工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是什么？
  如何從物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備發(fā)生的很多數(shù)據(jù)中提取有用的價值是十分重要的。換句話說，公司需求了解不同的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源及其對存儲的影響，例如從物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中獲取更多價值。
  某機構(gòu)在2017年預(yù)測，到2020年，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將到達200億臺。今日，物聯(lián)網(wǎng)技能的運用已經(jīng)到達并超過了這個預(yù)期。隨著技能的前進，很多企業(yè)都生產(chǎn)出了體積更小、本錢更低、功耗更低的傳感器，這將促進物聯(lián)網(wǎng)出資企業(yè)數(shù)量的持續(xù)快速增加。
  應(yīng)戰(zhàn)不再是技能，而是安排能否從搜集的數(shù)據(jù)中提取價值。布置新物聯(lián)網(wǎng)解決方案的Iot團隊需求完成ROI，并在完成此使命時遇到障礙。
  從數(shù)據(jù)中快速而容易地提取價值總是很困難的，就像大海撈針一樣。經(jīng)過混合更多的數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)類型和流數(shù)據(jù)，簡直不或許經(jīng)過運用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)處理、存儲和剖析方法來取得所需的值。為了充分利用對物聯(lián)網(wǎng)的出資，安排需求在戰(zhàn)略中融入一些重要的元素。
  前景主動化
  因為連接的設(shè)備數(shù)量巨大，發(fā)生的數(shù)據(jù)量巨大，處理很多物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的僅有解決方案便是主動化。主動化可以協(xié)助安排實時接收、轉(zhuǎn)化和傳輸數(shù)據(jù)和見地。它確保It團隊可以吸收很多數(shù)據(jù)，并以安排可以運用和從中獲取價值的方式提供洞察。
  主動化消除了對數(shù)據(jù)存儲團隊的數(shù)據(jù)根底架構(gòu)項目進行手動編碼的重復性和時刻密集性擔負，帶來了幾個要害優(yōu)勢：首先，可以在較短的時刻內(nèi)以較低的本錢提供對數(shù)據(jù)的見地，從而大大提高了成果的質(zhì)量和可靠性。其次，數(shù)據(jù)存儲團隊被解放，專心于更具戰(zhàn)略性的剖析和數(shù)據(jù)輸出作業(yè)。但是，僅僅主動處理數(shù)據(jù)是不夠的。處理字段中數(shù)據(jù)的僅有方法是在設(shè)備創(chuàng)立后當即從字段流式傳輸數(shù)據(jù)，而不是在將來的某個時刻點。
  此外，主動化在數(shù)據(jù)處理中起著重要的效果。在處理來自現(xiàn)場設(shè)備的數(shù)據(jù)時，流式數(shù)據(jù)主動化使數(shù)據(jù)管理器可以實時處理在現(xiàn)場創(chuàng)立的數(shù)據(jù)，從而削減數(shù)據(jù)和insight之間的時刻差。
  例如，每天有數(shù)百輛公交車的公交公司期望盡或許實時地了解其車隊的運作，以最大極限地提高服務(wù)功率。經(jīng)過車載傳感器采集物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，公交公司可以實時剖析這些數(shù)據(jù)，以便及時確診和發(fā)現(xiàn)問題。
  傳統(tǒng)上，數(shù)據(jù)是在一天的運轉(zhuǎn)結(jié)束時從傳感器上下載的，成果發(fā)現(xiàn)這是一個問題，因為公交車或許已經(jīng)出了問題，或者或許整天落后于運轉(zhuǎn)方案，所以無法實時解決這個問題。但是，在流量數(shù)據(jù)主動化的情況下，假如總線有毛病的危險，傳感器可以實時發(fā)現(xiàn)問題，然后相關(guān)人員采取辦法加以防備。經(jīng)過實時處理數(shù)據(jù)，公交公司可以當即識別剎車片是否磨損，然后在車輛發(fā)生毛病前通知維修人員進行更換。
  物聯(lián)網(wǎng)對存儲的影響
