大数据分析在物联网发展中的重要性
技术的进步使得在小型设备中嵌入增强的计算能力成为可能，并以接近实时的速度从中提取实时流数据。在传感技术领域，与计算和通信技术共存的这些进步正在导致通常被称为物联网的互连设备。
虽然此功能允许大规模生成数据，但机器学习的进步允许对不断增加的数据开发模型。大数据和数据分析正在发挥重要作用，并且随着连接就绪设备和物联网相关技术的渗透率的增加而变得越来越重要。
分析物联网数据
大数据和数据分析对于物联网的有效运行至关重要。大数据是物联网的燃料，驱动物联网的人工智能是它的大脑。从物联网中，真正的价值可以来自推动智能洞察和制造更智能的互联事物，从而为新业务铺平道路。
连接到物联网的数百万个事物和设备会产生大量数据。为了大规模分析这些数据，它需要人工智能，这可以通过大数据分析来了解影响业务的上下文关系和模式。为了做出实时决策，物联网正在推动大数据分析。因此，可以说大数据和物联网密切相关。
组织可能不需要生成的所有 iot 数据。因此，要分析这些数据，他们必须建立适当的分析基础架构/平台。理想的分析平台必须基于三个参数。它们是未来的增长、适当规模的基础架构和性能。专用于特定客户的单租户物理服务器和裸机服务器是性能的理想选择。
混合是基础设施和未来发展的理想方法。混合部署由专用托管、托管、托管到托管和云组成，将各种环境中的理想功能组合到单个最佳环境中。为了处理物联网数据，托管服务提供商（msp）也在其平台上工作。为了涵盖整个物联网领域，msp供应商正在研究工具，性能和基础架构方面。
物联网设备会产生大量数据，组织的任务是处理如此庞大的数据并对其执行操作。这些操作可以包括分析、静态准备、指标计算和事件关联。数据不是每次都是流数据，在正常的大数据场景中，操作会有所不同。因此，要管理物联网数据的规模，构建分析解决方案时必须牢记这些差异。
将大数据分析和物联网结合在一起
物联网正在以各种可能的方式改变我们的生活，包括教育、智能家居、健康、交通、零售业务、制造业等。物联网连接传感器、软件应用程序、可穿戴设备、智能手机、恒温器、声控电器、医疗设备、信号灯和交通信号灯、火车卡车、卡车、汽车等等。
所有这些物联网设备都在传输大量数据，这些数据需要一个新的硬件和软件基础设施来处理如此庞大的数据并实时检查。为了处理不断产生的数据，技术每天都在发展和改进。这就是物联网与大数据联系的地方。为了提高绩效，大数据可帮助企业利用周围可用的数据。
企业可以使用物联网跟踪其资产，以在需要时借助大数据分析进行监控并采取纠正措施。例如，物联网有助于监控泵、卡车、发动机等资产。大数据有助于分析有关这些设备和机器的可用数据，这些数据涉及故障及其发生的原因。
大数据分析有助于预测问题，甚至在问题发生之前就解决问题。大数据和物联网相互协作，有助于资产监控从被动主动。如今，只有 8% 的企业能够及时、完整地捕获和检查 iot 数据。
主要挑战
随着物联网的不断扩展，除了优势之外，网络安全问题和安全问题等主要风险也随之而来，因为黑客可以入侵电网，安全系统和任何其他包含敏感数据的链接系统。
这些组织必须采用互联网安全平台，通过基于云的解决方案提供保护，防止未经授权的数据访问。在下面的部分中，我将让您知道如何处理数据安全和存储问题。
与数据存储和安全相关的问题
当我们谈论物联网时，我们脑海中闪过的第一件事就是撞击组织数据存储的巨大数据流。因此，数据存储必须准备好存储此额外数据量。由于物联网数据对存储基础设施的影响，许多公司正在向平台即服务（paas）模型发展，而不是维护自己的存储基础设施。
转向 paas 模型的原因是，公司自己的存储基础结构需要不断扩展来处理这种额外的数据负载。paas 是一种基于云的托管解决方案，可提供高级可扩展性、合规性、体系结构和灵活性，以存储有价值的 iot 数据。
