大数据分析在物联网发展中的重要性

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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导致了大量互连设备，通常被称为物联网。
虽然这种功能允许大规模生成数据，但机器学习的进步使得这些数据的开发模型不断增加。随着智能设备和物联网相关技术的普及，大数据和数据分析正在发挥重要作用。

分析物联网数据
大数据和数据分析对物联网的有效运作至关重要。大数据是物联网的燃料，人工智能就是它的大脑。在物联网数据分析中，真正的价值可以从推动智能洞察力和制造更智能的联系中获得，这些洞察可以为新业务铺平道路。
数以百万计的物联网设备连接到物联网，产生了大量的数据。为了大规模分析这些数据，需要人工智能通过大数据分析来了解影响业务的上下关系和模式。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物联网数据。因此，要分析这些数据，组织必须建立适当的分析基础架构和平台。理想的分析平台必须基于三个参数，分别是未来增长，适当规模的基础架构和性能。单租户物理服务器专用于特定客户和裸机服务器，是性能方面的理想选择。

将大数据分析和物联网整合在一起
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、运输、零售业、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、语音激活设备、医疗设备、灯光和交通信号灯、火车、汽车等等。
所有这些物联网设备都在传输大量数据，需要新的硬件和软件基础设施来处理数据并进行实时检查。企业可以使用物联网跟踪其资产，以便在需要时通过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、发动机等设备。大数据有助于分析有关故障及其发生原因的可用数据。
大数据分析有助于预测问题并在问题发生之前对其进行修复。大数据和物联网相互协作，帮助资产监控从被动反应到主动进行。

与数据存储和安全相关的问题
当我们谈论物联网时，我们脑海中闪现的第一件事就是巨大的数据流，它会影响组织的数据存储。由于物联网数据对存储基础架构的影响，许多公司正在向平台即服务(PaaS)模式发展，而不是维护自己的存储基础架构。
转向PaaS模式的原因是公司自己的存储基础架构需要不断扩展以处理这些额外的数据负载。PaaS是一种基于云的托管解决方案，具备高级可扩展性、合规性、灵活性，用以存储有价值的物联网数据。
构成物联网的设备类型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。任何攻击不仅会损坏数据，还会损坏设备本身。因此，组织必须对其安全状况不断改进。
适当的网络分段和多层安全系统将防止攻击发生并传播到其他网络组件。正确配置的物联网系统必须遵循细粒度访问控制(FGAC)网络策略，以确定哪些物联网设备可以连接。
物联网的增长是新技术时代的一个指标，那些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，以适应新的数据来源和数据类型。物联网和大数据可以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。这些例子包括航运组织、农业、组织中的人力资源活动等等。这些行业正在使用来自传感器的分析工具和数据来提供分析和见解。

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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、运输、零售业、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、语音激活设备、医疗设备、灯光和交通信号灯、火车、汽车等等。 所有这些物联网设备都在传输大量数据，需要新的硬件和软件基础设施来处理数据并进行实时检查。企业可以使用物联网跟踪其资产，以便在需要时通过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、发动机等设备。大数据有助于分析有关故障及其发生原因的可用数据。

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是的，组织可能不需要生成的所有物联网数据。因此，要分析这些数据，组织必须建立适当的分析基础架构和平台。理想的分析平台必须基于三个参数，分别是未来增长，适当规模的基础架构和性能。单租户物理服务器专用于特定客户和裸机服务器，是性能方面的理想选择。

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物联网的增长是新技术时代的一个指标，那些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，以适应新的数据来源和数据类型。物联网和大数据可以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。这些例子包括航运组织、农业、组织中的人力资源活动等等。这些行业正在使用来自传感器的分析工具和数据来提供分析和见解。

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随着智能设备和物联网相关技术的普及，大数据和数据分析正在发挥重要作用。

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物联网的增长是新技术时代的一个指标