Cómo escalar datos de IoT infinitos y complejos

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Para 2022, deberíamos tener más de 14 000 millones de dispositivos conectados que generan más datos de los que imaginamos. Cuando se trata de sensores y recopiladores de datos del Internet de las cosas (IoT), más es más.

El tamaño de los conjuntos de datos modernos puede hacer que los responsables de las implementaciones de IoT a gran escala no estén seguros de dónde comenzar a analizar e interpretar los datos para beneficio empresarial. Como cualquier otra cosa, tener mil millones de algo solo es útil si sabes qué hacer con eso.

A menudo usamos la palabra 'escalable', pero al final solo las empresas y los ejecutivos luchan con la pregunta: '¿Mi sistema o plataforma podrá manejar los datos disponibles y un aumento esperado?

Estos son los desafíos comunes y lo que debe buscar al evaluar su plataforma.

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mira aquí El desafío de la cardinalidad

La cardinalidad es la cantidad de valores posibles en un conjunto de datos, desde tan solo dos hasta cientos de millones.

La alta cardinalidad siempre ha sido un problema para el procesamiento de datos porque la latencia y la cardinalidad están directamente correlacionadas en las bases de datos estándar. Como puede imaginar, los conjuntos de datos que se ven a menudo en implementaciones de IoT a gran escala, como escenarios industriales, de fabricación o de automatización, pueden tener una cardinalidad extremadamente alta. Considere, por ejemplo, una implementación de IoT con 5000 dispositivos, cada uno con 100 sensores en 100 almacenes, lo que lleva a una cardinalidad de 50 millones. Además, los metadatos que normalmente se asocian con los datos de series temporales pueden alimentar este fuego rápidamente.

Para garantizar que sus sistemas funcionen lo suficientemente bien como para admitir el análisis y la supervisión en tiempo real que ahora son fundamentales para los casos de uso industrial, debe asegurarse de que su sistema de administración de base de datos no se vea comprometido. la cardinalidad de sus datos. aumentó. Solo los sistemas que pueden resolver este problema y garantizar una latencia constante para las consultas de datos, incluso si la cantidad de tablas en su base de datos crece exponencialmente, pueden considerarse preparados para el futuro y listos para satisfacer las necesidades de su negocio.

no te encierres

Los desarrolladores y científicos de datos en automatización, fabricación y otros sectores industriales están en constante evolución, al igual que la tecnología que impulsa sus negocios. La lección más poderosa que los líderes de la industria pueden aprender es elegir ser ágiles. Nada duele más que derribar una arquitectura o infraestructura que ya no satisface las necesidades comerciales o, peor aún, estar encerrado en un sistema que le impide avanzar.

Debido a que los datos son tan complejos, las plataformas deben ser fáciles de usar. Su plataforma de datos debe simplificar su negocio, no agregar otra capa de complicaciones. También vale la pena buscar proyectos de código abierto que no lo aten a un proveedor o proveedor de servicios específico ni lo limiten con restricciones heredadas. Y debido a que los datos son infinitos, elegir un sistema nativo en la nube es la forma más beneficiosa de mantenerse ágil. La nube, ya sea pública, privada o híbrida, es el futuro que le permite utilizar recursos elásticos de almacenamiento, computación y red.