The Doppler Quarterly (FRANÇAIS) L'automne 2016 | Page 49

d’autoréparation d’un moteur de jet en vol).
De plus, un tel système doit fournir un apprentissage automatisé des tendances de don-
nées pour développer automatiquement les règles, les politiques et les comportements
(par exemple, la possibilité de déterminer les probabilités d’une panne de moteur de jet
via des modèles d’apprentissage partagés ayant expérimenté des milliers de pannes et
les tendances qui produisent ces pannes).
De plus, nous devons tirer parti de procédures et de modèles communs de sécurité et de
gouvernance, ainsi que d’une gestion commune et d’une gestion basée sur l’utilisation,
en utilisant des technologies bon marché cloud et non cloud. Enfi n, cette architecture
pourrait utiliser des conteneurs pour englober ses composants.
Les avantages obtenus seront un traitement de données hautes performances, des
interactions directes avec les comportements et un apprentissage automatisé allant
constamment améliorer la valeur du système IoT.
Couche de base de données physique
Périphériques
Réponse, processus,
comportement des données
Modèle
d’apprentis-
sage
Bases de données
virtuelles
Liens logiques des
données
Bases de
données physiques
OLTP
Analyses
Données de
périphériques
externes
Sécurité
Gestion et
développement
des services / API
Applications
abstraites
comportement
prédéfini
Consumer Pool
Périphériques
Objectifs
particuliers
Figure 1|: Une architecture des données réactive pour l’Internet des objets
et le cloud public. Traitement des transactions en ligne (OLTP, Online
Transaction Processing)
Une RDA (illustrée à la Figure 1) utilise un jeu commun de technologies de base de don-
nées SQL et non SQL (objet) pour fournir un traitement des transactions en ligne (OLTP)
transactionnel et des fonctionnalités d’analyse en temps réel. Ces éléments constituent
un produit de base. Ils doivent être exploités à l’aide d’API ouvertes pour permettre une
intégration facile avec les applications externes et ne doivent donc pas être dépendants
des bases de données.
Dans cette architecture, il y a une dépendance faible vis-à-vis des fonctionnalités de
base de données propriétaires, telles que les procédures et les déclencheurs stockés.
Les bases de données peuvent résider sur le site des clients ou dans un cloud privé ou
public. Les données IoT proviennent de capteurs et de périphériques, capables de col-
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