شكل 2.7 - كتاب إنترنت الأشياء - الصف 11 - الفصل 1 - المملكة العربية السعودية

📚 تصنيف البيانات والتحليلات الطرفية

المفاهيم الأساسية

البيانات النشطة (Data in Motion): البيانات التي تكون قيد النقل عبر الشبكة، مثل تصفح الويب أو نقل الملفات أو رسائل البريد الإلكتروني.

البيانات غير النشطة (Data at Rest): البيانات التي تُخزن في مكان ما، مثل محركات الأقراص الصلبة أو مراكز البيانات السحابية.

التحليلات الطرفية (Edge Analytics): تقنية تجري تحليل البيانات داخل جهاز إنترنت الأشياء نفسه، مما يوفر سرعة في المعالجة ويقلل من الحاجة لنقل البيانات إلى السحابة.

خريطة المفاهيم

```markmap

إنترنت الأشياء: ملخص التعلم والمصطلحات

ماذا تعلمت

تعريف إنترنت الأشياء وتاريخه

التمييز بين استخدامات تطبيقات إنترنت الأشياء

فهم مساهمة إنترنت الأشياء في التقنيات الناشئة

وصف الكائنات الذكية واستخداماتها

تصنيف المستشعرات والمشغلات في الكائنات الذكية

أهداف الوحدة 2: إنترنت الأشياء في حياتنا

فهم طبقات الحوسبة

#### السحابية

#### الضبابية

##### أساسيات الحوسبة الضبابية

###### الهدف

###### المزايا

####### المعرفة الضمنية بالموقع وانخفاض التأخير الزمني

####### التوزيع الجغرافي

####### النشر في نقاط نهاية إنترنت الأشياء

####### الاتصال اللاسلكي

####### استخدام التطبيقات الفورية

##### المفاهيم المرتبطة

###### التأخير الزمني (Latency)

###### نقطة النهاية (Endpoint)

###### البوابة (Gateway)

#### الطرفية

##### نقاط نهاية الحوسبة الطرفية

###### المفهوم: أجهزة إنترنت الأشياء ذات قدرة حوسبة لإجراء تحليلات على مستوى منخفض

###### الفوائد

####### سرعة الاستجابة للأحداث القريبة

####### تقليل زمن الاستجابة

####### تصفية وتحليل وإدارة البيانات

##### العمل مع الحوسبة الضبابية

###### آلية العمل

####### تتطلب طبقة اختزال لواجهات برمجة التطبيقات (APIs)

####### تتطلب آلية لدعم المحاكاة الافتراضية

###### تدفق البيانات

####### العقد الضبابية تتصل بأقرب طرف للشبكة

####### تطبيق إنترنت الأشياء يتصل بالطبقة السحابية

####### البيانات ذات الأهمية الزمنية الأقل ترسل للسحابة للتحليل والتخزين طويل الأجل

وصف مكونات أنظمة إنترنت الأشياء

معرفة بروتوكولات الشبكات وتقنيات الاتصالات

وصف التطبيقات الرئيسة لحلول إنترنت الأشياء

فهم أهمية إنترنت الأشياء في المستقبل القريب

تحديد المخاطر الأمنية للأنظمة المعقدة

معرفة التحديات التقنية

فهم مفاهيم الرقابة والتنظيم

المصطلحات الرئيسة (إنجليزي - عربي)

Actuator: مشغل

Digital-First Objects: الكائنات الرقمية

Internet of Things: إنترنت الأشياء

IoT Device: جهاز إنترنت الأشياء

Physical-First Objects: الكائنات المادية/الملموسة

Sensor: مستشعر

Smart Object: كائن ذكي

Thing: شيء

Fog Computing: الحوسبة الضبابية

Latency: التأخير الزمني

Endpoint: نقطة النهاية

Gateway: البوابة

الجزء الخاص بالإنترنت في إنترنت الأشياء

العملية

#### جمع القياسات من المستشعرات

#### إرسال أوامر التحكم إلى المشغلات

#### الاتصال بخدمة إنترنت الأشياء السحابية عبر بروتوكول

#### اتخاذ القرارات بناءً على البيانات المجمعة

بنية الحوسبة السحابية والضبابية والطرفية

