La puerta de enlace FlexaGate FG400 para análisis IoT actúa oportunamente en los datos IoT entrantes, analiza y almacena sólo los datos relevantes, y ahorra costes de la nube.
De acuerdo con IDC, mientras que usted está leyendo esta frase, aproximadamente 15.000 nuevos dispositivos productores de datos "cosas" se conectan a Internet de las Cosas (IoT). Sin embargo, los datos son sólo datos. Para que los datos signifiquen algo, es necesario extraer información de ellos.
Es común el uso de la nube para extraer información de los datos del IoT. Por desgracia, esto podría ser  completamente negativo para aplicaciones donde es clave analizar los datos sensibles al tiempo. Si el tiempo es clave, es necesario un análisis rápido y en tiempo real de los datos sensibles al tiempo, cerca de la fuente de datos.
Para hacer frente a la necesidad de una respuesta inmediata a los datos sensibles al tiempo y a la demanda de la reducción de las cantidades de los datos producidos por IoT, Recore Systems ha desarrollado la puerta de enlace FlexaGate FG400 para análisis IoT. Esta puerta de enlace de análisis acepta múltiples fuentes de datos IoT, procesa los datos de streaming cerca de la fuente, y transmite sólo datos relevantes a la nube.
La puerta de enlace FlexaGate FG400 para análisis IoT ofrece los mayores beneficios si:
• Los datos de las "cosas" IoT, sensores o dispositivos inteligentes deben ser analizados de forma rápida,
• la conexión de las "cosas" IoT, sensores de fábrica, u otras fuentes de datos directamente a la nube no es deseable,
• La conectividad a Internet es fiable o limitada, o
• la reducción del ancho de banda recurrente de la nube, espacio de almacenamiento, y los costes de computación es obligatoria.
Las posibilidades de utilizar la puerta de enlace FlexaGate FG400 para análisis IoT son infinitas. Lo utilizan para analizar los datos de los sensores en el suelo de las fábricas para garantizar la calidad del producto y del proceso, para ayudar a reducir el coste de los fallos de la maquinaria, o para ayudar a reducir el riesgo de accidentes de fábrica (Industria 4.0). Muchas aplicaciones industriales, tales como, por ejemplo, la detección de fallos durante el proceso de producción, dependen de procesamiento de imágenes y sensores de datos en tiempo real cerca de la fuente.

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