Aufbau einer Internet of Things – Machine Learning Fast Data Pipeline mit Docker/Kubernetes

Einleitung

Nach dem grossen Interesse des Referates an den Informatiktagen habe ich mich entschlossen das Referat als Workshop anzubieten.

Die Teilnehmenden erhalten einen Einblick in die Technologien „Internet of Things“, „Microservices“ und „Machine Learning“ und setzen selber die Infrastruktur hinter dem Referat auf.

Programm

• Internet of Things – Überblick
• Data Sources: Bereitstellung der Sensoren durch das «Thing» in Internet of Things
• Microservices – Überblick
• Data Ingestion: Datenaufnahme und Vorverarbeitung durch Edge Gateway
• Machine Learning – Überblick
• Data Processing: Datenverarbeitung mittels Machine Learning
• Result Store: Speichern der Daten
• Data Consumer: Fachapplikationen, Services, Alerting Tools …

Kursziel

Aufbau einer Fast Data Pipeline, angefangen von der IoT Hardware, Gateway über die Verarbeitung mittels Machine Learning und Bereitstellung der Daten für Fachapplikationen etc.

Adressaten

Alle, die neue und innovative Technologien kennen lernen wollen und über die notwendigen Voraussetzungen verfügen.

Voraussetzungen

• Einfache Kenntnisse von Linux und einer höheren Programmiersprache
• Eigener Notebook mit min. 8 GB RAM, besser 16 GB und 40 GB freier HD.
• Lust etwas Neues zu lernen.

Infrastruktur

• Installierte Docker/Kubernetes Umgebung (Anleitung für Installation wird vorgängig verschickt).
• IoTKit – ein Kit für die Ausbildung im Bereich Internet of Things.