云存储的选项包括混合、公共和私有模型。如果组织包含的数据依赖于需要高安全性或敏感数据的法规遵从性要求，则私有云模型可能是理想的选择。在其他情况下，组织可以选择混合或公共模型进行物联网数据存储。
构成物联网的设备种类及其产生的数据在性质上各不相同。这包括通信协议，各种数据和原始设备，这些都带有固有的数据安全风险。物联网的这个不同领域对安全专业人员来说是相当新的，因此由于缺乏经验，安全风险可能会增加。这里的任何攻击不仅会损坏数据，还会损坏设备本身。因此，组织必须对其安全环境进行一些更改。
由于物联网领域正在发生指数级增长，连接到网络的设备数量正在迅速增加。因此，这些设备将具有不同的大小和形状，并且位于网络外部。因此，出于身份验证目的，每个设备都必须具有不可信的标识。组织必须获取有关这些连接设备的所有信息，并将其存储起来以用于审核目的。
适当的网络分段和多层安全系统将防止攻击发生并蔓延到其他网络组件。正确配置的 iot 系统必须遵循细粒度访问控制 （fgac） 网络策略来确定哪些 iot 设备可以连接。
必须利用网络访问和身份策略与软件定义网络 （sdn） 技术的组合来生成动态网络分段。基于 sdn 的网络分段必须用于点对多点和点对点加密，具体取决于某些 pki/sdn 合并。
大数据分析与物联网协同工作
随着组织转向物联网，他们必须了解大数据分析与物联网之间的关系。为了使物联网部署产生相当大的影响，它们必须提供有用的服务或工具，同时还要收集相关数据。仅仅收集数据是不够的。必须对其进行分析和处理才能获得见解，并且必须推动可操作的步骤，以增强业务运营。
物联网和大数据很好地协同工作，以提供洞察力和分析，并且有很多实例可以证明这一点。这些示例包括运输组织、农业、组织中的 hr 活动等等。这些行业正在使用分析工具和来自传感器的数据来提供分析和见解。
物联网增长是新技术时代的一个指标，希望留在这个新时代的公司将不得不改变他们开展活动的方式，以适应新的数据源和数据类型。同样，随着物联网的发展，企业将面临更多挑战。需要一种积极主动的方法，包括更早地发现问题并设计解决问题的方法。构建分析解决方案时牢记主要风险，可以避免与安全和安保相关的大多数问题以及任何其他重大问题。
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连接到物联网的数百万个事物和设备会产生大量数据。为了大规模分析这些数据，它需要人工智能，这可以通过大数据分析来了解影响业务的上下文关系和模式。为了做出实时决策，物联网正在推动大数据分析。因此，可以说大数据和物联网密切相关。
组织可能不需要生成的所有 iot 数据。因此，要分析这些数据，他们必须建立适当的分析基础架构/平台。理想的分析平台必须基于三个参数。它们是未来的增长、适当规模的基础架构和性能。专用于特定客户的单租户物理服务器和裸机服务器是性能的理想选择。
混合是基础设施和未来发展的理想方法。混合部署由专用托管、托管、托管到托管和云组成，将各种环境中的理想功能组合到单个最佳环境中。为了处理物联网数据，托管服务提供商（msp）也在其平台上工作。为了涵盖整个物联网领域，msp供应商正在研究工具，性能和基础架构方面。
物联网设备会产生大量数据，组织的任务是处理如此庞大的数据并对其执行操作。这些操作可以包括分析、静态准备、指标计算和事件关联。数据不是每次都是流数据，在正常的大数据场景中，操作会有所不同。因此，要管理物联网数据的规模，构建分析解决方案时必须牢记这些差异。
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主要挑战
随着物联网的不断扩展，除了优势之外，网络安全问题和安全问题等主要风险也随之而来，因为黑客可以入侵电网，安全系统和任何其他包含敏感数据的链接系统。
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