كيفية قياس بيانات إنترنت الأشياء غير المحدودة والمعقدة

كيفية قياس بيانات إنترنت الأشياء غير المحدودة والمعقدة


تحقق من جميع الجلسات عند الطلب من قمة الأمن الذكي هنا.


بحلول عام 2022 ، من المتوقع أن يكون لدينا أكثر من 14 مليار جهاز متصل يولد حجمًا من البيانات لم نتخيله أبدًا. عندما يتعلق الأمر بأجهزة استشعار إنترنت الأشياء (IoT) وجامعي البيانات ، فإن المزيد هو المزيد.

يمكن أن يؤدي حجم مجموعات البيانات الحديثة إلى فقدان قادة عمليات نشر إنترنت الأشياء على نطاق واسع في المكان الذي يبدأون فيه تحليل البيانات وتفسيرها لفوائد الأعمال. تمامًا مثل أي شيء آخر ، فإن امتلاك مليار من شيء ما يكون مفيدًا فقط إذا كنت تعرف ماذا تفعل بها.

نطرح كلمة “قابلة للتطوير” كثيرًا ، ولكن في نهاية اليوم ، تصارع الشركات والقادة فقط مع السؤال: “هل سيتمكن نظامي أو منصتي من التعامل مع البيانات المتاحة والزيادة المتوقعة؟”

فيما يلي التحديات الشائعة التي تواجهك وما يجب أن تبحث عنه عند تقييم النظام الأساسي الخاص بك.

حدث

قمة الأمن الذكي عند الطلب

تعرف على الدور الحاسم للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في الأمن السيبراني ودراسات الحالة الخاصة بالصناعة. شاهد الجلسات عند الطلب اليوم.

مشاهدة هنا

التحدي الأساسي

العلاقة الأساسية هي عدد القيم الممكنة في مجموعة البيانات ، من أقل من اثنين إلى مئات الملايين.

لطالما كانت العلاقة الأساسية العالية نقطة صعبة لمعالجة البيانات ، حيث يرتبط زمن الوصول والعلاقة الأساسية ارتباطًا مباشرًا في قواعد البيانات القياسية. كما يمكنك أن تتخيل ، فإن مجموعات البيانات التي غالبًا ما تُرى في عمليات نشر إنترنت الأشياء على نطاق واسع مثل سيناريوهات الصناعة أو التصنيع أو التشغيل الآلي يمكن أن يكون لها علاقة أساسية عالية للغاية. ضع في اعتبارك ، على سبيل المثال ، نشر إنترنت الأشياء مع 5000 جهاز ، لكل منها 100 جهاز استشعار عبر 100 مستودع ، مما يؤدي إلى عدد أساسي يبلغ 50 مليون. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للبيانات الوصفية المقترنة عادة ببيانات السلاسل الزمنية أن تغذي هذا الحريق بسرعة.

للتأكد من أن أنظمتك تعمل بشكل جيد بما يكفي لدعم التحليلات والمراقبة في الوقت الفعلي والتي تعتبر الآن ضرورية لحالات الاستخدام الصناعي ، عليك أن تتأكد من أن نظام إدارة قاعدة البيانات الخاص بك لن يتعثر مع زيادة عدد البيانات الأساسية الخاصة بك. فقط الأنظمة التي يمكنها حل نقطة الألم هذه وضمان زمن انتقال ثابت لاستعلامات البيانات – حتى مع زيادة عدد الجداول في قاعدة البيانات بشكل كبير – يمكن اعتبارها جاهزة للمستقبل ومجهزة لتلبية احتياجات عملك.

لا تحاصر نفسك

يتطور المطورون وعلماء البيانات في الأتمتة والتصنيع وأجزاء أخرى من القطاع الصناعي باستمرار ، وكذلك التكنولوجيا التي تدعم مؤسساتهم. أقوى درس يمكن للقادة الصناعيين استخلاصه هو اختيار أن تكون مرنًا. لا شيء يؤلمك مثل تفكيك الهندسة المعمارية أو البنية التحتية التي تتوقف عن تلبية احتياجات الشركة ، أو الأسوأ من ذلك ، أن تكون مقيدًا بنظام يمنعك من المضي قدمًا.

