Интернет вещей — это термин, которым обозначается сеть из миллиардов устройств, использующих датчики, программное обеспечение и другие технологии для сбора данными и обмена ими через интернет.
В Интернете вещей могут использоваться совсем небольшие устройства, например наручные смарт-часы, собирающие данные о здоровье и тренировках. Они также могут быть намного более крупными и сложными. Это может быть целый завод со множеством датчиков и технологий, которые круглосуточно контролируют безопасность и эффективность повседневных операций.
Множество устройств, используемых в Интернете вещей, собирают множество единиц информации практически в реальном времени. Поэтому именно Интернет вещей является одним из самых значительных факторов роста больших данных. Давайте рассмотрим, как связаны между собою большие данные и Интернет вещей.
Устройства, используемые в Интернете вещей, собирают множество единиц информации в режиме реального времени (или практически в таком режиме). Эти данные могут использоваться в ряде операций независимо от того, происходят те автономно (например, управление светофорами с помощью Интернета вещей) или вручную (например, перенаправление пассажиров в аэропорту из перегруженной зоны).
Датчики Интернета вещей могут собрать несколько типов данных, например следующие:
Данные о состоянии: собирается базовая информация: включено/выключено, доступно/недоступно, а также точные сведения, например о температуре
Данные о местоположении: отслеживается перемещение людей или предметов на земле, над землей или под землей
Данные автоматизации: могут использоваться для контроля автоматизированных операций или работы систем, таких как автономный автобусный маршрут
Данные отправляют собранные ими данные в центральное расположение, используя протокол данных.
Потому что датчики Интернета вещей собирают данные в реальном времени или практически таком режиме, генерируя огромный объем информации. Согласно прогнозам International Data Corporation (IDC), к 2025 году в мире будет 55,7 млрд устройств, подключенных к Интернету вещей, которые будут генерировать 73,1 зеттабайт данных.
Это приводит к большим данным Интернета вещей, с которыми могут не справиться традиционные инструменты обработки и управления данными.
Обычно данные Интернета вещей направляются в центральное расположение, где их можно анализировать и интерпретировать, а также принимать решения на их основе. К сожалению, это не всегда так просто, как может показаться. Когда наборы данных становятся настолько большими и сложными, сделать выводы на их основе и внести улучшения становится сложно. Данные существенно утратили свою полезность для преобразования компании с тем, чтобы операции выполнялись в первую очередь с помощью цифровых технологий, с использованием полного потенциала обучения на основе ИИ.
Чтобы получить максимальную пользу от данных Интернета вещей, нужны инструменты управления СХД и аналитики, созданные для поддержки больших данных.
Чтобы справиться с большими данными и Интернетом вещей, необходима СХД, подходящая для таких задач. Лучшие платформы для больших данных могут не только хранить огромные объемы больших данных Интернета вещей, но и поддерживают быстрое выполнение поиска, индексирования и анализа данных в реальном времени. Современные платформы с высокой пропускной способностью вводят данные быстро и масштабируются, чтобы соответствовать меняющимся требованиям вашей организации. Они также могут быстро искать и индексировать данные, поэтому у пользователей высвобождается больше времени, которое иначе ушло бы на запросы и анализ данных.
При выборе платформы для управления большими данными и Интернетом вещей ищите такую, которая оптимизирована для облака. Это дает возможность выполнять аналитику в облаке, а также контролировать доступ и разрешения для данных на локальных ресурсах. Это еще больше ускоряет анализ данных Интернета вещей и сокращает время на принятие более обоснованных решений, что соответствует ожиданиям от инвестиций в инфраструктуру Интернета вещей.
Узнайте больше о том, как ускорить получение качественных важных данных благодаря современной аналитике данных с помощью Pure Storage®.
1https://www.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prAP46737220