技術的進步使得可以在小型裝置中嵌入增強的計算能力，並以接近實時的速度從中提取實時流資料。在感測技術領域，與計算和通訊技術共存的這些進步導致了大量互連裝置，通常被稱為物聯網。
雖然這種功能允許大規模生成資料，但機器學習的進步使得這些資料的開發模型不斷增加。隨著連線就緒裝置和物聯網相關技術的普及，大資料和資料分析正在發揮重要作用並變得越來越重要。
分析物聯網資料
大資料和資料分析對物聯網的有效運作至關重要。大資料是物聯網的燃料，驅動互聯物的人工智慧就是它的大腦。從物聯網中，真正的價值可以從推動智慧型洞察力和製造更智慧型的聯絡事物中獲得，這些事物可以為新業務鋪平道路。
數以百萬計的物聯網裝置連線到物聯網，產生了大量的資料。為了大規模分析這些資料，它需要人工智慧，這可以通過大資料分析來了解影響業務的上下文關係和模式。為了做出實時決策，物聯網正在推動大資料分析。因此，可以說大資料和物聯網密切相關。
組織可能不需要生成的所有iot資料。因此，要分析這些資料，他們必須建立適當的分析基礎架構和平台。理想的分析平台必須基於三個引數。它們是未來增長，適當規模的基礎架構和效能。單租戶物理伺服器專用於特定客戶和裸機伺服器，是效能的理想選擇。
混合動力是基礎設施和未來發展的理想方法。由專用託管，託管，託管到主機和雲組成的混合部署將來自各種環境的理想功能組合到乙個最佳環境中。為了處理物聯網資料，託管服務提供商（msp）也在他們的平台上工作。為了覆蓋完整的物聯網域，msp**商正致力於工具，效能和基礎架構方面的工作。
物聯網裝置產生大量資料，組織的任務是處理如此龐大的資料並對其執行操作。這些操作可以包括分析，靜態準備，度量計算和事件關聯。每次資料都不是流資料，並且在正常的大資料情況下操作會有所不同。因此，要管理物聯網資料的規模，必須在構建分析解決方案時牢記這些差異。
**將大資料分析和物聯網整合在一起
**物聯網正在以各種可能的方式改變我們的生活，包括教育，智慧型家居，健康，運輸，零售業，製造業等。物聯網連線感測器，軟體應用程式，可穿戴裝置，智慧型手機，恆溫器，語音啟用裝置，醫療裝置，燈光和交通訊號燈，火車卡車，卡車，汽車等等。
所有這些物聯網裝置都在傳輸大量資料，需要新的硬體和軟體基礎設施來處理如此龐大的資料並進行實時檢查。為了處理持續生成的資料，這些技術每天都在不斷發展和改進。這是iot與大資料鏈結的地方。為了提高效能，大資料可幫助企業利用周圍可用的資料。
企業可以使用物聯網跟蹤其資產，以便在需要時通過大資料分析進行監控並採取糾正措施。例如，物聯網有助於監控幫浦，卡車，發動機等資產。大資料有助於分析有關故障及其發生原因的有關這些裝置和機器的可用資料。
大資料分析有助於**問題並在問題發生之前對其進行修復。大資料和物聯網相互協作，幫助資產監控從被動反應中主動進行。如今，只有8％的企業可以及時，完整地捕獲和檢查物聯網資料。
主要挑戰
隨著物聯網繼續擴張，預計到2023年，全球將使用208億件物品。除了優勢之外，網路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，安全系統和任何其他包含敏感資料的鏈結系統。
這些組織必須使用網際網路安全平台，通過基於雲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資料安全性和儲存問題。
與資料儲存和安全相關的問題
當我們談論物聯網時，我們腦海中閃現的第一件事就是巨大的資料流，它會影響組織的資料儲存。因此，必須準備資料儲存以儲存此額外資料量。由於物聯網資料對儲存基礎架構的影響，許多公司正在向平台即服務（paas）模式發展，而不是維護自己的儲存基礎架構。