#### السحابية (Cloud)

##### القلب النابض (مركز البيانات)

##### تخزين ومعالجة البيانات المجمعة

#### الضبابية (Fog)

##### وسيط بين السحابية والطرفية

##### معالجة البيانات عند أطراف الشبكة

###### تقليل التأخير الزمني

###### تقليص تحميل البيانات من الشبكة الأساسية

###### الحفاظ على البيانات الحساسة داخل الشبكة المحلية

###### تحليل ضمني للبيانات وفلترتها قبل الإرسال للسحابة

###### استجابة أسرع للأحداث مقارنة بالنموذج السحابي التقليدي

##### المزايا الرئيسية

###### القرب: العقدة الضبابية تكون أقرب ما يمكن من نقطة نهاية إنترنت الأشياء.

###### التوزيع الجغرافي: نشر واسع الانتشار، على عكس المركزية السحابية.

###### النشر مع نقاط النهاية: عادةً من 3000 إلى 4000 عقدة لكل بوابة.

###### الاتصال اللاسلكي: أبسط طريقة لتحقيق قابلية التوسع مع عدد كبير من نقاط النهاية.

###### التطبيقات الفعية: تفاعلات فورية بدلاً من المعالجة المجمعة.

#### الطرفية (Edge)

##### بالقرب من الكائن المادي (الملموس) المنشئ للبيانات

ممكنات إنترنت الأشياء Enablers IoT

بيانات إنترنت الأشياء IoT Data

#### القيمة

##### تسمح بتحليل البيانات لتقديم خدمات جديدة

##### تحسين تجربة المستخدم

##### خفض التكاليف

##### خلق مصادر جديدة للإيرادات

#### التحدي

##### غالبية البيانات غير منظمة

##### صعوبة إدارة وتقييم البيانات غير المنظمة

#### الحل

##### تصميم عمليات نشر إنترنت الأشياء لتقنين إنتاج البيانات الأولية اللازمة للأجهزة

##### تقليص البيانات الأولية

##### الاستجابة للأجهزة الضرورية بسرعة وقت ممكن

#### مثال تطبيقي: المدينة الذكية

##### شبكة إضاءة تحتوي على مئات الآلاف من المصابيح الذكية

##### معظم المعلومات المنقولة قابلة للأهمية

##### أنماط البيانات يمكنها تقديم معلومات تساعد في:

###### التنبؤ بالوقت اللازم لإصلاح الإنارة

###### التنبؤ بتوقيت تشغيل الإنارة لتوفير النفقات التشغيلية

تصنيف البيانات Data Classification

المبدأ العام

#### لا يجب التعامل مع جميع البيانات بالطريقة نفسها

#### يمكن تصنيفها وتقييمها بعدة طرائق

#### يشمل التصنيف جميع بيانات إنترنت الأشياء (منظمة/غير منظمة، نشطة/غير نشطة)

البيانات النشطة وغير النشطة

#### البيانات النشطة (Data in Motion)

##### البيانات قيد النقل عبر الشبكة

##### أمثلة: نقل البيانات داخل الشبكة، تصفح الويب، نقل الملفات، رسائل البريد الإلكتروني

##### بيانات الكائنات الذكية في إنترنت الأشياء هي بيانات نشطة

#### البيانات غير النشطة (Data at Rest)

##### البيانات المخزنة في مكان ما

##### أمثلة: محركات أقراص USB، محرك الأقراص الثابت في الحاسب المحمول، مركز البيانات السحابي

#### معالجة البيانات في إنترنت الأشياء

##### يمكن معالجتها على الجهاز الطرفي (تصنيفها أو التخلص منها)

##### يمكن نقلها إلى عقدة ضبابية أو مركز بيانات للمعالجة الإضافية والتخزين

التحليلات الطرفية Edge Analytics

#### الهدف

##### تحليل كميات هائلة من البيانات المتولدة على الأجهزة الطرفية في الوقت الفعلي

##### اتخاذ الإجراءات المناسبة بناءً على التحليل

#### الدوافع

##### البيانات الضخمة تحتاج نطاقاً ترددياً كبيراً لنقلها سحابياً

##### بعض البيانات حساسة وتتطلب اهتماماً فورياً وتحليلاً عميقاً

##### التحليل السحابي قد يكون غير ممكن أو بطيئاً

#### آلية العمل

##### توفير وظائف تحليل البيانات داخل جهاز إنترنت الأشياء نفسه

##### تحليل البيانات على الجهاز في مدة قياسية مقارنة بإرسالها للسحابة

