Comment mettre à l'échelle des données IoT infinies et complexes

Découvrez toutes les sessions à la demande du Sommet sur la sécurité intelligente ici.

D'ici 2022, nous devrions avoir plus de 14 milliards d'appareils connectés générant un volume de données que nous n'aurions jamais pu imaginer. Lorsqu'il s'agit de capteurs et de collecteurs de données de l'Internet des objets (IoT), plus c'est plus.

La taille des ensembles de données modernes peut laisser les responsables des déploiements IoT à grande échelle sans savoir par où commencer l'analyse et l'interprétation des données pour les avantages commerciaux. Comme toute autre chose, avoir un milliard de quelque chose n'est utile que si vous savez quoi en faire.

Nous utilisons souvent le mot "évolutif", mais en fin de compte, ce ne sont que les entreprises et les dirigeants qui se débattent avec la question : "Mon système ou ma plate-forme sera-t-il capable de gérer les données disponibles et une augmentation prévue ?"

Voici les défis courants rencontrés et ce que vous devez rechercher lors de l'évaluation de votre plate-forme.

Événement

Sommet sur la sécurité intelligente à la demande

Découvrez le rôle essentiel de l'IA et du ML dans la cybersécurité et des études de cas spécifiques à l'industrie. Regardez les sessions à la demande dès aujourd'hui.

Regardez ici Le défi de la cardinalité

La cardinalité est le nombre de valeurs possibles dans un ensemble de données, d'aussi peu que deux à des centaines de millions.

La cardinalité élevée a toujours été un problème pour le traitement des données, car la latence et la cardinalité sont directement corrélées dans les bases de données standard. Comme vous pouvez l'imaginer, les ensembles de données souvent observés dans les déploiements IoT à grande échelle tels que les scénarios industriels, de fabrication ou d'automatisation peuvent avoir une cardinalité extrêmement élevée. Considérons, par exemple, un déploiement IoT avec 5 000 appareils, chacun ayant 100 capteurs dans 100 entrepôts, conduisant à une cardinalité de 50 millions. De plus, les métadonnées généralement associées aux données de séries chronologiques peuvent rapidement alimenter cet incendie.

Pour vous assurer que vos systèmes fonctionnent suffisamment bien pour prendre en charge les analyses et la surveillance en temps réel qui sont désormais essentielles aux cas d'utilisation industriels, vous devez vous assurer que votre système de gestion de base de données ne s'enlisera pas en raison de la cardinalité de vos données. augmente. Seuls les systèmes capables de résoudre ce problème et de garantir une latence constante pour les requêtes de données, même si le nombre de tables dans votre base de données augmente de manière exponentielle, peuvent être considérés comme prêts pour l'avenir et prêts à répondre aux besoins de votre entreprise.

Ne vous enfermez pas dans

Les développeurs et les spécialistes des données dans les domaines de l'automatisation, de la fabrication et d'autres secteurs du secteur industriel évoluent constamment, tout comme la technologie qui alimente leurs entreprises. La leçon la plus puissante que les leaders industriels peuvent retenir est de choisir d'être agile. Rien ne fait plus de mal que de démonter une architecture ou une infrastructure qui ne répond plus aux besoins de l'entreprise ou, pire, d'être enfermé dans un système qui vous empêche d'avancer.

Parce que les données sont si complexes, les plates-formes doivent être conviviales. Votre plate-forme de données doit simplifier votre entreprise, et non ajouter une autre couche de complications. Il est également utile d'examiner les projets open source qui ne vous lient pas à un fournisseur ou à un fournisseur de services spécifique ou qui ne vous enferment pas avec des contraintes héritées. Et parce que les données sont infinies, choisir un système cloud natif est le moyen le plus avantageux de rester agile. Le cloud, qu'il soit public, privé ou hybride, est l'avenir qui vous permet d'utiliser des ressources élastiques de stockage, de calcul et de réseau.