نظرًا لأن البيانات معقدة جدًا ، يجب أن تكون الأنظمة الأساسية سهلة الاستخدام. يجب أن تعمل منصة البيانات الخاصة بك على تبسيط عملك ، وليس إضافة طبقة أخرى من التعقيدات. من المفيد أيضًا النظر إلى المشاريع مفتوحة المصدر التي لا تربطك بمورد معين أو مزود خدمة أو تحصرك بالقيود القديمة. ونظرًا لأن البيانات غير محدودة ، فإن اختيار نظام السحابة الأصلي هو الطريقة الأكثر فائدة للبقاء رشيقًا. السحابة – سواء كانت عامة أو خاصة أو مختلطة – هي المستقبل الذي يتيح لك الاستفادة من التخزين المرن والحوسبة وموارد الشبكة.

كيف تتسوق لتوسيع نطاق إنترنت الأشياء

نظرًا لوجود تحديات تقنية أمام توسيع نطاق إنترنت الأشياء ، يجب أن يكون لدى القادة رؤية استراتيجية للقدرات التي سيحتاجون إليها. هناك العديد من الأشياء في الاعتبار.

أولاً ، يحتاج أساس النظام الأساسي إلى بنية بسيطة لتقليل تكاليف الصيانة والقدرة على التوسع لتلبية نمو الأعمال المتوقع. بالنسبة إلى إنترنت الأشياء على وجه الخصوص ، يجب أن يكون النظام الأساسي قادرًا على استيعاب ملايين نقاط البيانات بسرعة ، مما يتيح تحليلات البيانات القوية مع دعم SQL. بالإضافة إلى ذلك ، يجب أن يتمتع النظام بدعم التزامن رائع نظرًا لأن المزيد والمزيد من المستخدمين سيصلون إلى النظام لتحليلات البيانات ، بما في ذلك تحليل البيانات المجمعة والوقت الفعلي.

يجب أن يتم القياس بشكل تدريجي ، وليس فقط عن طريق قلب مفتاح الضوء. لا تحتاج الهندسة المعمارية إلى القدرة على التعامل مع البيانات فحسب ، بل تحتاج أيضًا إلى القيام بذلك بشكل جيد. هذا يعني أن جميع الأسطوانات – الاتصال والمعالجة والتخزين والتنظيم – يجب أن يتم إطلاقها بنسبة 100٪ لاعتبارها مشروع توسيع ناجح.

تتضمن القيادة تولي المسؤولية ليس فقط عن قضايا اليوم ولكن الاستعداد لتحديات الغد. لتوجيه مؤسستك إلى الأمام ، تحتاج إلى أنظمة وهياكل يمكنها النمو مع عملك ودعم منتجاتك الآن وفي المستقبل.

جيف تاو هو المؤسس والمطور الأساسي لشركة TDengine.

صانعي القرار

مرحبًا بك في مجتمع VentureBeat!

DataDecisionMakers هو المكان الذي يمكن للخبراء ، بما في ذلك الأشخاص التقنيين الذين يقومون بعمل البيانات ، مشاركة الأفكار والابتكارات المتعلقة بالبيانات.

إذا كنت تريد أن تقرأ عن الأفكار المتطورة والمعلومات المحدثة ، وأفضل الممارسات ، ومستقبل البيانات وتكنولوجيا البيانات ، انضم إلينا في DataDecisionMakers.

يمكنك حتى التفكير في المساهمة بمقال خاص بك!

قراءة المزيد من DataDecisionMakers


اكتشاف المزيد من موقع شبرون

اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.

Comments

No comments yet. Why don’t you start the discussion?

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *