通過分析物聯網設備生成的實時數據，組織可以獲得可操作的見解，以推動明智的決策、提高運營效率，并創(chuàng)造新的收入來源。

物聯網(IoT)徹底改變了我們與周圍世界互動的方式，并且向連接設備的轉變持續(xù)加速。事實上，到2030年，預計75%的設備將成為物聯網設備。雖然這些設備生成的數據量驚人，但存儲和共享這些數據以進行實時監(jiān)控和分析是一項重大挑戰(zhàn)。能夠利用這些數據力量的組織將能夠識別有意義的見解，從而做出更明智的決策并提高效率。

雖然與第三方分析工具和其他系統(tǒng)的實時數據共享對于開發(fā)見解至關重要，但這樣做會帶來網絡延遲、帶寬限制以及需要集中來自多個位置的信息等挑戰(zhàn)。共享數據可能會帶來安全挑戰(zhàn)，因此組織必須采取積極措施來保護其數據和網絡免受潛在的網絡威脅。

盡管存在挑戰(zhàn)，但物聯網設備的持續(xù)增長表明利大于弊。組織必須克服這些挑戰(zhàn)，并投資于安全、無縫的實時數據共享解決方案。這樣，便可以釋放物聯網的全部潛力，并在各自行業(yè)中獲得競爭優(yōu)勢。

技術挑戰(zhàn)

網絡延遲給物聯網中的實時數據共享帶來了重大障礙，特別是對于需要即時實時監(jiān)控或分析的應用。在低帶寬連接場景中，這一挑戰(zhàn)變得更加明顯，在這種情況下，無法管理現代物聯網數據的傳統(tǒng)傳感器需要幫助處理大量關鍵數據。為了應對這些挑戰(zhàn)，組織可以采用數據復制策略。

一種方法是利用能夠在接收不良期間在本地存儲數據的數據復制工具。這可以確保關鍵數據不會丟失，并且可以在網絡帶寬可用時自動存儲、傳輸和處理。在設備位于室外或遠離辦公樓且缺乏互聯網基礎設施的情況下，依靠低帶寬網絡，如手機信號塔來報告數據是常態(tài)。此外，使用現代數據復制工具在收集點處理數據可以實現現場數據處理，從而允許傳輸小批量高度相關的數據，例如聚合數據或異常數據，而不是所有原始收集的數據。

最后，通常用于數據管理的關系數據庫可能不是數據復制和實時分析的最佳選擇。專門構建的時間序列數據庫提供了管理流數據的卓越功能，使其成為實時監(jiān)控和分析的理想選擇。這些數據庫將數據視為連續(xù)流，隨時可以移動或處理。通過將專門構建的時間序列數據庫與云原生方法相結合，組織可以訪問無限的存儲和處理資源，從而實現無縫可擴展性并有效管理網絡延遲挑戰(zhàn)。

中心化挑戰(zhàn)

中心化是物聯網數據的另一個重要問題，特別是對于經營多年的大型制造企業(yè)或公用事業(yè)企業(yè)而言。隨著時間的推移，這些組織通常會構建或收購站點，并由不同的團隊使用不同的技術和流程實施數據系統(tǒng)。從每個站點導出數據通常需要幾個與實時分析不兼容的半手動步驟。一旦在組織范圍內收集了數據，就需要進行大量的清理工作，以調整數據并將其轉換為可以與其他工具或系統(tǒng)共享的格式。

好在，新技術和方法使組織能夠應對這些挑戰(zhàn)，而無需完全拆除和更換現有基礎設施。即使在通常被視為“封閉”系統(tǒng)的基礎設施中，新的API和數據連接器也可以與傳統(tǒng)數據歷史學家合作，以集中來自多個站點的數據，并自動解決不可避免出現的數據對齊問題。數據清理完畢后，數據訂閱服務使系統(tǒng)管理員可以對誰可以訪問數據進行精細控制，包括對特定數據庫段的限制。通過采用這些工具，企業(yè)可以集中其數據共享系統(tǒng)，并確保其設備高效地協同工作。

安全問題

由于可以輕松地與多方訪問和共享數據，物聯網設備生成的數據爆炸式增長，引起了全球對安全性的嚴重擔憂。具體來說，數據隱私，因為連接的設備創(chuàng)建了許多入口點，可能使敏感信息容易受到黑客攻擊。

其甚至已成為國家的優(yōu)先事項。最近，白宮采取了更加積極的立場，優(yōu)先考慮保護物聯網的安全，并在最新的國家網絡安全戰(zhàn)略中概述了完善其安全措施的計劃。這些行動旨在加強網絡安全措施，并保護物聯網設備的數據隱私。組織必須主動投資于強大的設備安全措施，并遵守新推出的指導方針，以有效保護和授權其數據。

盡管本地系統(tǒng)歷來被視為安全的黃金標準，但對于其是否已被Amazon、Google和Microsoft的云產品超越，仍存在爭議。這些大型科技企業(yè)擁有大量安全專家，并投入大量資源來保護客戶的數據。通過采用強大的安全措施和探索安全的云產品，企業(yè)可以為保護其物聯網設備和降低安全風險奠定堅實的基礎。

互操作性挑戰(zhàn)

互操作性對于物聯網設備和系統(tǒng)的無縫運行也至關重要。隨著物聯網設備數量的不斷增加，迫切需要標準化的通信協議來促進設備和系統(tǒng)之間的互操作性。缺乏標準化可能會阻礙設備和系統(tǒng)之間的數據共享，從而阻礙物聯網的潛力。組織可以利用MQTT和CoAP等開放標準來克服這一挑戰(zhàn)，以實現設備和系統(tǒng)之間的跨平臺通信。

物聯網設備生成的數據量和速度可能令人難以承受，使組織很難提取有意義的見解。然而，集成由機器學習支持的高級分析可以幫助組織理解數據，并獲得有價值的見解。通過分析物聯網設備生成的實時數據，組織可以獲得可行的見解，以推動明智的決策、提高運營效率并創(chuàng)造新的收入來源。

物聯網中的實時數據共享為組織提供了巨大的潛力，可以推動有意義的見解并獲得競爭優(yōu)勢。然而，其也帶來了必須解決的巨大帶寬、中心化和安全挑戰(zhàn)。通過投資新的物聯網連接器、實施標準化通信協議、采用先進的分析工具以及優(yōu)先考慮安全性和合規(guī)性，組織可以克服這些挑戰(zhàn)并釋放物聯網的全部潛力。