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物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是什么？

近幾年來，被稱為物聯(lián)網(wǎng)的聯(lián)網(wǎng)對象系統(tǒng)發(fā)展迅速，任何物理對象都可以成為物聯(lián)網(wǎng)的一部分。全世界估計在2021年擁有350億臺物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。另外，在2025年，來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)預計將達到79.4 ZB。很明顯，來自物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)據(jù)加劇了問題。

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)收集以多種方式影響大數(shù)據(jù)：在很多方面，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)比其他類型的數(shù)據(jù)更為豐富。因為傳感器可以與任何物理設(shè)備相連，所以物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是多種多樣的，也是精細的，這就意味著企業(yè)可以獲得更多關(guān)于其商業(yè)運作的數(shù)據(jù)。

安全是實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的首要任務(wù)。在很多物聯(lián)網(wǎng)部署中，需要結(jié)合使用公共和私人數(shù)據(jù)源，但如何才能安全地管理數(shù)據(jù)？有些數(shù)據(jù)將與關(guān)鍵任務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施和運作(例如交通流量、能源和供水基礎(chǔ)設(shè)施)相關(guān)。另外，還有一些由中央政府、地方當局和公共機構(gòu)發(fā)布的公共領(lǐng)域或“公開”數(shù)據(jù)，包括環(huán)境(天氣、水災、空氣質(zhì)量)、交通(機場、道路、電動汽車、停車場、公交)、城鎮(zhèn)和城市(住房、城市規(guī)劃、休閑、廢物和能源)、教育、健康(醫(yī)院、醫(yī)i療表現(xiàn))等等。

在此情況下，需要中間件，它可以對數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)進行有效的分割，并確定合適的通信優(yōu)先級，以便將數(shù)據(jù)準確、高i效地路由到合適的存儲庫和分析引擎。數(shù)據(jù)收集得越多，挑戰(zhàn)越大。它要求一個綜合的數(shù)據(jù)策略，不僅包括各種數(shù)據(jù)源，而且還包括引入數(shù)據(jù)的途徑和收集數(shù)據(jù)的方法。

自動物聯(lián)網(wǎng)裝置管理

要處理的大量設(shè)備使管理物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備變得復雜起來。但由于每一種設(shè)備都有自己的弱點，因此持續(xù)管理是必須的。班森·陳建議：“使用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備管理和自動化工具，網(wǎng)絡(luò)中的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備越多，管理就越困難。使用自動化工具可以簡化管理流程，減少設(shè)備的差錯和遺漏，并確保所有操作在所有設(shè)備上的一致性。

管理zui起碼意味著在部署前要設(shè)置足夠嚴格的安全級別，定期檢查和更新固件，并且盡量使用安全補丁。另外，在設(shè)備壽命結(jié)束時，要更換它。物聯(lián)網(wǎng)安全實踐和工具在不斷發(fā)展，定期檢查系統(tǒng)是保證設(shè)備分布式網(wǎng)絡(luò)安全的唯i一方法。

在此背景下，發(fā)達國家紛紛出臺戰(zhàn)略規(guī)劃，抓住新一輪信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展機遇。“智慧地球”計劃以美國的“物聯(lián)網(wǎng)應用”為核心，歐盟的“十四點行動計劃”，日本的“U-Japan計劃”，韓國的“IT839計劃”和“u-Korea計劃”，新加坡的“下一代I-Hub計劃”，臺灣的“U-Taiwan計劃”等等都把物聯(lián)網(wǎng)作為當前發(fā)展的重要戰(zhàn)略目標。世界范圍內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量在2017年達到84億臺，比2016年的64億臺增加31%,2020年將達到204億臺。2018年，制造業(yè)將成為對物聯(lián)網(wǎng)解決方案投資zui為活躍的行業(yè)，總開支預計將達1890億美元，占總開支的24.47%；運輸和汽車聯(lián)網(wǎng)、智能建筑等跨行業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的開支將分別達850億美元和920億美元。2018年消費者在物聯(lián)網(wǎng)上的花費將達到620億美元，并在第五大行業(yè)中排名第五，主要應用包括智能家居，家庭自動化，保鮮和智能家電。

利用分析工具對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的各種類型的數(shù)據(jù)進行分析，從而進行物聯(lián)網(wǎng)分析。利用物聯(lián)網(wǎng)分析，有價值的信息可以從大量數(shù)據(jù)中提取出來，然后用來改進應用程序、業(yè)務(wù)流程和生產(chǎn)等。多種類型的數(shù)據(jù)分析可用：

標準分析：標準分析是用來分析特定情況下應該采取的步驟。這就是通常所說的描述與預測分析的結(jié)合。規(guī)范分析在商業(yè)應用中可以幫助解釋大量的信息，從而得到更加準確的結(jié)論。

SpaceAnalytics：該方法用于分析基于位置的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和應用。對各種地理模式進行空間分析，確定各種物理對象之間的空間關(guān)系；泊車應用、智能汽車和作物規(guī)劃都從空間分析的應用實例中獲益。

在安全和網(wǎng)絡(luò)支持方面， OT與 IT合作。軟體與資料融合，邊緣資料直接進入 IT系統(tǒng)，例如預算管理。集成了 OT和 IT功能的物理設(shè)備，包括路由器，控制系統(tǒng)等。

如果企業(yè)把 IT和 OT結(jié)合起來，就能減少空間、時間和能量的消耗，減少采購和管理。常規(guī)系統(tǒng)中，對傳感器或執(zhí)行機構(gòu)的數(shù)據(jù)進行分析可以立即得到結(jié)果，但不能得到深度結(jié)果。當數(shù)據(jù)分析越來越接近云端或遠程數(shù)據(jù)中心時，計算結(jié)果的深度會增加，但時間會增加。近幾年，數(shù)據(jù)分析主要是在云中進行，但云的功能已經(jīng)轉(zhuǎn)向了邊緣。在數(shù)據(jù)中心中，企業(yè)組織面臨著前所未i有的挑戰(zhàn)，如帶寬限制、關(guān)鍵任務(wù) OT系統(tǒng)、惡劣的物理環(huán)境、不可靠的連接和不斷增加的安全漏洞。為了管理這些困難，企業(yè)組織正在轉(zhuǎn)向邊緣即服務(wù)產(chǎn)品。