م.د. مصطفى طارق عبد
تعتمد العديد من التطبيقات حالياً على كميات هائلة من البيانات التي قد تتطلب معالجة في الوقت الفعلي، ويعد إنترنت الأشياء هو أحد التطبيقات الهامة لتدفق البيانات، حيث ظهر المجال حديثاً من زيادة الأجهزة المتصلة بأجهزة أخرى أو بالإنترنت. تشتمل هذه الأجهزة المرتبطة على الهواتف الذكية والطائرات بدون طيار والإلكترونيات القابلة للارتداء (مثل الملابس والساعات) والأضواء والأجهزة المنزلية وما إلى ذلك...
بالإضافة إلى ذلك، يتمتع إنترنت الأشياء بإمكانيات هائلة في مختلف الصناعات، مثل النقل والبيع بالتجزئة والرعاية الصحية. يتم تجهيز هذه الأجهزة عموماً بمجموعة متنوعة من أجهزة الإستشعار التي يمكن أن تجمع البيانات بشكل مستمر في الوقت الفعلي أو عدة مرات في الدقيقة. تقوم هذه الأجهزة المرتبطة بإنشاء كمية كبيرة جداً من البيانات مع مكون زماني مكاني قوي. تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية لإنترنت الأشياء في تمكين الإتصال من آلة إلى آلة وبالتالي تسهيل أتمتة المهام المختلفة.
ومع النمو في شبكات الكمبيوتر خلال العقود القليلة الماضية، يتم جمع البيانات المتدفقة بشكل مستمر. تشكل تدفقات البيانات جزءاً كبيراً من البيانات المخزنة في قواعد بيانات العالم الحقيقي. تظهر تدفقات البيانات في العديد من التطبيقات مثل الطقس، والتطبيقات المالية، والطبية، وشبكات الكمبيوتر، والعلوم الإجتماعية، والأعمال.
تأتي هذه البيانات من تسجيل مراقبة أنواع مختلفة من القياسات، وسعر المخزون، ودخل الأسرة، ودرجة الحرارة، وعدد البتات المنقولة، ومعدل ضربات قلب المريض، وحجم بيع المنتج على مدار فترة، وغيرها، حيث يمكن أن يحتوي نظام مراقبة الزلازل على ما يصل إلى 7000 نظام إستشعار لجمع البيانات الزلزالية.
يتم إنشاء هذه البيانات وجمعها بإستمرار في مراكز المعالجة لمزيد من التحليل. تعتبر بعض أنواع البيانات المعقدة مثل الفيديو والصوت أيضاً تدفقات بيانات، حيث يمكن قياسها في كل نقطة زمنية. توجد كمية هائلة من البيانات التي يتم إنشاؤها بشكل مستمر أثناء تدفق البيانات من التطبيقات المذكورة أعلاه، حيث تقوم هيئة المسح الجيولوجي الأمريكية (USGS) بقياس العديد من جوانب المياه السطحية مثل تدفق التيار، ومستويات التيار، وجودة السطح والمياه، ومستويات الخزان والبحيرة. إن ما يقارب الـ 850 ألف محطة USGS على مستوى البلد تسجل هذه القياسات كل 5 إلى 60 دقيقة.
إن تدفقات البيانات لها تأثير أكبر على أنظمة الحوسبة من بيانات السلاسل الزمنية الثابتة، ويتم مواجهة التحديات التي تطرحها تدفقات البيانات على نطاق أوسع. غالباً ما تكون تدفقات البيانات كبيرة جداً بحيث لا يمكن وضعها في الذاكرة الرئيسية وبالتالي تؤثر على نظام معالجة تدفقات البيانات في كيفية معالجة التدفقات. يقدم الشكل أدناه مخططاً عاماً لإستخدام تقنيات التفكير في التدفق في تطبيقات إنترنت الأشياء النموذجية.
تنشئ التطبيقات وأجهزة إنترنت الأشياء تدفقات بيانات إنترنت الأشياء، وهي عبارة عن تسلسلات غير محدودة لعناصر بيانات متغيرة بمرور الوقت.