```

نقاط مهمة

• يجب تصنيف بيانات إنترنت الأشياء (منظمة/غير منظمة، نشطة/غير نشطة) وعدم التعامل معها جميعاً بنفس الطريقة.
• البيانات النشطة هي التي تنتقل عبر الشبكة، بينما غير النشطة هي المخزنة.
• التحليلات الطرفية تحل مشكلة الحاجة للنطاق الترددي العالي وتأخر التحليل السحابي، من خلال معالجة البيانات مباشرة على الجهاز الطرفي.

تصنيف البيانات Data Classification

عامة لا يجب التعامل مع جميع البيانات بالطريقة نفسها؛ بل يمكن تصنيفها وتقييمها بعدة طرائق. يمكن استخدام العديد من أدوات التحليل وتقنيات معالجة البيانات. تشمل التصنيفات المتعلقة بإنترنت الأشياء جميع البيانات، سواء كانت البيانات منظمة أو غير منظمة وسواء كانت البيانات نشطة أو غير نشطة.

البيانات النشطة وغير النشطة Data in Motion and Data at Rest

عندما تكون البيانات قيد النقل فإنه يطلق عليها "البيانات النشطة"، أما حينما تُخزن في مكان ما فتُسمى "البيانات غير النشطة". يُعد نقل البيانات داخل الشبكة، وتبادل البيانات بين العميل والخادم كعمليات تصفح الويب ونقل الملفات، ورسائل البريد الإلكتروني أمثلة على البيانات النشطة. تُحفظ البيانات غير النشطة عادة في محركات أقراص USB، أو محرك أقراص ثابت في حاسب محمول، أو في مركز بيانات سحابي. تُعد البيانات الناشئة من الكائنات الذكية في عالم إنترنت الأشياء بيانات نشطة، وذلك نظرًا لانتقالها مع هذه البيانات بشكل متكرر في الأجهزة الطرفية أو العقد الضبابية. عندما تُعالج تلك البيانات على جهاز طرفي، يمكن تصنيفها أو التخلص منها، أو يمكن نقلها إلى عقدة ضبابية أو مركز بيانات للمعالجة الإضافية والتخزين المحتمل.

شكل 2.7: البيانات النشطة والبيانات غير النشطة

التحليلات الطرفية Edge Analytics

لقد ساهم التحول إلى الخدمات السحابية في التطور الكبير لإنترنت الأشياء وعمليات تحليلات البيانات في السنوات الأخيرة. تُجمع في عالم إنترنت الأشياء كميات هائلة من البيانات على الأجهزة، ويتعين تحليل تلك البيانات بشكل متكرر لاتخاذ الإجراءات المناسبة بناءً عليها وذلك في الوقت الفعلي. تحتاج البيانات الضخمة التي تنشأ طرفيًا إلى المزيد من النطاق الترددي للشبكة لنقل البيانات سحابيًا، وقد تكون تلك البيانات ذات طبيعة حساسة بحيث تتطلب اهتمامًا فوريًا، وتستدعي تحليلًا عميقًا يستحيل القيام به عبر الخدمات السحابية. وتعمل التقنية الحديثة للتحليلات الطرفية على حل هذه المشكلة من خلال توفير وظائف تحليل البيانات داخل جهاز إنترنت الأشياء ذاته، حيث يجري تحليل البيانات على الجهاز في مدة قياسية مقارنة بتلك التي تتطلبها عملية إرسال البيانات للتحليل في الخدمات السحابية.

