如何在业务增加中处理数据膨胀

DataStax战略业务顾问Patrick Callaghan解释了5G和IoT如何增加对分布式数据的需求。

在所有关于自动驾驶汽车和自动无人机送货的讨论中，人们很容易忘记物联网已经存在多年。甚至在“物联网”一词于1999年首次出现之前，有进取心的计算机科学学生就已经通过自动化流程来提高他们的体验。上世纪70年代，卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)的可口可乐(Coca Cola)贩卖机就是最早的“联网”设备之一。在那里，学生们可以查看贩卖机里装了多少瓶可乐，以及可乐的温度，然后再下楼去买一瓶。

随着时间的推移，发生变化的是连接了多少设备以及它们创建了多少数据。例如，Traxens使用集装箱内传感器的数据来了解每个集装箱的位置，以及温度和湿度等其他数据。这种对数据的洞察，帮助Traxens向航运和铁路行业的客户提供了更准确的数据，同时也降低了在不同地区提高效率和节约成本的机会。

那么，随着5G的到来，未来会发生什么变化呢?这将对企业产生重大影响，并促进物联网的应用?企业将如何同时使用5G和物联网来扩大业务?

5G的潜力——更多的连接，更多的数据

下一代移动数据基础设施5G具有低延迟和高带宽，将为受益于物联网数据的应用程序提供动力。根据Gartner的数据，66%的组织计划到2020年部署5G。与此同时，59%的人表示，他们将在5G的使用案例中包括物联网通信。

IHS Markit估计物联网设备的数量将从2017年的270亿部增加到2025年的730亿部。Capgemini说，流行的用例将包括环境监视、智能计量、库存智能和操作员生产力。5G和物联网的应用案例正在不断扩大——例如，作为英国政府全国协调试验的一部分，5G农村优先计划(5G RuralFirst)已经在奶牛身上戴上了5G项圈，以控制一个机器人挤奶系统。

无论它们的目的是什么，5G以上的物联网应用都有一个共同点:大量数据。国际数据公司(IDC)的研究估计，到2025年，物联网设备将产生90兆字节(10亿万亿字节)的数据。这大约相当于目前全球所有计算所产生的175泽字节的一半。

如此规模的物联网分析面临的挑战

希望从物联网和5G技术结合中获益的组织，不仅应该关注数据量。为了取得成功，他们需要管理两个问题:如何创建一个数据架构，既能管理来自物联网设备的数据到达的速度，又能将数据与企业内外的其他数据源集成。

以物流中的一个用例为例。集装箱内的传感器可能会告诉零售商，由于制冷设备故障，他们的水果已经超过了温度阈值。传统上，这是不会被检测到的，订单可能会被破坏。使用物联网，这种传感器报告可以实时检测和调查，而不是发现何时交付，并可能影响服务水平协议。然后，可以提前解决该问题，或者进行另一次交付以满足SLA。

此外，公司可以使用供应链其他地方的数据来为特定需求寻找替代供应。从更广泛的角度来看，这些信息可以与来自商店、社交媒体和天气预报的数据一起使用，以理解总体需求信号，而来自营销的数据可以帮助理解推广替代产品的影响。

为了实现这种响应，公司将需要在近实时的情况下共享、复制和集成跨组织边界的数据，并长期存储数据，以支持机器学习和历史分析。

为了应对快速响应来自物联网设备大军的5G数据的挑战，企业不能依赖现有的数据网络或架构。数据会到达得太快，在分散的地理环境中管理，并存储在本地、云计算和混合应用程序中。大多数遗留应用程序的设计都没有考虑到地理分布，许多企业数据策略也没有考虑到物联网和5G带来的技术挑战。组织需要一个企业数据层，一个高度分布式的、总是可用的数据存储，它支持主数据和操作数据，为所有消费者和端点提供实时数据可用性和功能。

数据和上下文

（编辑：威海站长网）

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