應對物聯網實時數據共享的挑战

2023-07-10 18:00:20    編輯: robot
導讀 應對物聯網實時數據共享的挑战 By Jeff Tao通過分析物聯網設備生成的實時數據,組織可以獲得可操作的見解,以推動明智的決策、提高運營效率,並創造新的收入來源。 物聯網(IoT)徹底改變了我們與...

應對物聯網實時數據共享的挑战


By Jeff Tao

通過分析物聯網設備生成的實時數據,組織可以獲得可操作的見解,以推動明智的決策、提高運營效率,並創造新的收入來源。


物聯網(IoT)徹底改變了我們與周圍世界互動的方式,並且向連接設備的轉變持續加速。事實上,到2030年,預計75%的設備將成爲物聯網設備。雖然這些設備生成的數據量驚人,但存儲和共享這些數據以進行實時監控和分析是一項重大挑战。能夠利用這些數據力量的組織將能夠識別有意義的見解,從而做出更明智的決策並提高效率。

雖然與第三方分析工具和其他系統的實時數據共享對於开發見解至關重要,但這樣做會帶來網絡延遲、帶寬限制以及需要集中來自多個位置的信息等挑战。共享數據可能會帶來安全挑战,因此組織必須採取積極措施來保護其數據和網絡免受潛在的網絡威脅。

盡管存在挑战,但物聯網設備的持續增長表明利大於弊。組織必須克服這些挑战,並投資於安全、無縫的實時數據共享解決方案。這樣,便可以釋放物聯網的全部潛力,並在各自行業中獲得競爭優勢。

技術挑战

網絡延遲給物聯網中的實時數據共享帶來了重大障礙,特別是對於需要即時實時監控或分析的應用。在低帶寬連接場景中,這一挑战變得更加明顯,在這種情況下,無法管理現代物聯網數據的傳統傳感器需要幫助處理大量關鍵數據。爲了應對這些挑战,組織可以採用數據復制策略。

一種方法是利用能夠在接收不良期間在本地存儲數據的數據復制工具。這可以確保關鍵數據不會丟失,並且可以在網絡帶寬可用時自動存儲、傳輸和處理。在設備位於室外或遠離辦公樓且缺乏互聯網基礎設施的情況下,依靠低帶寬網絡,如手機信號塔來報告數據是常態。此外,使用現代數據復制工具在收集點處理數據可以實現現場數據處理,從而允許傳輸小批量高度相關的數據,例如聚合數據或異常數據,而不是所有原始收集的數據。

最後,通常用於數據管理的關系數據庫可能不是數據復制和實時分析的最佳選擇。專門構建的時間序列數據庫提供了管理流數據的卓越功能,使其成爲實時監控和分析的理想選擇。這些數據庫將數據視爲連續流,隨時可以移動或處理。通過將專門構建的時間序列數據庫與雲原生方法相結合,組織可以訪問無限的存儲和處理資源,從而實現無縫可擴展性並有效管理網絡延遲挑战。

中心化挑战

中心化是物聯網數據的另一個重要問題,特別是對於經營多年的大型制造企業或公用事業企業而言。隨着時間的推移,這些組織通常會構建或收購站點,並由不同的團隊使用不同的技術和流程實施數據系統。從每個站點導出數據通常需要幾個與實時分析不兼容的半手動步驟。一旦在組織範圍內收集了數據,就需要進行大量的清理工作,以調整數據並將其轉換爲可以與其他工具或系統共享的格式。

好在,新技術和方法使組織能夠應對這些挑战,而無需完全拆除和更換現有基礎設施。即使在通常被視爲“封閉”系統的基礎設施中,新的API和數據連接器也可以與傳統數據歷史學家合作,以集中來自多個站點的數據,並自動解決不可避免出現的數據對齊問題。數據清理完畢後,數據訂閱服務使系統管理員可以對誰可以訪問數據進行精細控制,包括對特定數據庫段的限制。通過採用這些工具,企業可以集中其數據共享系統,並確保其設備高效地協同工作。

安全問題

由於可以輕松地與多方訪問和共享數據,物聯網設備生成的數據爆炸式增長,引起了全球對安全性的嚴重擔憂。具體來說,數據隱私,因爲連接的設備創建了許多入口點,可能使敏感信息容易受到黑客攻擊。

其甚至已成爲國家的優先事項。最近,白宮採取了更加積極的立場,優先考慮保護物聯網的安全,並在最新的國家網絡安全战略中概述了完善其安全措施的計劃。這些行動旨在加強網絡安全措施,並保護物聯網設備的數據隱私。組織必須主動投資於強大的設備安全措施,並遵守新推出的指導方針,以有效保護和授權其數據。

盡管本地系統歷來被視爲安全的黃金標准,但對於其是否已被Amazon、Google和Microsoft的雲產品超越,仍存在爭議。這些大型科技企業擁有大量安全專家,並投入大量資源來保護客戶的數據。通過採用強大的安全措施和探索安全的雲產品,企業可以爲保護其物聯網設備和降低安全風險奠定堅實的基礎。

互操作性挑战

互操作性對於物聯網設備和系統的無縫運行也至關重要。隨着物聯網設備數量的不斷增加,迫切需要標准化的通信協議來促進設備和系統之間的互操作性。缺乏標准化可能會阻礙設備和系統之間的數據共享,從而阻礙物聯網的潛力。組織可以利用MQTT和CoAP等开放標准來克服這一挑战,以實現設備和系統之間的跨平台通信。

物聯網設備生成的數據量和速度可能令人難以承受,使組織很難提取有意義的見解。然而,集成由機器學習支持的高級分析可以幫助組織理解數據,並獲得有價值的見解。通過分析物聯網設備生成的實時數據,組織可以獲得可行的見解,以推動明智的決策、提高運營效率並創造新的收入來源。

物聯網中的實時數據共享爲組織提供了巨大的潛力,可以推動有意義的見解並獲得競爭優勢。然而,其也帶來了必須解決的巨大帶寬、中心化和安全挑战。通過投資新的物聯網連接器、實施標准化通信協議、採用先進的分析工具以及優先考慮安全性和合規性,組織可以克服這些挑战並釋放物聯網的全部潛力。

標題:應對物聯網實時數據共享的挑战

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