlange und die Merkmalsausführung, bevor Sie Verzögerungen auf die Sensorskalierung zurückführen.
Simulieren Sie die Sensorskalierung, bevor Automatisierungen verspätet ausgelöst werden
Erfassen Sie für jeden Sensor die Mess- oder Ereignisrate, die Nutzdatenbytes, die Merkmalsanzahl, die Fensterlänge und die Fusionsgruppe. Simulieren Sie das Ein-, Zwei-, Fünf- und Zehnfache der aktuellen Datenstromanzahl und protokollieren Sie dabei die CPU-Zeit pro Merkmal, das Alter der Warteschlange, den Speicherverbrauch, Datenbankschreibvorgänge und die Latenz der Automatisierung.
Nutzen Sie die Unterscheidungen zur Platzierung im Artikel über den Kontext von Sensormessungen, um tatsächliche Unterschiede in der Umgebung nicht fälschlicherweise als Rechenfehler zu behandeln. Behalten Sie die Zeitstempelnormalisierung in allen Skalierungstests unverändert bei.
Wenn CPU-Auslastung und Warteschlangenalter linear steigen, reduzieren Sie den Aufwand pro Ereignis oder bündeln Sie Schreibvorgänge. Wenn sie überproportional steigen, untersuchen Sie Verknüpfungen aller Paare und überlappende Fenster. Berechnen Sie inkrementelle Zusammenfassungen vorab, gruppieren Sie nur miteinander verbundene Sensoren und speichern Sie Rohdaten mit geringerer Frequenz, wenn sie keine ausdrückliche Entscheidung unterstützen.
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