شكل 2.8: معالجة التحليلات الطرفية

وزارة التعليم Ministry of Education 2025 - 1447

42

تصنيف البيانات Data Classification عامة لا يجب التعامل مع جميع البيانات بالطريقة نفسها؛ بل يمكن تصنيفها وتقييمها بعدة طرائق. يمكن استخدام العديد من أدوات التحليل وتقنيات معالجة البيانات. تشمل التصنيفات المتعلقة بإنترنت الأشياء جميع البيانات، سواء كانت البيانات منظمة أو غير منظمة وسواء كانت البيانات نشطة أو غير نشطة. البيانات النشطة وغير النشطة Data in Motion and Data at Rest عندما تكون البيانات قيد النقل فإنه يطلق عليها "البيانات النشطة"، أما حينما تُخزن في مكان ما فتُسمى "البيانات غير النشطة". يُعد نقل البيانات داخل الشبكة، وتبادل البيانات بين العميل والخادم كعمليات تصفح الويب ونقل الملفات، ورسائل البريد الإلكتروني أمثلة على البيانات النشطة. تُحفظ البيانات غير النشطة عادة في محركات أقراص USB، أو محرك أقراص ثابت في حاسب محمول، أو في مركز بيانات سحابي. تُعد البيانات الناشئة من الكائنات الذكية في عالم إنترنت الأشياء بيانات نشطة، وذلك نظرًا لانتقالها مع هذه البيانات بشكل متكرر في الأجهزة الطرفية أو العقد الضبابية. عندما تُعالج تلك البيانات على جهاز طرفي، يمكن تصنيفها أو التخلص منها، أو يمكن نقلها إلى عقدة ضبابية أو مركز بيانات للمعالجة الإضافية والتخزين المحتمل. --- SECTION: شكل 2.7 --- شكل 2.7: البيانات النشطة والبيانات غير النشطة التحليلات الطرفية Edge Analytics لقد ساهم التحول إلى الخدمات السحابية في التطور الكبير لإنترنت الأشياء وعمليات تحليلات البيانات في السنوات الأخيرة. تُجمع في عالم إنترنت الأشياء كميات هائلة من البيانات على الأجهزة، ويتعين تحليل تلك البيانات بشكل متكرر لاتخاذ الإجراءات المناسبة بناءً عليها وذلك في الوقت الفعلي. تحتاج البيانات الضخمة التي تنشأ طرفيًا إلى المزيد من النطاق الترددي للشبكة لنقل البيانات سحابيًا، وقد تكون تلك البيانات ذات طبيعة حساسة بحيث تتطلب اهتمامًا فوريًا، وتستدعي تحليلًا عميقًا يستحيل القيام به عبر الخدمات السحابية. وتعمل التقنية الحديثة للتحليلات الطرفية على حل هذه المشكلة من خلال توفير وظائف تحليل البيانات داخل جهاز إنترنت الأشياء ذاته، حيث يجري تحليل البيانات على الجهاز في مدة قياسية مقارنة بتلك التي تتطلبها عملية إرسال البيانات للتحليل في الخدمات السحابية. --- SECTION: شكل 2.8 --- شكل 2.8: معالجة التحليلات الطرفية وزارة التعليم Ministry of Education 2025 - 1447 42 --- VISUAL CONTEXT --- **DIAGRAM**: البيانات النشطة والبيانات غير النشطة Description: A diagram illustrating the flow and storage of active and inactive data. On the left, a stack of servers or storage devices is labeled 'البيانات غير النشطة' (Inactive Data). An arrow points from these devices towards the right. On the right, a laptop computer is labeled 'البيانات النشطة' (Active Data). An arrow points from the laptop towards the left. A dashed line connects the two, indicating data movement between storage and active use. The inactive data is depicted as being stored, while active data is shown in motion on the laptop. Context: This diagram visually differentiates between data at rest (inactive) and data in motion (active), which is a core concept in data classification and management. **FIGURE**: معالجة التحليلات الطرفية Description: A photograph of a laptop displaying a complex holographic user interface. The interface features various data analytics icons, graphs, and abstract digital patterns, suggesting advanced data processing. A human hand is visible near the laptop's trackpad, interacting with the device. The background behind the laptop is a blurred cityscape, implying a real-world application of the technology. The image visually represents the concept of 'Edge Analytics' by showing data processing occurring locally on a device. Context: This figure provides a visual representation of Edge Analytics, illustrating how data processing can be performed directly on edge devices, as discussed in the accompanying text.