隨著物聯(lián)網(wǎng)的演變和發(fā)展，所有可以想象到的東西(或事物)和產(chǎn)業(yè)都將變得更加智能：智能家居和智慧城市、智能制造機(jī)械、智能汽車、智能健康等等。無(wú)數(shù)被授權(quán)收集和交換數(shù)據(jù)的東西正在形成一個(gè)全新的網(wǎng)絡(luò)——物聯(lián)網(wǎng)——一個(gè)可以在云中收集數(shù)據(jù)、傳輸數(shù)據(jù)和完成用戶任務(wù)的物理對(duì)象網(wǎng)絡(luò)。

　　物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)正在走向勝利之路。不過，要想從這一創(chuàng)新中獲益，還需要解決一些挑戰(zhàn)和問題。在本文中，我們很高興與大家分享多年來(lái)在物聯(lián)網(wǎng)咨詢領(lǐng)域積累的知識(shí)。
 

 

　　物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)如何應(yīng)用

　　首先，有多種方法可以從物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中獲益：在某些情況下，通過快速分析就足夠了，而一些有價(jià)值的見解只有在經(jīng)過深入的數(shù)據(jù)處理之后才能獲得。

　　(1) 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。通過連網(wǎng)設(shè)備收集的數(shù)據(jù)可以用于實(shí)時(shí)操作：測(cè)量家中或辦公室的溫度、跟蹤身體活動(dòng)(計(jì)算步數(shù)、監(jiān)測(cè)運(yùn)動(dòng))等;實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)在醫(yī)療保健中被廣泛應(yīng)用(例如，獲取心率、測(cè)量血壓、糖分等);它還成功地應(yīng)用于制造業(yè)(用于控制生產(chǎn)設(shè)備)、農(nóng)業(yè)(用于監(jiān)測(cè)牛和作物)和其他行業(yè)。

　　(2) 數(shù)據(jù)分析。在處理物聯(lián)網(wǎng)生成的大數(shù)據(jù)時(shí)，我們有機(jī)會(huì)超越監(jiān)測(cè)，并從這些數(shù)據(jù)中獲得有價(jià)值的見解：識(shí)別趨勢(shì)，揭示看不見的模式并找到隱藏的信息和相關(guān)性。

　　(3) 流程控制和優(yōu)化。來(lái)自傳感器的數(shù)據(jù)提供了額外的上下文情境信息，以揭示影響性能和優(yōu)化流程的重要問題。

　　交通管理：跟蹤不同日期和時(shí)間的交通負(fù)荷，以制定出針對(duì)交通優(yōu)化的建議，例如，在特定時(shí)間段增加公共汽車的數(shù)量，看看是否有改觀，以及建議引入新的交通信號(hào)燈方案和修建新的道路，以減少街道的交通擁堵狀況。

　　零售：跟蹤超市貨架中商品的銷售情況，并在商品快賣完之前及時(shí)通知工作人員補(bǔ)貨。

　　農(nóng)業(yè)：根據(jù)傳感器的數(shù)據(jù)，在必要時(shí)給作物澆水。

　　預(yù)測(cè)性維護(hù)。通過連網(wǎng)設(shè)備收集的數(shù)據(jù)可以成為預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)、主動(dòng)識(shí)別潛在危險(xiǎn)狀況的可靠來(lái)源，例如：

　　醫(yī)療保?。罕O(jiān)測(cè)患者健康狀態(tài)并識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)(例如，哪些患者有糖尿病、心臟病發(fā)作的風(fēng)險(xiǎn))，以便及時(shí)采取措施。

　　制造業(yè)：預(yù)測(cè)設(shè)備故障，以便在故障發(fā)生之前及時(shí)解決。

　　并非所有的物聯(lián)網(wǎng)解決方案都需要大數(shù)據(jù)。還應(yīng)注意的是，并非所有的物聯(lián)網(wǎng)解決方案都需要大數(shù)據(jù)(例如，如果智能家居擁有者要借助智能手機(jī)來(lái)關(guān)燈，則可以在沒有大數(shù)據(jù)的情況下執(zhí)行此操作)。重要的是要考慮減少處理動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的工作量，并避免存儲(chǔ)將來(lái)沒有用處的大量數(shù)據(jù)。

　　物聯(lián)網(wǎng)中的大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)

　　除非處理大量數(shù)據(jù)以獲取有價(jià)值的見解，否則這些數(shù)據(jù)完全沒用。此外，在數(shù)據(jù)收集、處理和存儲(chǔ)方面還有各種挑戰(zhàn)。

　　數(shù)據(jù)可靠性。雖然大數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)不會(huì)100%準(zhǔn)確，但在分析數(shù)據(jù)之前，請(qǐng)務(wù)必確保傳感器工作正常，并且用于分析的數(shù)據(jù)質(zhì)量可靠，且不會(huì)因各種因素(例如，機(jī)器運(yùn)行的不利環(huán)境、傳感器故障)而損壞。

