941
海量的物聯網數據處理應該怎麼部署
目前，許多企業正在采用物聯網來使用數據，從而更好地了解其運營情況，做出更明智的決策，重新定位客戶參與度，並重新思考如何創造價值。隨著低成本傳感器，彈性計算和數據科學的快速發展，許多行業觀察家期望企業迅速部署物聯網設備。
物聯網
專家預計，在這一時期內，所有這些開發項目將在全球範圍內產生大約44萬億兆字節的額外的物聯網數據。這使人們想到了一個核心問題：采用哪種最佳技術架構來解決這一爆炸性增長的數據趨勢?
本地部署的物聯網架構
本地部署的物聯網架構采用邊緣計算，其中在網絡邊緣處理數據，這個位置最接近數據源頭。而根據調研機構IDC的調查，到2019年，45%的物聯網設備數據將被存儲，處理，並靠近邊緣計算。該模式可以提供更小的性能足跡，可以幫助企業對數據進行更多的實時響應。例如，在石油鑽井平台上，采用傳感器可以檢測故障的閥門是否產生火災隱患。在這種情況下，企業不能承受任何延誤。如果數據需要發送到衛星，在數據中心返回到通知關閉閥門之前，其響應時間可能太晚了。但是，隨著更快的邊緣部署，數據不必遠離其數據來源。這可以減少時間延遲，並允許做出關鍵的決定。
此外，本地部署的架構不依賴互聯網連接，如雲環境。並且本地部署的架構也受到麵臨嚴重數據安全問題的企業的青睞。利用邊緣計算的本地體係結構有很多意義。
雲端物聯網架構
雲端物聯網架構（www.leadtorch.com）有利於組織管理大量的連接設備，通過內部和外部數據的組合驅動價值。例如，供應鏈應用程序可以從理解一個部分相對於整體聚合視圖的具體視圖而受益。而完整視圖之外隻有一組數據失去意義。例如，通過單獨使用本地部署的架構，就不可能試圖為資產構建的每個組件協調供應鏈。
此外，雲計算架構在與其他物聯網設備和雲係統集成和交互方麵提供更大的互操作性。該模型提供了更多的架構靈活性和外部數據源的利用率。雲應用程序在生態係統中看到了更多的創新，其部分原因是軟件開發人員重點關注大型市場。利用雲計算架構的物聯網部署可以更有效，因為很多具有技術創新和競爭性的產品已經可用。從本質上說，雲計算架構可以使組織能夠麵對未來的投資回報。
混合的物聯網架構
通常最好的方法是高效地結合邊緣計算的大型核心數據集的處理，然後在核心處理一組簡化的聚合衍生數據。例如，智能城市部署的停車傳感器可以處理靠近車位的所有傳感器的數據，隻提供有關不同車庫開放的地點和數量的匯總數據，從而為進入市區的司機提供智能尋找車位的建議。畢竟，每隔幾秒就傳輸所有這些數據的成本可能是很昂貴的，而接近目的地的駕駛人員不一定知道停車場的那些位置是開放的。在這種情況下，采用混合架構是理想的選擇。
資產優化的另一個例子是風力渦輪機的應用，風力渦輪機使用傳感器在本地部署收集和分析每個渦輪機上的數據，並總體優化其總體性能。在這裏，通過許多數據點可以深入了解渦輪機組件的運行狀況。每個組件的健康狀況匯總在一起提供了風力發電機的狀況視圖。最後，匯總來自所有風力發電機的數據，為風電場提供可操作的信息。在這樣的情況下，應該在網絡邊緣處理多少數據，而將哪些數據在數據中心處理，這是一個重要考慮的架構。本地部署架構的實時響應以及雲計算的全係統訪問和可擴展性的組合將會得到最好的發揮。
最後更新：2017-11-13 11:05:14