随着技术的进步，增强的计算能力可以嵌入到小型设备中，实时流数据可以接近实时速度提取。在传感技术领域，这些与计算和通信技术共存的进步导致了大量的互联设备，通常被称为物联网。
虽然该功能允许大规模生成数据，但机器学习的进步增加了这些数据的开发模型。随着连接就绪设备和物联网相关技术的普及，大数据和数据分析变得越来越重要。
分析物联网数据
大数据和数据分析对物联网的有效运行至关重要。大数据是物联网的燃料，驱动互联网的人工智能是它的大脑。从物联网中，真正的价值可以从促进智能洞察力和创造更智能的联系中获得，为新业务铺平了道路。
数百万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，它需要人工智能来理解影响业务的上下文关系和模式。为了做出实时决策，物联网正在推广大数据分析。因此，大数据与物联网密切相关。
所有组织可能不需要生成IoT数据。因此，为了分析这些数据，他们必须建立一个适当的分析基础设施和平台。理想的分析平台必须基于三个参数。它们是未来增长、适当规模的基础设施和性能。单租户物理服务器是特定客户和裸机服务器的理想选择。
混合动力是基础设施和未来发展的理想方式。从特殊托管、托管、托管到主机和云的混合部署将来自各种环境的理想功能结合到最佳环境中。托管服务提供商处理物联网数据(MSP)也在他们的平台上工作。覆盖完整的物联网域，MSP供应商致力于工具、性能和基础设施。
物联网设备产生大量数据，组织的任务是处理如此大的数据并执行它们。这些操作可以包括分析、静态准备、测量计算和事件关联。每个数据都不是流数据，在正常的大数据条件下操作会有所不同。因此，为了管理物联网数据的规模，在构建分析解决方案时必须记住这些差异。
整合大数据分析和物联网
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、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、照明和交通信号灯、火车卡车、卡车、汽车等。
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如此庞大的数据并进行实时检查。这些技术每天都在不断发展和改进，以处理不断生成的数据。IoT与大数据链接的地方。大数据可以帮助企业利用周围可用的数据，以提高性能。
企业可以利用物联网跟踪其资产，以便在必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、发动机和其他资产。大数据有助于分析这些设备和机器的可用数据，以及故障及其原因。
大数据分析有助于在问题发生前预测和修复问题。大数据和物联网相互合作，帮助资产监控从被动反应中主动进行。如今，只有8%的企业能够及时、完整地捕获和检查物联网数据。
主要挑战
随着物联网的不断扩张，预计到2020年，世界将使用208亿件物品。除了优势，网络安全问题和安全问题等主要风险也会出现，因为黑客可以攻击包含敏感数据的电网、安全系统和其他链接系统。
这些组织必须使用互联网安全平台，通过基于云的解决方案提供保护，防止未经授权的数 在以下部分，我将告诉您如何处理数据安全性和存储问题。
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。因此，必须准备数据存储来存储额外的数据量。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服务(PaaS)模型开发，而不是维护自己的存储基础设施。
转向PaaS该模型的原因是公司自身的存储基础设施需要不断扩展以处理这些额外的数据负载。PaaS它是一种基于云的托管解决方案，可以提供先进的可扩展性、合规性、架构和灵活性，以存储有价值的物联网数据。
云存储的选项包括混合、公共和私有模型。私有云模型可能是一个理想的选择，如果该组织包含依赖于高安全性或敏感数据要求的数据。在其他情况下，组织可以选择混合或公共模型来存储物联网数据。
构成物联网的设备类型及其生成的数据性质不同。它包括通信协议、各种数据和原始设备，都有固有的数据安全风险。这种不同的物联网领域对安全专业人员来说是一个新的环境，因此安全风险可能会因缺乏经验而增加。这里的任何攻击不仅会损坏数据，还会损坏设备本身。因此，组织必须改变其安全状况。
由于物联网领域的指数级增长，连接到网络的设备数量迅速增加。因此，这些设备将具有不同的尺寸和形状，并位于网络外部。因此，为了认证，每个设备都必须有一个没有声誉的标志。组织必须获取所有关于这些连接设备的信息，并将其存储在审计目的中。
适当的网络分段和多层安全系统将防止攻击并传播到其他网络组件。正确配置IoT细粒度访问控制系统必须遵循(FGAC)网络策略，以确定哪些IoT可连接设备。
必须使用网络访问、身份策略和软件来定义网络(SDN)动态网络分段是基于技术的组合。SDN这取决于一些PKI
/ SDN融合。
大数据分析和物联网正在合作
随着组织转向物联网，他们必须了解大数据分析与物联网的关系。为了对物联网的部署产生相当大的影响，他们必须提供有用的服务或工具，并收集相关数据。仅仅收集数据是不够的。为了获得洞察力，必须进行分析和处理，并采取可操作的步骤来加强业务运营。
物联网和大数据可以提供洞察力和分析，有很多例子可以证明这一点。这些例子包括航运组织、农业、组织中的人力资源活动等。这些行业正在使用传感器的分析工具和数据来提供分析和见解。
物联网的增长是新技术时代的一个指标。那些想留在这个新时代的公司将不得不改变他们的活动方式，以适应新的数据源和类型。事实上，随着企业和物联网的发展，需要解决更多的挑战。需要采取积极的方法，包括在很大程度上检测和设计解决问题的方法。保持主要风险的分析解决方案可以避免大多数与安全和其他主要问题有关的问题。
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