技術的進步使得可以在小型設備中嵌入增強的計算能力，并以接近實時的速度從中提取實時流數據。在傳感技術領域，與計算和通信技術共存的這些進步導致了大量互連設備，通常被稱為物聯網。
雖然這種功能允許大規模生成數據，但機器學習的進步使得這些數據的開發模型不斷增加。隨著連接就緒設備和物聯網相關技術的普及，大數據和數據分析正在發揮重要作用并變得越來越重要。
分析物聯網數據
大數據和數據分析對物聯網的有效運作至關重要。大數據是物聯網的燃料，驅動互聯物的人工智能就是它的大腦。從物聯網中，真正的價值可以從推動智能洞察力和制造更智能的聯系事物中獲得，這些事物可以為新業務鋪平道路。
數以百萬計的物聯網設備連接到物聯網，產生了大量的數據。為了大規模分析這些數據，它需要人工智能，這可以通過大數據分析來了解影響業務的上下文關系和模式。為了做出實時決策，物聯網正在推動大數據分析。因此，可以說大數據和物聯網密切相關。
組織可能不需要生成的所有IoT數據。因此，要分析這些數據，他們必須建立適當的分析基礎架構和平臺。理想的分析平臺必須基于三個參數。它們是未來增長，適當規模的基礎架構和性能。單租戶物理服務器專用于特定客戶和裸機服務器，是性能的理想選擇。
混合動力是基礎設施和未來發展的理想方法。由專用托管，托管，托管到主機和云組成的混合部署將來自各種環境的理想功能組合到一個最佳環境中。為了處理物聯網數據，托管服務提供商(MSP)也在他們的平臺上工作。為了覆蓋完整的物聯網域，MSP供應商正致力于工具，性能和基礎架構方面的工作。
物聯網設備產生大量數據，組織的任務是處理如此龐大的數據并對其執行操作。這些操作可以包括分析，靜態準備，度量計算和事件關聯。每次數據都不是流數據，并且在正常的大數據情況下操作會有所不同。因此，要管理物聯網數據的規模，必須在構建分析解決方案時牢記這些差異。
物聯網正在以各種可能的方式改變我們的生活，包括教育，智能家居，健康，運輸，零售業，制造業等。物聯網連接傳感器，軟件應用程序，可穿戴設備，智能手機，恒溫器，語音激活設備，亞洲服務器，醫療設備，燈光和交通信號燈，亞洲服務器，火車卡車，卡車，汽車等等。
所有這些物聯網設備都在傳輸大量數據，需要新的硬件和軟件基礎設施來處理如此龐大的數據并進行實時檢查。為了處理持續生成的數據，這些技術每天都在不斷發展和改進。這是IoT與大數據鏈接的地方。為了提高性能，大數據可幫助企業利用周圍可用的數據。
企業可以使用物聯網跟蹤其資產，以便在需要時通過大數據分析進行監控并采取糾正措施。例如，物聯網有助于監控泵，卡車，發動機等資產。大數據有助于分析有關故障及其發生原因的有關這些設備和機器的可用數據。
大數據分析有助于預測問題并在問題發生之前對其進行修復。大數據和物聯網相互協作，幫助資產監控從被動反應中主動進行。如今，只有8%的企業可以及時，完整地捕獲和檢查物聯網數據。
主要挑戰
隨著物聯網繼續擴張，預計到2020年，全球將使用208億件物品。除了優勢之外，網絡安全問題和安全問題等主要風險也隨之出現，因為黑客可以攻擊電網，安全系統和任何其他包含敏感數據的鏈接系統。
這些組織必須使用互聯網安全平臺，通過基于云的解決方案提供保護，防止未經授權的數 在下面的部分中，我將告訴您如何處理數據安全性和存儲問題。
與數據存儲和安全相關的問題
當我們談論物聯網時，我們腦海中閃現的第一件事就是巨大的數據流，它會影響組織的數據存儲。因此，必須準備數據存儲以存儲此額外數據量。由于物聯網數據對存儲基礎架構的影響，許多公司正在向平臺即服務(PaaS)模式發展，而不是維護自己的存儲基礎架構。
轉向PaaS模式的原因是公司自己的存儲基礎架構需要不斷擴展以處理這些額外的數據負載。PaaS是一種基于云的托管解決方案，可提供高級可擴展性，合規性，架構和靈活性，以存儲有價值的物聯網數據。
云存儲的選項包括混合，公共和私有模型。如果組織包含依賴于要求高安全性或敏感數據的法規遵從性要求的數據，則私有云模型可能是理想的選擇。在其他情況下，組織可以選擇混合或公共模型來進行物聯網數據存儲。
