技術(shù)的進步使得可以在小型設(shè)備中嵌入增強的計算能力，并以接近實時的速度從中提取實時流數(shù)據(jù)。在傳感技術(shù)領(lǐng)域，與計算和通信技術(shù)共存的這些進步導(dǎo)致了大量互連設(shè)備，通常被稱為物聯(lián)網(wǎng)。

雖然這種功能允許大規(guī)模生成數(shù)據(jù)，但機器學(xué)習(xí)的進步使得這些數(shù)據(jù)的開發(fā)模型不斷增加。隨著連接就緒設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)的普及，大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析正在發(fā)揮重要作用并變得越來越重要。

分析物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析對物聯(lián)網(wǎng)的有效運作至關(guān)重要。大數(shù)據(jù)是物聯(lián)網(wǎng)的燃料，驅(qū)動互聯(lián)物的人工智能就是它的大腦。從物聯(lián)網(wǎng)中，真正的價值可以從推動智能洞察力和制造更智能的聯(lián)系事物中獲得，這些事物可以為新業(yè)務(wù)鋪平道路。

數(shù)以百萬計的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接到物聯(lián)網(wǎng)，產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。為了大規(guī)模分析這些數(shù)據(jù)，它需要人工智能，這可以通過大數(shù)據(jù)分析來了解影響業(yè)務(wù)的上下文關(guān)系和模式。為了做出實時決策，物聯(lián)網(wǎng)正在推動大數(shù)據(jù)分析。因此，可以說大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)密切相關(guān)。

組織可能不需要生成的所有IoT數(shù)據(jù)。因此，要分析這些數(shù)據(jù)，他們必須建立適當(dāng)?shù)姆治龌A(chǔ)架構(gòu)和平臺。理想的分析平臺必須基于三個參數(shù)。它們是未來增長，適當(dāng)規(guī)模的基礎(chǔ)架構(gòu)和性能。單租戶物理服務(wù)器專用于特定客戶和裸機服務(wù)器，是性能的理想選擇。

混合動力是基礎(chǔ)設(shè)施和未來發(fā)展的理想方法。由專用托管，托管，托管到主機和云組成的混合部署將來自各種環(huán)境的理想功能組合到一個最佳環(huán)境中。為了處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，托管服務(wù)提供商（MSP）也在他們的平臺上工作。為了覆蓋完整的物聯(lián)網(wǎng)域，MSP供應(yīng)商正致力于工具，性能和基礎(chǔ)架構(gòu)方面的工作。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，組織的任務(wù)是處理如此龐大的數(shù)據(jù)并對其執(zhí)行操作。這些操作可以包括分析，靜態(tài)準備，度量計算和事件關(guān)聯(lián)。每次數(shù)據(jù)都不是流數(shù)據(jù)，并且在正常的大數(shù)據(jù)情況下操作會有所不同。因此，要管理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的規(guī)模，必須在構(gòu)建分析解決方案時牢記這些差異。

將大數(shù)據(jù)分析和物聯(lián)網(wǎng)整合在一起

物聯(lián)網(wǎng)正在以各種可能的方式改變我們的生活，包括教育，智能家居，健康，運輸，零售業(yè)，制造業(yè)等。物聯(lián)網(wǎng)連接傳感器，軟件應(yīng)用程序，可穿戴設(shè)備，智能手機，恒溫器，語音激活設(shè)備，醫(yī)療設(shè)備，燈光和交通信號燈，火車卡車，卡車，汽車等等。

所有這些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備都在傳輸大量數(shù)據(jù)，需要新的硬件和軟件基礎(chǔ)設(shè)施來處理如此龐大的數(shù)據(jù)并進行實時檢查。為了處理持續(xù)生成的數(shù)據(jù)，這些技術(shù)每天都在不斷發(fā)展和改進。這是IoT與大數(shù)據(jù)鏈接的地方。為了提高性能，大數(shù)據(jù)可幫助企業(yè)利用周圍可用的數(shù)據(jù)。

企業(yè)可以使用物聯(lián)網(wǎng)跟蹤其資產(chǎn)，以便在需要時通過大數(shù)據(jù)分析進行監(jiān)控并采取糾正措施。例如，物聯(lián)網(wǎng)有助于監(jiān)控泵，卡車，發(fā)動機等資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)有助于分析有關(guān)故障及其發(fā)生原因的有關(guān)這些設(shè)備和機器的可用數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)分析有助于預(yù)測問題并在問題發(fā)生之前對其進行修復(fù)。大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)相互協(xié)作，幫助資產(chǎn)監(jiān)控從被動反應(yīng)中主動進行。如今，只有8％的企業(yè)可以及時，完整地捕獲和檢查物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。

主要挑戰(zhàn)

