大資料分析在物聯網發展中的重要性

技術的進步使得可以在小型裝置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資料。在傳感技術領域，與計算和通信技術共存的這些進步導緻了大量互連裝置，通常被稱為物聯網。

雖然這種功能允許大規模生成資料，但機器學習的進步使得這些資料的開發模型不斷增加。随着連接配接就緒裝置和物聯網相關技術的普及，大資料和資料分析正在發揮重要作用并變得越來越重要。

分析物聯網資料

大資料和資料分析對物聯網的有效運作至關重要。大資料是物聯網的燃料，驅動互聯物的人工智能就是它的大腦。從物聯網中，真正的價值可以從推動智能洞察力和制造更智能的聯系事物中獲得，這些事物可以為新業務鋪平道路。

數以百萬計的物聯網裝置連接配接到物聯網，産生了大量的資料。為了大規模分析這些資料，它需要人工智能，這可以通過大資料分析來了解影響業務的上下文關系和模式。為了做出實時決策，物聯網正在推動大資料分析。是以，可以說大資料和物聯網密切相關。

組織可能不需要生成的所有IoT資料。是以，要分析這些資料，他們必須建立适當的分析基礎架構和平台。理想的分析平台必須基于三個參數。它們是未來增長，适當規模的基礎架構和性能。單租戶實體伺服器專用于特定客戶和裸機伺服器，是性能的理想選擇。

混合動力是基礎設施和未來發展的理想方法。由專用托管，托管，托管到主機和雲組成的混合部署将來自各種環境的理想功能組合到一個最佳環境中。為了處理物聯網資料，托管服務提供商（MSP）也在他們的平台上工作。為了覆寫完整的物聯網域，MSP供應商正緻力于工具，性能和基礎架構方面的工作。

物聯網裝置産生大量資料，組織的任務是處理如此龐大的資料并對其執行操作。這些操作可以包括分析，靜态準備，度量計算和事件關聯。每次資料都不是流資料，并且在正常的大資料情況下操作會有所不同。是以，要管理物聯網資料的規模，必須在建構分析解決方案時牢記這些差異。

**

将大資料分析和物聯網整合在一起

物聯網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，制造業等。物聯網連接配接傳感器，軟體應用程式，可穿戴裝置，智能手機，恒溫器，語音激活裝置，醫療裝置，燈光和交通信号燈，火車卡車，卡車，汽車等等。

所有這些物聯網裝置都在傳輸大量資料，需要新的硬體和軟體基礎設施來處理如此龐大的資料并進行實時檢查。為了處理持續生成的資料，這些技術每天都在不斷發展和改進。這是IoT與大資料連結的地方。為了提高性能，大資料可幫助企業利用周圍可用的資料。

企業可以使用物聯網跟蹤其資産，以便在需要時通過大資料分析進行監控并采取糾正措施。例如，物聯網有助于監控泵，卡車，發動機等資産。大資料有助于分析有關故障及其發生原因的有關這些裝置和機器的可用資料。

大資料分析有助于預測問題并在問題發生之前對其進行修複。大資料和物聯網互相協作，幫助資産監控從被動反應中主動進行。如今，隻有8％的企業可以及時，完整地捕獲和檢查物聯網資料。

主要挑戰

随着物聯網繼續擴張，預計到2020年，全球将使用208億件物品。除了優勢之外，網絡安全問題和安全問題等主要風險也随之出現，因為黑客可以攻擊電網，安全系統和任何其他包含敏感資料的連結系統。

這些組織必須使用網際網路安全平台，通過基于雲的解決方案提供保護，防止未經授權的數 在下面的部分中，我将告訴您如何處理資料安全性和存儲問題。

與資料存儲和安全相關的問題

當我們談論物聯網時，我們腦海中閃現的第一件事就是巨大的資料流，它會影響組織的資料存儲。是以，必須準備資料存儲以存儲此額外資料量。由于物聯網資料對存儲基礎架構的影響，許多公司正在向平台即服務（PaaS）模式發展，而不是維護自己的存儲基礎架構。

轉向PaaS模式的原因是公司自己的存儲基礎架構需要不斷擴充以處理這些額外的資料負載。PaaS是一種基于雲的托管解決方案，可提供進階可擴充性，合規性，架構和靈活性，以存儲有價值的物聯網資料。

雲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資料的法規遵從性要求的資料，則私有雲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網資料存儲。

構成物聯網的裝置類型及其産生的資料在性質上各不相同。這包括通信協定，各種資料和原始裝置，這些都帶有固有的資料安全風險。這種不同的物聯網領域對安全專業人員來說是一個全新的環境，是以由于缺乏經驗，安全風險可能會增加。此處的任何攻擊不僅會損壞資料，還會損壞裝置本身。是以，組織必須對其安全狀況進行一些更改。

由于物聯網領域正在發生指數級增長，連接配接到網絡的裝置數量正在迅速增加。是以，這些裝置将具有不同的尺寸和形狀，并且位于網絡外部。是以，出于認證目的，每個裝置必須具有不具有信譽的辨別。組織必須擷取有關這些連接配接裝置的所有資訊并将其存儲以用于審計目的。

适當的網絡分段和多層安全系統将防止攻擊發生并傳播到其他網絡元件。正确配置的IoT系統必須遵循細粒度通路控制（FGAC）網絡政策，以确定哪些IoT裝置可以連接配接。

必須利用網絡通路和身份政策以及軟體定義網絡（SDN）技術的組合來生成動态網絡分段。基于SDN的網絡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。

大資料分析和物聯網正在協同工作

随着組織轉向物聯網，他們必須了解大資料分析與物聯網之間的關系。要使物聯網部署産生相當大的影響，它們必須提供有用的服務或工具，同時還要收集相關資料。僅收集資料是不夠的。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務營運。

物聯網和大資料可以很好地協同工作以提供洞察力和分析，并且有很多執行個體可以證明這一點。這些例子包括航運組織，農業，組織中的人力資源活動等等。這些行業正在使用來自傳感器的分析工具和資料來提供分析和見解。

物聯網的增長是新技術時代的一個名額，那些希望留在這個新時代的公司将不得不改變他們開展活動的方式，以适應新的資料來源和資料類型。事實上，随着企業與物聯網的發展，需要解決更多的挑戰。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計解決問題的方法。建構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的大多數問題。