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2017年5大物聯(lián)網(wǎng)解決方案深度解析
懷著同樣的心情，我們?yōu)?017年分享五種物聯(lián)網(wǎng)解決方案，這是讓你的企業(yè)步入物聯(lián)網(wǎng)成功道路的起點。
1．捕獲新的數(shù)據(jù)源
每天，公司從與客戶和供應(yīng)商的互動中捕獲數(shù)據(jù)，還能獲得基于經(jīng)濟、天氣、社交媒體等的第三方數(shù)據(jù)。下面講述如何獲取這些數(shù)據(jù)：
找到一條全新的數(shù)據(jù)流
為你的企業(yè)設(shè)置相關(guān)計劃，找到一個新的數(shù)據(jù)源。比如，一些工業(yè)設(shè)備可能已經(jīng)有能力輸出信息，但是現(xiàn)在信息可能還沒有被捕獲到。或者可用的公共數(shù)據(jù)可以容易地集成并與當(dāng)前信息相關(guān)聯(lián)。
結(jié)構(gòu)化現(xiàn)有的數(shù)據(jù)流
你可能有一個現(xiàn)存的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源，但當(dāng)前的形式不是特別好用。那么充分結(jié)構(gòu)化當(dāng)前的這份數(shù)據(jù)以使它易被企業(yè)其他人訪問，從而帶來新的視野。
容易的機會
觀察流行的消息隊列，諸如Apache Kafka，從而為消息流建立交通樞紐。
通過查看哪些信息可從現(xiàn)有工業(yè)設(shè)備中捕獲，來深入鉆研工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。
2．審視一項新應(yīng)用
頭腦風(fēng)暴出一項新應(yīng)用，能交付出新的客戶利益或者操作效率。選擇包括：
一項新的移動應(yīng)用。
一項用戶體驗推進，通過投遞更加和相關(guān)的信息實現(xiàn)。
針對客戶和互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)的省時工具。
當(dāng)開展計劃并實施時，問問你自己：
什么樣的數(shù)據(jù)源組合能提供大價值？
這項應(yīng)用能受益于實時數(shù)據(jù)嗎？
我可以移動到一個推模型，而不是一個拉模型的應(yīng)用程序交互性？
3．建立一個物聯(lián)網(wǎng)分析應(yīng)用
基于對現(xiàn)有或新數(shù)據(jù)的新觀察的分析幫助業(yè)務(wù)向前推動?？紤]將現(xiàn)有的機器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用到現(xiàn)存工作流上，或者將模型應(yīng)用于新的即將到來的物聯(lián)網(wǎng)生成的數(shù)據(jù)流上。
比如，許多機器學(xué)習(xí)模型或者在較早的談話統(tǒng)計模型中，可以用預(yù)測模型標(biāo)記語言或PMML來輸出。
具體來說，諸如SAS導(dǎo)出模型到PMML的工具可以直接集成到實時管道中。像Apache Spark這樣的現(xiàn)代轉(zhuǎn)換層和像MemSQL這樣的分布式數(shù)據(jù)庫可以本地托管這些模型，從而可以實時記錄傳入的數(shù)據(jù)。
架構(gòu)師可以擴展當(dāng)前流行的函數(shù)庫(例如MLlib和TensorFlow)，以使用這些工具創(chuàng)建預(yù)測分析應(yīng)用程序。
4．確保正確的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)架構(gòu)
成功的IoT部署需要從邊緣數(shù)據(jù)收集一直到數(shù)據(jù)中心。像OSI Software提供了一款收集工具，可以幫助你將數(shù)據(jù)輸入你的管道。
一旦進入數(shù)據(jù)中心，一個共同的架構(gòu)涉及到集成以下層。
消息隊列
在消息層，Apache Kafka和AWS Kinesis是聚集數(shù)據(jù)流的常用選項，連接信息的產(chǎn)生者和消費者。
轉(zhuǎn)化
大多數(shù)數(shù)據(jù)管道需要將數(shù)據(jù)從捕獲時的狀態(tài)修改為其長期持久性狀態(tài)。轉(zhuǎn)換分片模式，以便數(shù)據(jù)可以在轉(zhuǎn)換層進行正確分類。
數(shù)據(jù)持久性
準(zhǔn)確的預(yù)測分析模型涉及實時和歷史數(shù)據(jù)，因此能夠持久保留數(shù)據(jù)，包括隨時的記錄，設(shè)置適當(dāng)?shù)纳舷挛摹?br />
實時儀表盤
對于快速可視化當(dāng)前數(shù)據(jù)沒有什么比實時儀表板更能讓人驚喜的了。受歡迎的商業(yè)智能儀表板(如Tableau、Zoomdata或Looker)以及使用D3.js等框架的自定義儀表板，均能允許公司提供對新數(shù)據(jù)的廣泛訪問。
5．為企業(yè)設(shè)置物聯(lián)網(wǎng)成功的模型
毫無疑問，數(shù)據(jù)在當(dāng)今的商業(yè)環(huán)境中扮演著更重要的角色，每個人都在爭相“轉(zhuǎn)型”。新的CxO角色，如數(shù)據(jù)官和分析官，使得這一切變得更加明顯。
去年年底，Gartner估測25%的大型跨國企業(yè)已經(jīng)雇傭了一個數(shù)據(jù)官。到2019年，Gartner預(yù)期此數(shù)據(jù)會達到90%。
此外，Gartner看到了分析的興起：
到2018年，Gartner預(yù)測，超過一半的大型組織將使用先進的分析和專有算法進行競爭，破壞整個行業(yè)。這反過來又受到激增的設(shè)備、連接的“事物”、連接性和計算能力所驅(qū)使，所有這些都創(chuàng)造了更多的機會來收集數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，并可能實現(xiàn)貨幣化。
從來沒有比現(xiàn)在更好的時機來開啟你的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)規(guī)劃。
(原標(biāo)題：2017年五種物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)解決方案)
浙公網(wǎng)安備 33010602000006號
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