　　要存儲(chǔ)哪些數(shù)據(jù)。連網(wǎng)設(shè)備會(huì)產(chǎn)生萬(wàn)億字節(jié)的數(shù)據(jù)，選擇存儲(chǔ)哪些數(shù)據(jù)和刪除哪些數(shù)據(jù)是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。更重要的是，一些數(shù)據(jù)的價(jià)值還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有顯現(xiàn)出來(lái)，但將來(lái)您可能需要這些數(shù)據(jù)。如果您決定為將來(lái)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，那么面臨的挑戰(zhàn)就是以最小的成本做到這一點(diǎn)。

　　分析深度。一旦并非所有大數(shù)據(jù)都很重要，就會(huì)出現(xiàn)另一個(gè)挑戰(zhàn)：什么時(shí)候快速分析就足夠了，什么時(shí)候需要進(jìn)行更深入的分析以帶來(lái)更多價(jià)值。

　　安全。毫無(wú)疑問，各個(gè)領(lǐng)域的連網(wǎng)事物可以讓我們的生活變得更加美好，但與此同時(shí)，數(shù)據(jù)安全也成一個(gè)非常重要的問題。網(wǎng)絡(luò)罪犯可以侵入數(shù)據(jù)中心和設(shè)備，連接到交通系統(tǒng)、發(fā)電廠、工廠，并從電信運(yùn)營(yíng)商那里竊取個(gè)人數(shù)據(jù)。物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)對(duì)于安全專家來(lái)說還是一個(gè)相對(duì)較新的現(xiàn)象，相關(guān)經(jīng)驗(yàn)的缺失會(huì)增加安全風(fēng)險(xiǎn)。

　　物聯(lián)網(wǎng)解決方案中的大數(shù)據(jù)處理

　　在物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，物聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)的數(shù)據(jù)處理組件因輸入數(shù)據(jù)的特性、預(yù)期結(jié)果等而不同。我們已經(jīng)制定了一些方法來(lái)處理物聯(lián)網(wǎng)解決方案中的大數(shù)據(jù)。

　　數(shù)據(jù)來(lái)自與事物相連的傳感器。“事物”可以是任何物體：烤箱、汽車、飛機(jī)、建筑、工業(yè)機(jī)器、康復(fù)設(shè)備等。數(shù)據(jù)可以是周期性的，也可以是流式的。后者對(duì)于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和迅速管理事物至關(guān)重要。

　　事物將數(shù)據(jù)發(fā)送到網(wǎng)關(guān)，以進(jìn)行初始數(shù)據(jù)過濾和預(yù)處理，從而減少了傳輸?shù)较乱粋€(gè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)量。

　　邊緣分析。在進(jìn)行深入數(shù)據(jù)分析之前，有必要進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾和預(yù)處理，以選擇某些任務(wù)所需的最相關(guān)數(shù)據(jù)。此外，此階段還可以確保實(shí)時(shí)分析，以快速識(shí)別之前在云中通過深度分析所發(fā)現(xiàn)的有用模式。

　　對(duì)于基本協(xié)議轉(zhuǎn)換和不同數(shù)據(jù)協(xié)議之間的通信，云網(wǎng)關(guān)是必需的。它還支持現(xiàn)場(chǎng)網(wǎng)關(guān)和中央物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)壓縮和安全數(shù)據(jù)傳輸。

　　連網(wǎng)設(shè)備生成的數(shù)據(jù)以其自然格式存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)湖中。原始數(shù)據(jù)通過“流”進(jìn)入數(shù)據(jù)湖。數(shù)據(jù)保存在數(shù)據(jù)湖中，直到可以用于業(yè)務(wù)目的。清理過的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)模塊根據(jù)之前積累的歷史數(shù)據(jù)生成模型。這些模型定期(例如，一個(gè)月一次)用新數(shù)據(jù)流更新。輸入的數(shù)據(jù)被累積并應(yīng)用于訓(xùn)練和創(chuàng)建新模型。當(dāng)這些模型經(jīng)過專家的測(cè)試和批準(zhǔn)后，控制應(yīng)用程序就可以使用它們，以響應(yīng)新的傳感器數(shù)據(jù)發(fā)送命令或警報(bào)。

　　總結(jié)

　　物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，可用于實(shí)時(shí)監(jiān)控、分析、流程優(yōu)化和預(yù)測(cè)性維護(hù)等。然而，應(yīng)該記住，從各種格式的海量數(shù)據(jù)中獲得有價(jià)值的見解并不是一件容易事情：您需要確保傳感器工作正常，數(shù)據(jù)得到安全傳輸和有效處理。此外，始終存在一個(gè)問題：哪些數(shù)據(jù)值得存儲(chǔ)和處理。

　　盡管存在一些挑戰(zhàn)和問題，但應(yīng)記住，物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁，并可以幫助多個(gè)行業(yè)的企業(yè)開辟新的數(shù)字機(jī)遇。