Das Internet der Dinge (IoT) ist die Bezeichnung für das Netzwerk aus Milliarden von Geräten, die mithilfe von Sensoren, Software und anderen Technologien Daten über das Internet sammeln und austauschen.
IoT-Geräte können so klein sein wie die Smartwatch an Ihrem Handgelenk, die Gesundheits- und Fitnessdaten sammelt. Sie können auch viel größer und komplexer sein, wie z. B. eine Fabrik voller Sensoren und Technologien, die rund um die Uhr die Sicherheit und Effizienz des täglichen Betriebs überwachen.
Die schiere Anzahl der IoT-Geräte, multipliziert mit den Datenpunkten, die sie nahezu in Echtzeit sammeln, macht das IoT zu einem der wichtigsten beitragenden Faktoren für den Aufstieg von Big Data. Hier erhalten Sie einen Eindruck davon, wie Big Data und das Internet der Dinge miteinander verbunden sind.
Wie werden IoT-Daten generiert?
IoT-Geräte sammeln eine Vielzahl von Datenpunkten in Echtzeit (oder nahezu in Echtzeit). Diese Daten können in eine Reihe von Vorgängen einfließen, unabhängig davon, ob sie autonom (z. B. IoT-basierte Ampelsteuerung) oder manuell (z. B. Flughafenmanagement, das die Passantenfrequenz aus einem überlasteten Bereich umleitet) erfolgen.
IoT-Sensoren können mehrere Arten von Daten sammeln, z. B.:
Statusdaten: Erfassen grundlegende Informationen wie aus/ein und verfügbar/nicht verfügbar oder andere genaue Daten wie die Temperatur
Positionsdaten: Verfolgen die Bewegung von Personen oder Objekten über, auf oder unter der Erdoberfläche
Automatisierungsdaten: Können verwendet werden, um die Aktionen automatisierter Abläufe oder Systeme, beispielsweise einer autonomen Buslinie, zu steuern
Nachdem Sensoren die Daten erfasst haben, senden sie diese über ein Datenprotokoll an eine zentrale Stelle.
Was IoT-Daten zu Big Data macht
Da IoT-Sensoren entweder in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit Daten sammeln, ist die Menge an Informationen, die sie erzeugen, enorm. Tatsächlich prognostiziert die International Data Corporation (IDC), dass bis 2025 55,7 Milliarden IoT-Geräte im Einsatz sein werden, die 73,1 Zettabytes an Daten erzeugen.
Das Ergebnis sind IoT-Big-Data – und die haben das Potenzial, herkömmliche Datenverarbeitungs- und -verwaltungstools zu überfordern.
Typischerweise werden IoT-Daten an einen zentralen Ort geleitet, wo sie zur Analyse, zur Interpretation und als Handlungsbasis zur Verfügung stehen. Leider ist das nicht immer so einfach, wie es sich anhört. Wenn Datensätze so groß und kompliziert werden, wird es schwierig, daraus Schlüsse zu ziehen und sie für Verbesserungen zu nutzen. Die Daten haben im Wesentlichen ihren Nutzen dafür verloren, Unternehmen in Digital-First-Betriebe umzuwandeln, die das volle Potenzial von KI-gesteuertem Lernen ausschöpfen.
Um das Beste aus den IoT-Daten herauszuholen, benötigen Sie Tools für die Daten-Storage-Verwaltung und -Analyse, die für die Verwendung mit Big Data entwickelt wurden.
Big-Data-Storage und -Analysen für IoT-Daten
Um Big Data und das Internet der Dinge in den Griff zu bekommen, benötigen Sie Storage, der der Aufgabe gewachsen ist. Die besten Big-Data-Plattformen können nicht nur riesige Mengen an IoT-Big-Data speichern, sondern unterstützen auch die schnelle Suche, Indizierung und Echtzeitanalyse Ihrer Daten. Moderne Plattformen mit hohem Durchsatz geben Daten schnell ein und führen Skalierungen durch, um mit den Anforderungen Ihres Unternehmens Schritt zu halten. Außerdem können sie Ihre Daten schnell durchsuchen und indizieren, wodurch Sie Zeit einsparen, die Sie sonst für Abfragen und Datenanalysen aufwenden würden.
Suchen Sie bei der Auswahl einer Plattform für die Verwaltung von Big Data und vom Internet der Dinge nach einer Plattform, die für die Cloud optimiert ist. So können Sie Analysen in der Cloud durchführen und den Zugriff auf sowie die Berechtigungen für Ihre Daten lokal steuern. Dadurch werden Ihre IoT-Datenanalysen noch schneller und Sie können schneller fundierte Entscheidungen treffen – die Art von Entscheidungen, die Sie nach der Investition in eine IoT-Infrastruktur erwarten können.
Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie mit modernen Datenanalysen durch Pure Storage® schneller zu besseren Erkenntnissen kommen.
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