技术的进步使得可以在小型设备中嵌入增强的计算能力，并以接近实时的速度从中提取实时流数据。在传感技术领域，与计算和通信技术共存的这些进步导致了大量互连设备，通常被称为物联网。

虽然这种功能允许大规模生成数据，但机器学习的进步使得这些数据的开发模型不断增加。随着连接就绪设备和物联网相关技术的普及，大数据和数据分析正在发挥重要作用并变得越来越重要。

分析物联网数据

大数据和数据分析对物联网的有效运作至关重要。大数据是物联网的燃料，驱动互联物的人工智能就是它的大脑。从物联网中，真正的价值可以从推动智能洞察力和制造更智能的联系事物中获得，这些事物可以为新业务铺平道路。

数以百万计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，这可以通过大数据分析来了解影响业务的上下文关系和模式。为了做出实时决策，物联网正在推动大数据分析。因此，可以说大数据和物联网密切相关。

组织可能不需要生成的所有IoT数据。因此，要分析这些数据，他们必须建立适当的分析基础架构和平台。理想的分析平台必须基于三个参数。它们是未来增长，适当规模的基础架构和性能。单租户物理服务器专用于特定客户和裸机服务器，是性能的理想选择。

混合动力是基础设施和未来发展的理想方法。由专用托管，托管，托管到主机和云组成的混合部署将来自各种环境的理想功能组合到一个最佳环境中。为了处理物联网数据，托管服务提供商（MSP）也在他们的平台上工作。为了覆盖完整的物联网域，MSP供应商正致力于工具，性能和基础架构方面的工作。

物联网设备产生大量数据，组织的任务是处理如此庞大的数据并对其执行操作。这些操作可以包括分析，静态准备，度量计算和事件关联。每次数据都不是流数据，并且在正常的大数据情况下操作会有所不同。因此，要管理物联网数据的规模，必须在构建分析解决方案时牢记这些差异。
**
将大数据分析和物联网整合在一起
**
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，零售业，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，灯光和交通信号灯，火车卡车，卡车，汽车等等。

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。为了处理持续生成的数据，这些技术每天都在不断发展和改进。这是IoT与大数据链接的地方。为了提高性能，大数据可帮助企业利用周围可用的数据。

企业可以使用物联网跟踪其资产，以便在需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，发动机等资产。大数据有助于分析有关故障及其发生原因的有关这些设备和机器的可用数据。

大数据分析有助于预测问题并在问题发生之前对其进行修复。大数据和物联网相互协作，帮助资产监控从被动反应中主动进行。如今，只有8％的企业可以及时，完整地捕获和检查物联网数据。

主要挑战

随着物联网继续扩张，预计到2020年，全球将使用208亿件物品。除了优势之外，网络安全问题和安全问题等主要风险也随之出现，因为黑客可以攻击电网，安全系统和任何其他包含敏感数据的链接系统。

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 在下面的部分中，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，必须准备数据存储以存储此额外数据量。由于物联网数据对存储基础架构的影响，许多公司正在向平台即服务（PaaS）模式发展，而不是维护自己的存储基础架构。

转向PaaS模式的原因是公司自己的存储基础架构需要不断扩展以处理这些额外的数据负载。PaaS是一种基于云的托管解决方案，可提供高级可扩展性，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。如果组织包含依赖于要求高安全性或敏感数据的法规遵从性要求的数据，则私有云模型可能是理想的选择。在其他情况下，组织可以选择混合或公共模型来进行物联网数据存储。

构成物联网的设备类型及其产生的数据在性质上各不相同。这包括通信协议，各种数据和原始设备，这些都带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全新的环境，因此由于缺乏经验，安全风险可能会增加。此处的任何攻击不仅会损坏数据，还会损坏设备本身。因此，组织必须对其安全状况进行一些更改。

由于物联网领域正在发生指数级增长，连接到网络的设备数量正在迅速增加。因此，这些设备将具有不同的尺寸和形状，并且位于网络外部。因此，出于认证目的，每个设备必须具有不具有信誉的标识。组织必须获取有关这些连接设备的所有信息并将其存储以用于审计目的。

适当的网络分段和多层安全系统将防止攻击发生并传播到其他网络组件。正确配置的IoT系统必须遵循细粒度访问控制（FGAC）网络策略，以确定哪些IoT设备可以连接。

必须利用网络访问和身份策略以及软件定义网络（SDN）技术的组合来生成动态网络分段。基于SDN的网络分段必须用于点对多点和点对点加密，这取决于一些PKI / SDN融合。

大数据分析和物联网正在协同工作

随着组织转向物联网，他们必须了解大数据分析与物联网之间的关系。要使物联网部署产生相当大的影响，它们必须提供有用的服务或工具，同时还要收集相关数据。仅收集数据是不够的。必须对其进行分析和处理以获得洞察力，并且必须采取可操作的步骤来增强业务运营。

物联网和大数据可以很好地协同工作以提供洞察力和分析，并且有很多实例可以证明这一点。这些例子包括航运组织，农业，组织中的人力资源活动等等。这些行业正在使用来自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，那些希望留在这个新时代的公司将不得不改变他们开展活动的方式，以适应新的数据来源和数据类型。事实上，随着企业与物联网的发展，需要解决更多的挑战。需要采取积极主动的方法，包括在很大程度上检测问题并设计解决问题的方法。构建保持主要风险的分析解决方案可以避免与安全性和任何其他主要问题相关的大多数问题。