HEIDELBERG, Alemania, 1 de agosto de 2022 /PRNewswire/ — EI NEC NGSI-LD Scorpio Broker ha sido seleccionado como el FIWARE context broker para el Smart Territory Framework (STF) de Amazon Web Services (AWS). El STF es un conjunto estandarizado de herramientas y módulos que los socios y clientes de AWS pueden utilizar para construir y operar soluciones y servicios inteligentes que se adhieren al estándar del European Telecommunications Standardization Institute (ETSI) para la administracion de la información contextual, NGSI-LD.
Desarrollado por NEC Laboratories Europe y NEC Corporation India, Scorpio Broker es un componente central dento de la FIWARE’s Smart Reference Architecture. La plataforma FIWARE es un framework compuesto de componentes de código abierto que soporta el desarrollo de soluciones inteligentes en línea con los requisitos del NGSI-LD.
STF aprovecha la iniciativa Smart Data Models, que proporciona modelos de datos inteligentes de licencia abierta compatibles con el NGSI-LD para diferentes dominios industriales como Smart Cities, Smart Agrifood, Smart Environment y Smart Manufacturing. Al ser modular y estar construido sobre código y estándares abiertos, el STF facilita la integración de las soluciones existentes y la incorporación de nuevas funciones y módulos a su núcleo, que consta de dos módulos: el módulo STF IoT y un broker de contexto FIWARE.
Ali Benfattoum, especialista en IoT y Smart Cities de Amazon Web Services, ha declarado: «Hemos diseñado el Smart Territory Framework – STF – para que nuestros socios y clientes puedan construir de forma más fácil y rápida plataformas y soluciones escalables e interoperables que permitan romper y unificar los silos de datos.»
Scorpio Broker es el primer FIWARE context broker que cumple plenamente con el estándar ETSI NGSI-LD v1.3.1. Gracias al NGSI-LD, comparte y reutiliza la información en diferentes dominios de aplicación y permite que los servicios inteligentes intercambien y vinculen información entre sistemas y plataformas inteligentes en red de forma estable y repetible.
Scorpio Broker fue seleccionado como STF context broker por su total conformidad con el estándar NGSI-LD y su fácil integración con los servicios AWS serverless. Gracias a su alta disponibilidad, estos servicios pueden escalarse automáticamente y tienen un modelo de facturación de pago por uso, todo esto está diseñado para aumentar la agilidad de los clientes de AWS a la vez que se mejora la rentabilidad.
NEC Laboratories Europe y AWS trabajaron juntos para proporcionar una implementación escalable y de fácil acceso de NEC Scorpio Broker en AWS. La implementación utiliza servicios serverless como AWS Fargate para ejecutar y escalar fácilmente el NEC Scorpio Broker container, y Amazon Aurora Serverless para iniciar, cerrar y escalar automáticamente la capacidad de la base de datos PostgreSQL utilizada por el context broker.
Ernö Kovacs, Director Senior de Ecosistemas de Datos y Estándares en NEC Laboratories Europe, dijo: «Usando Scorpio Broker con una solución avanzada en la nube como AWS STF, se pueden construir servicios inteligentes que conecten diferentes dispositivos y servicios IoT en muy poco tiempo, mientras se asegura la interoperabilidad semántica con otros dispositivos. Tanto si se trata de un barrio conectado por dispositivos IoT como de una granja que optimiza el rendimiento de los cultivos, los bloques de construcción y los modelos de datos siguen siendo los mismos. Scorpio Broker ya se está utilizando para impulsar soluciones inteligentes en diferentes regiones del mundo.»
Utilizando el marco de desarrollo de software de código abierto AWS Cloud Development Kit (AWS CDK), todos los módulos del STF, incluido Scorpio Broker, pueden implementarse fácilmente de forma segura y repetible.
Scorpio Broker se desplegará en las redes 5G avanzadas de NEC y está disponible en diferentes configuraciones, incluyendo servidores independientes y despliegues completos en la nube utilizando una arquitectura serveless escalable.
Referencias
S Carsten et al. 2018. Smart Services. Science Direct, Procedia – Social and Behavioral Sciences 238, pp 192 – 198. 10.1016/j.sbspro.2018.03.02
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