胡佛水坝从上面。

Meta-monitoring –充分利用智能传感器的自我意识

戴夫·冈德森,该博客的经常撰稿人,一直在积极地设计他的博客 监控程序 具有高度的自我意识。要实现这一点,就需要对现场硬件进行高度定制和编程,并需要相当高的通信带宽。这与许多监视程序形成了鲜明的对比,在这些监视程序中,高度复杂的硬件和软件已取代了连接到时钟驱动的图表记录器的简单浮动和滑轮系统,而所收集,传达和处理的信息没有发生净变化。

过去,我们一直将技术限制在传感设备每个时间戳的单个值上。我们已经习惯了这种限制,并围绕这个非常基本的约束开发了我们的操作程序。此后,我们已经取代了限制技术,但是在开发能够充分利用现代技术的多通道,多线程功能的操作程序方面存在滞后。

现代监控技术的日益成熟为人们提供了巨大的机会。

我认为,现代传感器的许多功能目前都处于闲置状态,需要有关使用此信息的最佳实践和标准方面的指导。 Dave已建立自己的衡量标准,以改善最终用户根据其数据做出的决策。现在可以实时使用各种性能指标来改善数据的解释,还可以识别潜在数据故障并提供早期干预。与仅在数据变得不可用时才意识到故障相比,积极主动并防止发生数据问题要好得多。

对于任何时间戳记,对于任何给定的关注变量,都不再只是单个值,而是关于该值的有用信息的可扩展数组。我原本以为这一系列信息属于 元数据 –有关数据的数据–但可以快速浏览以下内容中的元数据概念 维基百科 使我对在驴上再添一根稻草的想法感到震惊 ’支持已经超负荷的术语元数据和元内容。

相反,我提出了元监视一词,即有关监视的监视。

除了Dave一直致力于的实时决策和预防措施外,我对元数据监视和跟踪的元监视感到非常兴奋。例如,大多数传感器被设计成可根据河段或水位进行现场校准。从操作的角度来看,这很有意义,但是从数据管理的角度来看,这有点问题。传感器上发生的二维转换对于下游的检查是完全不透明的。第一个是从某种程度的电流到压力的转换,第二个是从压力到一列水的长度的转换。将这些转换视为黑匣子已成为标准做法。我会更快地看到我们对传感器进行编程,以将这三个维度的所有三个值作为常规产品输出。我们将继续在长度维度上处理数据,但是将打开黑匣子的盖子,以便始终可以完全追溯到源的数据。

我们中没有多少人拥有Dave Gunderson的技术知识,我知道我没有。但是,在他探索智能传感器和高级数据记录器的潜力时,硬件供应商正在关注并且将越来越容易实现类似的结果。同时,我们所有人都应该考虑如何监视我们的监视将如何减少不确定性,增加网络可靠性并总体上提高数据的可信度和完整性。

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