  在支持物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的根底設(shè)施方面，面對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備發(fā)生的海量數(shù)據(jù)增加，人們的反應(yīng)是購買更多的存儲空間。但是，在指數(shù)增加的情況下，這是一個代價昂揚的短期戰(zhàn)略。相反，企業(yè)需求考慮如何轉(zhuǎn)化存儲過程中的數(shù)據(jù)，從而削減存儲過程中的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的實時剖析意味著安排可以保存數(shù)據(jù)的本質(zhì)，而不是為將來的剖析保存很多數(shù)據(jù)。
  這不只節(jié)省了存儲本錢，并且加快了未來的報告過程，提高了insight的質(zhì)量和可靠性。這是一個篩選出哪些數(shù)據(jù)有價值，哪些數(shù)據(jù)沒有價值的問題，也便是說，一般需求將原始數(shù)據(jù)存儲一段時刻以測試探索性作業(yè)負載。因此，作為數(shù)據(jù)湖根底設(shè)施的一部分，云存儲可以是一種經(jīng)濟高效的短期選擇。但是，布置主動化東西來安排這些信息、管理模式并允許以最有用的格局對數(shù)據(jù)進行剖析、查詢和搜索也是至關(guān)重要的。
  了解物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)源
  物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備發(fā)明并利用許多不同類型的數(shù)據(jù)源和格局——公共汽車剎車上的傳感器、飛機上的數(shù)千個傳感器、視頻監(jiān)控攝像機和工廠里的機器。其間一些是傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)量也在不斷添加，這也需求實時處理。在將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為洞察力之前，需求將其安排為更易于管理的方式?？紤]到數(shù)據(jù)的數(shù)量和復雜性，手動執(zhí)行這個復雜的使命是不或許的。主動化是有用完成這一方針的僅有途徑。
  在某些情況下，可以經(jīng)過運用整個數(shù)據(jù)流來獲取值。這些數(shù)據(jù)集可以徹底保存，以便在今后的時刻點進行剖析，以確認趨勢。但是，在數(shù)據(jù)提取過程中過濾掉無效數(shù)據(jù)一般更明智。要準確理解如何處理不同的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流，安排需求構(gòu)建一個信息流，為安排創(chuàng)立最有價值的要害和時刻敏感信息的全景視圖。
  同時，安排需求確認他們應(yīng)該存儲的前史信息，以顯現(xiàn)事情的長期趨勢。像data Lake architecture這樣的東西可以用作存儲庫，以原生格局存儲很多結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。但是，主動化東西需求將數(shù)據(jù)從亂七八糟的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成有價值的見地。
  物聯(lián)網(wǎng)市場正在增加
  各種運用的傳感器本錢十分低，物聯(lián)網(wǎng)正敏捷成為干流。預(yù)計到2025年，物聯(lián)網(wǎng)市場經(jīng)濟價值將到達11.1萬億美元。它不再局限于預(yù)算巨大的大企業(yè)，很多小企業(yè)也在根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)運用提供的信息尋找改善事務(wù)的方法。
  此外，關(guān)于傳感器和其他物聯(lián)網(wǎng)運用來說，成熟的主動化東西可以縮短價值完成的時刻，并發(fā)生馬到成功的影響。關(guān)于許多公司來說，管理和從數(shù)據(jù)中提取價值的下一步將是完成人工智能、深度學習和機器學習。我們將看到，數(shù)據(jù)處理的局限性將不再來自運用技能的本錢，而是來自數(shù)據(jù)剖析結(jié)論的發(fā)明性運用。
  關(guān)于各種規(guī)模的企業(yè)來說，數(shù)據(jù)是他們可以用來超越競爭對手的最有價值的資產(chǎn)之一。物聯(lián)網(wǎng)運用中運用的傳感器本錢大大下降，可以為安排提供一切或許的數(shù)據(jù)集。但是，假如一個安排不能為其事務(wù)取得真實的洞察力和價值，那么對物聯(lián)網(wǎng)的出資就毫無意義?？倸w，主動化東西是必要的，以最大極限地發(fā)揮物聯(lián)網(wǎng)出資的價值。
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