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应对物联网实时数据共享的挑战

物联网(IoT)彻底改变了我们与周围世界互动的方式，并且向连接设备的转变持续加速。事实上，到2030年，预计75%的设备将成为物联网设备。虽然这些设备生成的数据量惊人，但存储和共享这些数据以进行实时监控和分析是一项重大挑战。能够利用这些数据力量的组织将能够识别有意义的见解，从而做出更明智的决策并提高效率。虽然与第三方分析工具和其他系统的实时数据共享对于开发见解至关重要，但这样做会带来网络延迟、带宽限制以及需要集中来自多个位置的信息等挑战。共享数据可能会带来安全挑战，因此组织必须采取积极措施来保护其数据和网络免受潜在的网络威胁。尽管存在挑战，但物联网设备的持续增长表明利大于弊。组织必须克服这些挑战，并投资于安全、无缝的实时数据共享解决方案。这样，便可以释放物联网的全部潜力，并在各自行业中获得竞争优势。技术挑战网络延迟给物联网中的实时数据共享带来了重大障碍，特别是对于需要即时实时监控或分析的应用。在低带宽连接场景中，这一挑战变得更加明显，在这种情况下，无法管理现代物联网数据的传统传感器需要帮助处理大量关键数据。为了应对这些挑战，组织可以采用数据复制策略。一种方法是利用能够在接收不良期间在本地存储数据的数据复制工具。这可以确保关键数据不会丢失，并且可以在网络带宽可用时自动存储、传输和处理。在设备位于室外或远离办公楼且缺乏互联网基础设施的情况下，依靠低带宽网络，如手机信号塔来报告数据是常态。此外，使用现代数据复制工具在收集点处理数据可以实现现场数据处理，从而允许传输小批量高度相关的数据，例如聚合数据或异常数据，而不是所有原始收集的数据。最后，通常用于数据管理的关系数据库可能不是数据复制和实时分析的最佳选择。专门构建的时间序列数据库提供了管理流数据的卓越功能，使其成为实时监控和分析的理想选择。这些数据库将数据视为连续流，随时可以移动或处理。通过将专门构建的时间序列数据库与云原生方法相结合，组织可以访问无限的存储和处理资源，从而实现无缝可扩展性并有效管理网络延迟挑战。中心化挑战中心化是物联网数据的另一个重要问题，特别是对于经营多年的大型制造企业或公用事业企业而言。随着时间的推移，这些组织通常会构建或收购站点，并由不同的团队使用不同的技术和流程实施数据系统。从每个站点导出数据通常需要几个与实时分析不兼容的半手动步骤。一旦在组织范围内收集了数据，就需要进行大量的清理工作，以调整数据并将其转换为可以与其他工具或系统共享的格式。好在，新技术和方法使组织能够应对这些挑战，而无需完全拆除和更换现有基础设施。即使在通常被视为“封闭”系统的基础设施中，新的API和数据连接器也可以与传统数据历史学家合作，以集中来自多个站点的数据，并自动解决不可避免出现的数据对齐问题。数据清理完毕后，数据订阅服务使系统管理员可以对谁可以访问数据进行精细控制，包括对特定数据库段的限制。通过采用这些工具，企业可以集中其数据共享系统，并确保其设备高效地协同工作。安全问题由于可以轻松地与多方访问和共享数据，物联网设备生成的数据爆炸式增长，引起了全球对安全性的严重担忧。具体来说，数据隐私，因为连接的设备创建了许多入口点，可能使敏感信息容易受到黑客攻击。其甚至已成为国家的优先事项。最近，白宫采取了更加积极的立场，优先考虑保护物联网的安全，并在最新的国家网络安全战略中概述了完善其安全措施的计划。这些行动旨在加强网络安全措施，并保护物联网设备的数据隐私。组织必须主动投资于强大的设备安全措施，并遵守新推出的指导方针，以有效保护和授权其数据。尽管本地系统历来被视为安全的黄金标准，但对于其是否已被Amazon、Google和Microsoft的云产品超越，仍存在争议。这些大型科技企业拥有大量安全专家，并投入大量资源来保护客户的数据。通过采用强大的安全措施和探索安全的云产品，企业可以为保护其物联网设备和降低安全风险奠定坚实的基础。互操作性挑战互操作性对于物联网设备和系统的无缝运行也至关重要。随着物联网设备数量的不断增加，迫切需要标准化的通信协议来促进设备和系统之间的互操作性。缺乏标准化可能会阻碍设备和系统之间的数据共享，从而阻碍物联网的潜力。组织可以利用MQTT和CoAP等开放标准来克服这一挑战，以实现设备和系统之间的跨平台通信。物联网设备生成的数据量和速度可能令人难以承受，使组织很难提取有意义的见解。然而，集成由机器学习支持的高级分析可以帮助组织理解数据，并获得有价值的见解。通过分析物联网设备生成的实时数据，组织可以获得可行的见解，以推动明智的决策、提高运营效率并创造新的收入来源。物联网中的实时数据共享为组织提供了巨大的潜力，可以推动有意义的见解并获得竞争优势。然而，其也带来了必须解决的巨大带宽、中心化和安全挑战。通过投资新的物联网连接器、实施标准化通信协议、采用先进的分析工具以及优先考虑安全性和合规性，组织可以克服这些挑战并释放物联网的全部潜力。