Розділ 6.7: Керування даними IoT: збір, зберігання та обробка

Історію управління даними IoT можна простежити до ранніх днів Інтернету, коли зберігання й обробка даних були обмежені через високу вартість апаратного забезпечення та обмежену доступність ресурсів для зберігання й обробки. На початку 2000-х років зростання хмарних обчислень і технологій великих даних допомогло прискорити розвиток управління даними IoT, забезпечивши масштабовані та економічно ефективні рішення для зберігання та обробки великих обсягів даних.

Зі збільшенням впровадження пристроїв і датчиків Інтернету речей обсяг даних, створених цими пристроями, вибухнув, що призвело до нових проблем у зборі, зберіганні та обробці даних. Для вирішення цих проблем з’явилися нові технології, включаючи розподілені бази даних, периферійні обчислення та аналітику в реальному часі.

Однією з ключових проблем управління даними IoT є необхідність збирати та зберігати дані з широкого спектру пристроїв і датчиків, часто в режимі реального часу. Це вимагає використання спеціалізованих баз даних і систем керування даними, які можуть обробляти великий обсяг і швидкість даних IoT.

Іншою проблемою є необхідність забезпечити безпеку та конфіденційність даних IoT, які часто є конфіденційними та особистими. Це вимагає використання надійних протоколів шифрування та автентифікації, а також впровадження найкращих практик керування даними та керування ними.

Щоб вирішити ці проблеми, з’явився широкий спектр платформ і рішень для керування даними IoT, включаючи хмарні платформи, такі як Amazon Web Services (AWS) і Microsoft Azure, а також рішення для периферійних обчислень, такі як Apache NiFi і IBM Edge Analytics.

Дивлячись у майбутнє, очікується, що постійне зростання IoT сприятиме подальшим інноваціям в управлінні даними, з появою нових технологій і рішень для вирішення унікальних проблем з даними IoT. Вони включають використання блокчейну для безпечного та децентралізованого керування даними, а також розробку ШІ та алгоритмів машинного навчання для аналітики в реальному часі та прогнозного моделювання.