物聯網給IT帶來了新的挑戰：海量資料、複雜性和超動态應用

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來源：物聯之家網（iothome.com）

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物聯網已經在許多領域成為現實：智能路燈、智能電表和自耕農田等等。裝置可以決定何時啟動，何時購買能源（因為價格便宜）以及何時開始澆灌田地。決策基于資料，而不僅僅是預程式設計的激活。

甚至還有更多：可預測即将到來疾病的可穿戴裝置，或者在出現問題時可自行通知客服人員的電子裝置。

這些用例都有一個共同點：資料。資料量已經達到曆史新高，問題是誰應該分析這些海量資料？自從物聯網時代開始以來，就不可能再手動監控IT營運。物聯網将很快成為标準解決方案，是以您将必須自動進行可用性檢查和監控。

複雜性爆發

雲技術和物聯網幾乎同時席卷全球。這意味着通過裝置的廣泛聯網，資料量爆炸式增長，以及當今基于雲的超動态應用的高變化率。

麥肯錫預計，到2025年，物聯網每年将帶來11萬億美元的全球經濟價值。例如，總價值的90%将通過降低費用或節省時間而使使用者（使用物聯網應用的消費者或公司）受益。與此同時，物聯網将軟化技術公司和傳統企業之間的界限，進而實作新的、資料驅動的商業模式。

讓我們繼續澆灌田地的例子。後端系統對自動噴灌負責，在某些情況下還負責現場的邊緣處理。但是，如果通信不起作用怎麼辦？或者是後端系統有問題，也許是因為部署了錯誤的更新？系統不會開始澆地，結果農作物會死掉。

問題出在哪裡？

通常很難判斷問題的原因出在哪裡。找出一個裝置工作而另一個不工作的原因可能是一個挑戰。而且随着物聯網的出現，這些問題隻會越來越多，是以有必要自動檢測和分析物聯網拓撲，以了解其影響，并實時、快速地主動解決問題。（來源物聯之家網）智能家居中的系統故障可能不會導緻危及生命，而自動駕駛汽車中的系統故障可能會。是以，有必要立即發現問題并進行修複或切換到備用系統。

海量資料的一個後果是物聯網裝置必須自我監控，正如前面提到的那樣，可用性監測已成為物聯網的核心要素。

人工智能拯救

利用人工智能和機器學習，即使是最複雜的系統也可以實作無縫監控。基于人工智能的監控解決方案需要了解整個系統。除了物聯網裝置的邊緣基礎設施之外，這也适用于相關後端系統以及連接配接的系統，如資料庫、中間件、應用程式和前端應用程式。

是以，端到端應用程式性能監控變得更加重要。企業需要智能解決方案來避免停機和性能問題。可持續發展的公司需要實時分析其系統是否平穩運作、使用者目前正在做什麼和體驗什麼，以及邊緣裝置在物聯網中的行為。

原文釋出時間：2020-01-05

本文作者：iothome.com

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