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In diesem Video erhältst du einen Einblick, wie die publicplan GmbH Apache Hop als ETL-Tool für ihren BI-Stack einsetzt. Erfahre, welche Technologien das Unternehmen neben Hop noch verwendet und wie das Setup ausgebaut ist. Eine Demo zeigt dir das Ganze im Abschluss praktisch angewandt.
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Die Apache Hop Community ist einer der wichtigsten Bestandteile und leistet einen entscheidenden Beitrag zum Erfolg der Apache Projekte. Bart Maertens erklärt, was die Community so einzigartig macht und beantwortet zudem im Abschluss noch Fragen zur Apache Hop Community.
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Funktioniert Apache Hop in exotischen Umgebungen wie Containern, Schedulern, Spark und Co.? Matt zeigt dir im Video, wie du Hop auch in ausgefalleneren Umgebungen problemlos laufen lässt.
Success Story
Mit Pentaho kitzeln Sie alles aus Ihren Daten heraus und gewinnen Informationen, die das Potenzial Ihres Unternehmens voll ausschöpfen.
Unsere Kundenstory zeigt Ihnen anhand 9 realer Anwendungsfälle, wie Penthao den Nutzwert der Daten bei Behörden und Unternehmen wie Bosch, der Bundespolizei oder Swissport maximiert hat.
Artikel
Edge Computing mit ThingsBoard
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Häufig werden IoT-Daten nah an Maschinen oder Messstationen erzeugt. Von da müssen sie einen langen Weg zur Cloud zurücklegen. Die Latenzzeiten steigen massiv an und Sie können Ihre Daten nicht in Echtzeit verarbeiten.
Edge Computing dagegen verwaltet Ihre Daten direkt am Entstehungsort. Edge Computing sammelt, aggregiert und filtert Ihre Sensoren- und Aktorendaten auf einem Edge Gerät, zum Beispiel einem Edge Computer. Dadurch verteilt sich die komplette Datenlast von der Cloud direkt auf mehre Instanzen und beschleunigt Ihre Datenverarbeitung um ein Vielfaches. Mit ThingsBoard Edge steigen Sie schnell und einfach in das Edge Computing ein. Damit stehen Ihnen neue Möglichkeiten einer raschen IoT-Datenverarbeitung zu Verfügung.
Unser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie mit „ThingsBoard Edge“ die Latenzzeiten bei der Datenübertragung rapide senken und Ihre Daten effektiver nutzen.
Edge Computing dagegen verwaltet Ihre Daten direkt am Entstehungsort. Edge Computing sammelt, aggregiert und filtert Ihre Sensoren- und Aktorendaten auf einem Edge Gerät, zum Beispiel einem Edge Computer. Dadurch verteilt sich die komplette Datenlast von der Cloud direkt auf mehre Instanzen und beschleunigt Ihre Datenverarbeitung um ein Vielfaches. Mit ThingsBoard Edge steigen Sie schnell und einfach in das Edge Computing ein. Damit stehen Ihnen neue Möglichkeiten einer raschen IoT-Datenverarbeitung zu Verfügung.
Unser Artikel zeigt Ihnen, wie Sie mit „ThingsBoard Edge“ die Latenzzeiten bei der Datenübertragung rapide senken und Ihre Daten effektiver nutzen.
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Weil IoT bereits in vielen Unternehmen eingesetzt wird und auch zukünftig der Trend weitergeht, zeigt Ihnen Alexander Keidel im Video, wie du deine eigene IoT-Plattform in kurzer Zeit aufbaust kannst. Er stellt das anhand der Best Practices und ausgewählten Komponenten wie MQTT, Kafka und Sparkplug vor.
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Schritt für Schritt zur eigenen IoT-Plattform – Praxisbeispiel mit Funktionsweise und Tools für das IoT
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Du möchtest eine IoT-Plattform aufbauen und stehst vor einer Großbaustelle an Aufgaben? Du weist nicht, wo du beginnen sollst?
Eine IoT-Plattform aufzubauen, erfordert die richtigen Tools und Schritte, um nicht in einem Plattform-Rohbau-Chaos zu enden.
Starte von Anfang an richtig. Wir stellen dir in unserem Artikel Open Source- und Closed Source-Tools vor, mit denen du Schritt für Schritt erfolgreich deine eigene IoT-Plattform aufbaust.
Eine IoT-Plattform aufzubauen, erfordert die richtigen Tools und Schritte, um nicht in einem Plattform-Rohbau-Chaos zu enden.
Starte von Anfang an richtig. Wir stellen dir in unserem Artikel Open Source- und Closed Source-Tools vor, mit denen du Schritt für Schritt erfolgreich deine eigene IoT-Plattform aufbaust.
Whitepaper
Nach dem Lesen des Whitepapers wissen Sie, wie Sie Datenmodelle für Graph-Datenbanken anlegen können. Ganz praktisch wird es für Sie mit unserem Anwendungsfall: Unsere Best Practices geben Ihnen die nötigen Schritte an die Hand, um ein relationales Datenmodell zu einem Graphen zu migrieren.
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Steigende Energiepreise und strenge Klimaziele setzen Unternehmen und Kommunen unter Druck. Sven Hupe von Dataport zeigt, wie intelligente Alarme, IoT-Sensoren und datenbasierte Analysen Gebäudemanager dabei unterstützen, Energieverbrauch, Kosten und CO₂-Emissionen nachhaltig zu reduzieren – und Gebäude effizient in smarte Gebäude zu verwandeln.
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Mach mit Graph-Datenbanken wie Neo4j Daten sichtbar, die dir mit relationalen Datenbanken verborgen blieben. Neben einer Einführung in das Thema Graph-Datenbanken erwartet dich im Video eine Neo4j-Demo und verschiedene Use Cases.