技術的進步使得可以在小型設備中嵌入增強的計算能力，并以接近實時的速度從中提取實時流數據。在傳感技術領域，與計算和通信技術共存的這些進步導致了大量互連設備，通常被稱為物聯(lián)網。

雖然這種功能允許大規(guī)模生成數據，但機器學習的進步使得這些數據的開發(fā)模型不斷增加。隨著連接就緒設備和物聯(lián)網相關技術的普及，大數據和數據分析正在發(fā)揮重要作用并變得越來越重要。

分析物聯(lián)網數據

大數據和數據分析對物聯(lián)網的有效運作至關重要。大數據是物聯(lián)網的燃料，驅動互聯(lián)物的人工智能就是它的大腦。從物聯(lián)網中，真正的價值可以從推動智能洞察力和制造更智能的聯(lián)系事物中獲得，這些事物可以為新業(yè)務鋪平道路。

數以百萬計的物聯(lián)網設備連接到物聯(lián)網，產生了大量的數據。為了大規(guī)模分析這些數據，它需要人工智能，這可以通過大數據分析來了解影響業(yè)務的上下文關系和模式。為了做出實時決策，物聯(lián)網正在推動大數據分析。因此，可以說大數據和物聯(lián)網密切相關。

組織可能不需要生成的所有IoT數據。因此，要分析這些數據，他們必須建立適當的分析基礎架構和平臺。理想的分析平臺必須基于三個參數。它們是未來增長，適當規(guī)模的基礎架構和性能。單租戶物理服務器專用于特定客戶和裸機服務器，是性能的理想選擇。

混合動力是基礎設施和未來發(fā)展的理想方法。由專用托管，托管，托管到主機和云組成的混合部署將來自各種環(huán)境的理想功能組合到一個最佳環(huán)境中。為了處理物聯(lián)網數據，托管服務提供商（MSP）也在他們的平臺上工作。為了覆蓋完整的物聯(lián)網域，MSP供應商正致力于工具，性能和基礎架構方面的工作。

物聯(lián)網設備產生大量數據，組織的任務是處理如此龐大的數據并對其執(zhí)行操作。這些操作可以包括分析，靜態(tài)準備，度量計算和事件關聯(lián)。每次數據都不是流數據，并且在正常的大數據情況下操作會有所不同。因此，要管理物聯(lián)網數據的規(guī)模，必須在構建分析解決方案時牢記這些差異。

將大數據分析和物聯(lián)網整合在一起

物聯(lián)網正在以各種可能的方式改變我們的生活，包括教育，智能家居，健康，運輸，零售業(yè)，制造業(yè)等。物聯(lián)網連接傳感器，軟件應用程序，可穿戴設備，智能手機，恒溫器，語音激活設備，醫(yī)療設備，燈光和交通信號燈，火車卡車，卡車，汽車等等。

所有這些物聯(lián)網設備都在傳輸大量數據，需要新的硬件和軟件基礎設施來處理如此龐大的數據并進行實時檢查。為了處理持續(xù)生成的數據，這些技術每天都在不斷發(fā)展和改進。這是IoT與大數據鏈接的地方。為了提高性能，大數據可幫助企業(yè)利用周圍可用的數據。

企業(yè)可以使用物聯(lián)網跟蹤其資產，以便在需要時通過大數據分析進行監(jiān)控并采取糾正措施。例如，物聯(lián)網有助于監(jiān)控泵，卡車，發(fā)動機等資產。大數據有助于分析有關故障及其發(fā)生原因的有關這些設備和機器的可用數據。

大數據分析有助于預測問題并在問題發(fā)生之前對其進行修復。大數據和物聯(lián)網相互協(xié)作，幫助資產監(jiān)控從被動反應中主動進行。如今，只有8％的企業(yè)可以及時，完整地捕獲和檢查物聯(lián)網數據。

主要挑戰(zhàn)

