您甚至不需要谷歌「資料增長和物聯網」就可以看到物聯網的趨勢。 所有研究都顯示了乙個向右上方的陡峭曲線。 原因很簡單：我們正在集體嘗試從快速增長的裝置範圍中捕獲細粒度的，持續的，機器生成的資料，因為資料越多，從該資料進行的分析就越好。
同時，很明顯，物聯網的安全性在其他所有方面都處於倒退的地位。 確實，我在過去幾年中看到的一半物聯網系統幾乎沒有安全性，甚至根本沒有安全性，無論是否基於雲。
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因此，雲中的物聯網面臨兩個主要挑戰：資料的快速增長以及物聯網資料安全性的缺乏。
資料問題很容易解決，因為它只是以更多的雲儲存形式投入資金以適應資料增長。 但是，由於某些物聯網系統每分鐘儲存高達1 gb的資料，因此每月要在雲中執行數千美元的儲存成本，也許是時候更多地考慮儲存什麼資料或轉向更粗粒度的東西了。 。
換句話說，也許是因為我們可以生成和捕獲比我們所需更多的資料。 也許我們不必以裝置生成資料的能力來捕獲資料，而只需捕獲足夠有意義的資料即可。 在大多數情況下，您可以將資料儲存量減少50％，而您所做的分析質量卻沒有差異。 例如，您不需要每秒鐘輪詢一次發動機溫度，增量為15秒就可以了。
安全是另一回事。 你不能把錢扔在這個問題上。 相反，需要的是從裝置到資料儲存的系統安全性檢視。 這意味著身份管理，飛行中和靜止時的加密，以及最重要的是，對物聯網裝置和後端儲存的主動安全監控。
我一直擔心，鑑於許多人的安全性差或不存在，物聯網裝置將被黑客利用。 在購買物聯網裝置之前，您需要考慮安全性，並且您需要為此付出代價。 如果$ 50的藍芽感測器支援良好的安全性，則選擇$ 50的低功耗藍芽感測器，而不是$ 10的藍芽感測器。 儘管這樣的決定可能會增加iot專案的成本成千上萬（一千個感測器，每個**增加40美元，這是真實的錢），但請考慮被黑的iot感測器的成本。 通常會更大。
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