隨著物聯(lián)網(wǎng)繼續(xù)擴張，預(yù)計到2020年，全球?qū)⑹褂?08億件物品。除了優(yōu)勢之外，網(wǎng)絡(luò)安全問題和安全問題等主要風(fēng)險也隨之出現(xiàn)，因為黑客可以攻擊電網(wǎng)，安全系統(tǒng)和任何其他包含敏感數(shù)據(jù)的鏈接系統(tǒng)。

這些組織必須使用互聯(lián)網(wǎng)安全平臺，通過基于云的解決方案提供保護，防止未經(jīng)授權(quán)的數(shù) 在下面的部分中，我將告訴您如何處理數(shù)據(jù)安全性和存儲問題。

與數(shù)據(jù)存儲和安全相關(guān)的問題

當(dāng)我們談?wù)撐锫?lián)網(wǎng)時，我們腦海中閃現(xiàn)的第一件事就是巨大的數(shù)據(jù)流，它會影響組織的數(shù)據(jù)存儲。因此，必須準備數(shù)據(jù)存儲以存儲此額外數(shù)據(jù)量。由于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)對存儲基礎(chǔ)架構(gòu)的影響，許多公司正在向平臺即服務(wù)（PaaS）模式發(fā)展，而不是維護自己的存儲基礎(chǔ)架構(gòu)。

轉(zhuǎn)向PaaS模式的原因是公司自己的存儲基礎(chǔ)架構(gòu)需要不斷擴展以處理這些額外的數(shù)據(jù)負載。PaaS是一種基于云的托管解決方案，可提供高級可擴展性，合規(guī)性，架構(gòu)和靈活性，以存儲有價值的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。

云存儲的選項包括混合，公共和私有模型。如果組織包含依賴于要求高安全性或敏感數(shù)據(jù)的法規(guī)遵從性要求的數(shù)據(jù)，則私有云模型可能是理想的選擇。在其他情況下，組織可以選擇混合或公共模型來進行物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲。

構(gòu)成物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備類型及其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)在性質(zhì)上各不相同。這包括通信協(xié)議，各種數(shù)據(jù)和原始設(shè)備，這些都帶有固有的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險。這種不同的物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域?qū)Π踩珜I(yè)人員來說是一個全新的環(huán)境，因此由于缺乏經(jīng)驗，安全風(fēng)險可能會增加。此處的任何攻擊不僅會損壞數(shù)據(jù)，還會損壞設(shè)備本身。因此，組織必須對其安全狀況進行一些更改。

由于物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域正在發(fā)生指數(shù)級增長，連接到網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備數(shù)量正在迅速增加。因此，這些設(shè)備將具有不同的尺寸和形狀，并且位于網(wǎng)絡(luò)外部。因此，出于認證目的，每個設(shè)備必須具有不具有信譽的標識。組織必須獲取有關(guān)這些連接設(shè)備的所有信息并將其存儲以用于審計目的。

適當(dāng)?shù)木W(wǎng)絡(luò)分段和多層安全系統(tǒng)將防止攻擊發(fā)生并傳播到其他網(wǎng)絡(luò)組件。正確配置的IoT系統(tǒng)必須遵循細粒度訪問控制（FGAC）網(wǎng)絡(luò)策略，以確定哪些IoT設(shè)備可以連接。

必須利用網(wǎng)絡(luò)訪問和身份策略以及軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）技術(shù)的組合來生成動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分段。基于SDN的網(wǎng)絡(luò)分段必須用于點對多點和點對點加密，這取決于一些PKI / SDN融合。

大數(shù)據(jù)分析和物聯(lián)網(wǎng)正在協(xié)同工作

隨著組織轉(zhuǎn)向物聯(lián)網(wǎng)，他們必須了解大數(shù)據(jù)分析與物聯(lián)網(wǎng)之間的關(guān)系。要使物聯(lián)網(wǎng)部署產(chǎn)生相當(dāng)大的影響，它們必須提供有用的服務(wù)或工具，同時還要收集相關(guān)數(shù)據(jù)。僅收集數(shù)據(jù)是不夠的。必須對其進行分析和處理以獲得洞察力，并且必須采取可操作的步驟來增強業(yè)務(wù)運營。

物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)可以很好地協(xié)同工作以提供洞察力和分析，并且有很多實例可以證明這一點。這些例子包括航運組織，農(nóng)業(yè)，組織中的人力資源活動等等。這些行業(yè)正在使用來自傳感器的分析工具和數(shù)據(jù)來提供分析和見解。

物聯(lián)網(wǎng)的增長是新技術(shù)時代的一個指標，那些希望留在這個新時代的公司將不得不改變他們開展活動的方式，以適應(yīng)新的數(shù)據(jù)來源和數(shù)據(jù)類型。事實上，隨著企業(yè)與物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，需要解決更多的挑戰(zhàn)。需要采取積極主動的方法，包括在很大程度上檢測問題并設(shè)計解決問題的方法。構(gòu)建保持主要風(fēng)險的分析解決方案可以避免與安全性和任何其他主要問題相關(guān)的大多數(shù)問題。

來源：朗銳智科