大数据分析在IoT物联网发展中的重要性

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随着技术的发展,可以在小型设备中嵌入增强的计算能力,并以接近实时的速度从其中提取实时流数据。在传感技术领域,这些与计算和通信技术共存的进步导致了大量互联设备的出现,通常称为物联网。

虽然这个功能允许大规模产生数据,但是这些数据的开发模型是随着机器学习的进步而不断增加的。随着连接就绪设备和物联网相关技术的普及,大数据和数据分析正在发挥重要作用,并变得越来越重要。

分析物联网数据

大数据和数据分析对于物联网的有效运行至关重要。大数据是物联网的燃料,驱动物联网的人工智能是它的大脑。从物联网来看,通过驱动智能洞察和制造更智能的互联事物,可以获得真正的价值,这可以为新的业务铺平道路。

数百万的物联网设备连接到物联网,产生了大量的数据。为了大规模地分析这些数据,它需要人工智能,人工智能可以通过大数据分析来理解影响业务的上下文和模式。为了进行实时决策,物联网正在推动大数据分析。因此,可以说大数据和物联网是密切相关的。

组织可能不需要生成的所有物联网数据。因此,要分析这些数据,他们必须建立适当的分析基础设施和平台。理想的分析平台必须基于三个参数。它们是未来增长、适当规模的基础架构和性能。单租户物理服务器专用于特定客户和裸机服务器,是性能的理想选择。

混合动力是基础设施和未来发展的理想方法。由专用托管、托管、托管到主机和云组成的混合部署将各种环境中的理想功能结合到一个最佳环境中。为了处理物联网数据,托管服务提供商(MSP)也在其平台上工作。为了覆盖整个物联网领域,MSP厂商正在工具、性能和基础设施方面努力。

物联网设备产生大量数据,组织的任务就是处理和操作这样庞大的数据。这些操作包括分析、静态准备、测量计算和事件关联。每次的数据都不是流数据,而且在正常大数据的情况下操作会有所不同。因此,要管理物联网数据的规模,我们在构建分析解决方案时必须牢记这些差异。

将大数据分析与物联网相结合

物联网正在从方方面面改变着我们的生活,包括教育、智能家居、健康、交通、零售、制造等等。物联网连接传感器、软件应用、可穿戴设备、智能手机、恒温器、声控设备、医疗设备、灯光和交通灯、火车、卡车、汽车等等。

所有这些物联网设备都在传输大量数据,这需要新的硬件和软件基础设施来处理如此庞大的数据并实时检查。为了处理不断产生的数据,这些技术每天都在不断发展和完善。这就是物联网和大数据联系在一起的地方。为了提高性能,大数据可以帮助企业利用周围可用的数据。

企业可以利用物联网追踪自己的资产,从而在需要时通过大数据分析进行监控并采取纠正措施。例如,物联网有助于监控泵、卡车和发动机等资产。大数据有助于分析有关这些设备和机器故障及其原因的可用数据。

大数据分析有助于预测问题,并在问题发生前加以解决。大数据和物联网相互配合,帮助资产监控从被动反应走向主动。如今,只有8%的企业能够及时完整地捕获和检查物联网数据。

主要挑战

随着物联网的不断扩展,预计到2020年,全球将使用208亿件物品。除了优势之外,还出现了诸如网络安全问题和安全问题的主要风险,因为黑客可以攻击电网、安全系统和任何其他包含敏感数据的链接系统。

这些组织必须使用互联网安全平台,通过基于云的解决方案提供保护,以防止未经授权的号码。在下一节中,我将告诉您如何处理数据安全和存储问题。

与数据存储和安全相关的问题

当我们谈论物联网时,首先映入我们脑海的是庞大的数据流,它会影响组织的数据存储。因此,数据存储必须准备好存储这些额外的数据。由于物联网数据对存储基础设施的影响,许多公司正在向平台即服务(PaaS)模式发展,而不是维护自己的存储基础设施。

转向PaaS模式的原因是,公司自己的存储基础架构需要不断扩展,以处理这些额外的数据负载。PaaS是一种基于云的托管解决方案,可提供高级可扩展性、合规性、架构和灵活性来存储宝贵的物联网数据。

云存储选项包括混合、公共和私有模式。如果组织包含的数据依赖于要求高安全性或敏感数据的法规遵从性要求,私有云模型可能是理想的选择。在其他情况下,组织可以选择混合或公共模式来存储物联网数据。

组成物联网的设备类型和它们产生的数据在本质上是不同的。这包括通信协议、各种数据和原始设备,这些都存在固有的数据安全风险。物联网这个不同的领域,对于安全专业人员来说是一个全新的环境,因此由于经验不足,安全风险可能会增加。这里的任何攻击不仅会损坏数据,还会损坏设备本身。因此,本组织必须对其安全状况做出一些改变。

随着物联网呈指数级增长,连接到网络的设备数量也在快速增加。因此,这些设备将具有不同的大小和形状,并将位于网络之外。因此,出于身份验证的目的,每台设备都必须有一个不可信的标识。组织必须获得有关这些连接设备的所有信息,并存储这些信息以供审计。

适当的网络分段和多层安全系统将防止攻击发生并传播到其他网络组件。正确配置的物联网系统必须遵循细粒度访问控制(FGAC)网络策略,以确定哪些物联网设备可以连接。

必须结合使用网络访问和身份策略以及软件定义网络(SDN)技术来生成动态网段。基于SDN的网络分段必须用于点对多点和点对点加密,这依赖于一些PKI/SDN融合。

大数据分析和物联网正在合作。

随着组织转向物联网,他们必须了解大数据分析和物联网之间的关系。要使物联网的部署产生相当大的影响,他们必须提供有用的服务或工具,同时收集相关数据。仅仅收集数据是不够的。必须对其进行分析和处理以获得洞察力,并且必须采取可操作的步骤来增强业务运营。

物联网和大数据可以很好地协同工作,提供洞察和分析,有很多例子可以证明这一点。这些例子包括航运组织、农业、组织中的人力资源活动等等。这些行业正在使用分析工具和来自传感器的数据来提供分析和见解。

物联网的发展是新技术时代的标志,那些希望留在这个新时代的公司将不得不改变他们开展活动的方式,以适应新的数据源和数据类型。事实上,随着企业和物联网的发展,更多的挑战需要解决。有必要采取积极主动的方法,包括在很大程度上发现问题并设计解决方案。构建维护主要风险的分析解决方案可以避免大多数与安全相关的问题和任何其他主要问题。

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