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)，但機器學習的進步使得這些數(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?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?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