隨著物聯(lián)網繼續(xù)擴張，預計到2020年，全球將使用208億件物品。除了優(yōu)勢之外，網絡安全問題和安全問題等主要風險也隨之出現，因為黑客可以攻擊電網，安全系統(tǒng)和任何其他包含敏感數據的鏈接系統(tǒng)。

這些組織必須使用互聯(lián)網安全平臺，通過基于云的解決方案提供保護，防止未經授權的數 在下面的部分中，我將告訴您如何處理數據安全性和存儲問題。

與數據存儲和安全相關的問題

當我們談論物聯(lián)網時，我們腦海中閃現的第一件事就是巨大的數據流，它會影響組織的數據存儲。因此，必須準備數據存儲以存儲此額外數據量。由于物聯(lián)網數據對存儲基礎架構的影響，許多公司正在向平臺即服務（PaaS）模式發(fā)展，而不是維護自己的存儲基礎架構。

轉向PaaS模式的原因是公司自己的存儲基礎架構需要不斷擴展以處理這些額外的數據負載。PaaS是一種基于云的托管解決方案，可提供高級可擴展性，合規(guī)性，架構和靈活性，以存儲有價值的物聯(lián)網數據。

云存儲的選項包括混合，公共和私有模型。如果組織包含依賴于要求高安全性或敏感數據的法規(guī)遵從性要求的數據，則私有云模型可能是理想的選擇。在其他情況下，組織可以選擇混合或公共模型來進行物聯(lián)網數據存儲。

構成物聯(lián)網的設備類型及其產生的數據在性質上各不相同。這包括通信協(xié)議，各種數據和原始設備，這些都帶有固有的數據安全風險。這種不同的物聯(lián)網領域對安全專業(yè)人員來說是一個全新的環(huán)境，因此由于缺乏經驗，安全風險可能會增加。此處的任何攻擊不僅會損壞數據，還會損壞設備本身。因此，組織必須對其安全狀況進行一些更改。

由于物聯(lián)網領域正在發(fā)生指數級增長，連接到網絡的設備數量正在迅速增加。因此，這些設備將具有不同的尺寸和形狀，并且位于網絡外部。因此，出于認證目的，每個設備必須具有不具有信譽的標識。組織必須獲取有關這些連接設備的所有信息并將其存儲以用于審計目的。

適當的網絡分段和多層安全系統(tǒng)將防止攻擊發(fā)生并傳播到其他網絡組件。正確配置的IoT系統(tǒng)必須遵循細粒度訪問控制（FGAC）網絡策略，以確定哪些IoT設備可以連接。

必須利用網絡訪問和身份策略以及軟件定義網絡（SDN）技術的組合來生成動態(tài)網絡分段。基于SDN的網絡分段必須用于點對多點和點對點加密，這取決于一些PKI / SDN融合。

大數據分析和物聯(lián)網正在協(xié)同工作

隨著組織轉向物聯(lián)網，他們必須了解大數據分析與物聯(lián)網之間的關系。要使物聯(lián)網部署產生相當大的影響，它們必須提供有用的服務或工具，同時還要收集相關數據。僅收集數據是不夠的。必須對其進行分析和處理以獲得洞察力，并且必須采取可操作的步驟來增強業(yè)務運營。

物聯(lián)網和大數據可以很好地協(xié)同工作以提供洞察力和分析，并且有很多實例可以證明這一點。這些例子包括航運組織，農業(yè)，組織中的人力資源活動等等。這些行業(yè)正在使用來自傳感器的分析工具和數據來提供分析和見解。

物聯(lián)網的增長是新技術時代的一個指標，那些希望留在這個新時代的公司將不得不改變他們開展活動的方式，以適應新的數據來源和數據類型。事實上，隨著企業(yè)與物聯(lián)網的發(fā)展，需要解決更多的挑戰(zhàn)。需要采取積極主動的方法，包括在很大程度上檢測問題并設計解決問題的方法。構建保持主要風險的分析解決方案可以避免與安全性和任何其他主要問題相關的大多數問題。

來源：朗銳智科