轉向paas模式的原因是公司自己的儲存基礎架構需要不斷擴充套件以處理這些額外的資料負載。paas是一種基於雲的託管解決方案，可提供高階可擴充套件性，合規性，架構和靈活性，以儲存有價值的物聯網資料。
雲儲存的選項包括混合，公共和私有模型。如果組織包含依賴於要求高安全性或敏感資料的法規遵從性要求的資料，則私有雲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網資料儲存。
構成物聯網的裝置型別及其產生的資料在性質上各不相同。這包括通訊協議，各種資料和原始裝置，這些都帶有固有的資料安全風險。這種不同的物聯網領域對安全專業人員來說是乙個全新的環境，因此由於缺乏經驗，安全風險可能會增加。此處的任何攻擊不僅會損壞資料，還會損壞裝置本身。因此，組織必須對其安全狀況進行一些更改。
由於物聯網領域正在發生指數級增長，連線到網路的裝置數量正在迅速增加。因此，這些裝置將具有不同的尺寸和形狀，並且位於網路外部。因此，出於認證目的，每個裝置必須具有不具有信譽的標識。組織必須獲取有關這些連線裝置的所有資訊並將其儲存以用於審計目的。
適當的網路分段和多層安全系統將防止攻擊發生並傳播到其他網路元件。正確配置的iot系統必須遵循細粒度訪問控制（fgac）網路策略，以確定哪些iot裝置可以連線。
必須利用網路訪問和身份策略以及軟體定義網路（sdn）技術的組合來生成動態網路分段。基於sdn的網路分段必須用於點對多點和點對點加密，這取決於一些pki / sdn融合。
大資料分析和物聯網正在協同工作
隨著組織轉向物聯網，他們必須了解大資料分析與物聯網之間的關係。要使物聯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，同時還要收集相關資料。僅收集資料是不夠的。必須對其進行分析和處理以獲得洞察力，並且必須採取可操作的步驟來增強業務運營。
物聯網和大資料可以很好地協同工作以提供洞察力和分析，並且有很多例項可以證明這一點。這些例子包括航運組織，農業，組織中的人力資源活動等等。這些行業正在使用來自感測器的分析工具和資料來提供分析和見解。
物聯網的增長是新技術時代的乙個指標，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，以適應新的資料**和資料型別。事實上，隨著企業與物聯網的發展，需要解決更多的挑戰。需要採取積極主動的方法，包括在很大程度上檢測問題並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。
資料分析在物聯網的應用（二）
這篇文章重點給大家說一說iot中的知識圖譜。那麼什麼是iot呢？iot就是物聯網。iot的知識圖譜的要點有很多 語義物聯 圖譜使能 知識規則 學習深化。首先就是語義物聯，所謂語義物聯，就是要通過語義建模，建立一套標準的物聯網語義，對物體的屬性 狀態 動作以及能力有個標準的規範，能夠實現物體的描述 解...
資料分析在物聯網的應用（二）
這篇文章重點給大家說一說iot中的知識圖譜。那麼什麼是iot呢？iot就是物聯網。iot的知識圖譜的要點有很多 語義物聯 圖譜使能 知識規則 學習深化。首先就是語義物聯，所謂語義物聯，就是要通過語義建模，建立一套標準的物聯網語義，對物體的屬性 狀態 動作以及能力有個標準的規範，能夠實現物體的描述 解...
資料分析在物聯網的應用（六）
我們在前面的文章中給大家說到了物聯網的資料分析可以分為四個類別。分別是描述式分析 診斷式分析 式分析 處方式分析，在每個類別裡面，又必須從兩個層次來展開分析。首先就是機理分析，這是根據物理或化學的原理，對工業裝置的控制 過程以及產生的響應進行基於設計原理的專業分析，這部分一定是以專業知識為依據的。然...