當您設想物聯(lián)網(wǎng)的未來時，可能不會想到奶牛佩戴傳感器以收集自身行為數(shù)據(jù)以顯示育齡信息，也不會想到依靠智慧城市中的路燈找到迷路的阿爾茨海默病患者。您沒有想到這些情況并不奇怪。
物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術已將許多逆天假設變?yōu)楝F(xiàn)實--有關我們在哪里、通過何種方式及速度來收集和管理數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)預測和建模。據(jù)斯坦福大學作家兼講師Timothy Chou介紹，人們習慣于先弄清楚需要解決的問題，然后再去收集數(shù)據(jù)和開展分析。物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)令這種模式發(fā)生了逆轉。
例如，通過將傳感器安裝在母牛身上，研究人員能夠近實時了解到母牛到達育齡期的信息，因為母牛在育齡期的行為與日常行為差異很大。人工授精的最佳時間是到達育齡期后的16小時內。研究人員還了解到，在該時段的頭兩個小時內進行授精，其產下母牛的幾率要高很多--這正是飼養(yǎng)者所想要的結果。
如果沒有運動傳感器數(shù)據(jù)提供幫助，恐怕沒人能預測出奶牛的育齡期何時到來，因此沒人會去想辦法解決這個問題。
未來展望
“迄今為止，我們的大多數(shù)技術都是為了人聯(lián)網(wǎng)(IoP)而構建的。無論是電子商務、ERP、還是搜索應用，都是為人類服務的，并會累積特定類型的數(shù)據(jù)以供隨后分析使用。但人不是物品。物品不間斷地生成大量數(shù)據(jù)并可根據(jù)我們的指示隨時提供信息。那么，我們緣何認為面向人聯(lián)網(wǎng)而構建的技術同樣適用于物聯(lián)網(wǎng)呢？”
——斯坦福大學作家兼講師Timothy Chou
——斯坦福大學作家兼講師Timothy Chou
物聯(lián)網(wǎng)的未來發(fā)展使我們有機會實現(xiàn)萬物聯(lián)通，收集多種不同類型的數(shù)據(jù)，并在不進行整理的情況下即從這些數(shù)據(jù)中提取信息。在未來的物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，我們甚至能在任務和目標不明確的情況下從風力渦輪機、剪刀式升降機或血液分析儀等物品中獲取洞察。
邊緣數(shù)據(jù)-起點
物聯(lián)網(wǎng)中存在一個點連續(xù)體，是數(shù)據(jù)生成、收集、匯聚、分析和存儲的地方。雖然這些點因情況而異，但"邊緣"位置卻是所有活動的起始點。
“在數(shù)據(jù)中心之外生成數(shù)據(jù)并連接到互聯(lián)網(wǎng)的所有東西都位于這個邊緣區(qū)域，包括家電、機器、汽車、路燈、家庭智能設備、渦輪機、機車、寵物和保健設備。”
——SAS執(zhí)行副總裁兼首席技術官Oliver Schabenberger
當今的技術已允許我們將一定的智能性和計算能力注入到邊緣設備中。但我們無法在邊緣充分分析數(shù)據(jù)，因為大多數(shù)邊緣設備都不具備足夠的計算和存儲資源來執(zhí)行機器學習和高級邊緣分析任務。因此，許多物聯(lián)網(wǎng)應用在邊緣觀察數(shù)據(jù)，然后再將其轉移到云端進行分析。
在未來的物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，Intel物聯(lián)網(wǎng)解決方案部總經(jīng)理Kumar Balasubramanian表示："任何一個行業(yè)，要想從數(shù)據(jù)中獲得最大收益，都必須能夠在適當時間和適當位置-邊緣或云端，從造成潛在業(yè)務問題的根源，如成本和延遲等因素中獲取適當?shù)纳虡I(yè)洞察。"
那么，您如何才能決定哪些東西運行在邊緣、哪些運行在云端呢？您必須酌情處理。
讓我們舉例說明。如果一輛智能汽車感應到駕駛員的中風病即將發(fā)作，您在這種情況下絕不能等待數(shù)據(jù)進入云端接受分析、然后將信號返回至邊緣設備來指導正確行動。云太過遙遠，無法及時處理數(shù)據(jù)并做出響應。正如Schabenberger所說，數(shù)據(jù)擁有到期日-如果數(shù)據(jù)在接受分析之前便已貶值或過期，您將為此付出慘重代價。
通過互聯(lián)網(wǎng)將原始數(shù)據(jù)發(fā)送到云端還伴隨隱私、安全性和違法等其他問題。計劃掌控物聯(lián)網(wǎng)未來的任何人都需要權衡這些考慮。
“任何一個行業(yè)，要想從數(shù)據(jù)中獲得最大收益，都必須能夠在適當時間和適當位置-邊緣或云端，從造成潛在業(yè)務問題的根源，如成本和延遲等因素中獲取適當?shù)纳虡I(yè)洞察。‘’
——Kumar Balasubramanian Intel物聯(lián)網(wǎng)解決方案部總經(jīng)理
物聯(lián)網(wǎng)的未來發(fā)展應以企業(yè)級思維為指導
“物聯(lián)網(wǎng)令嵌入式邏輯不再是孤立的邏輯，而是連接的邏輯。這意味著我們必須接觸它，我們必須能夠更新它，從而使世間萬物發(fā)生改變。”
——SAS執(zhí)行副總裁兼首席技術官Oliver Schabenberger
假設通過在云中開展分析，您發(fā)現(xiàn)某個型號的邊緣設備需要更新。這種情況下，您最希望在不中斷業(yè)務運行的情況下更換新設備。而在未來的物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，這種邊緣設備的更換活動將細致到每個零件和組件級別。
“為實現(xiàn)這一目標，我們需要將企業(yè)級思維從云端帶到邊緣，覆蓋這之間的每一個角落，包括所有組件。為此，我們需要將企業(yè)級思維方式融入到設備或事物的軟件之中。”
——SAS執(zhí)行副總裁兼首席技術官Oliver Schabenberger
可擴展性和敏捷性
幸運的是，云計算誕生已有時日，許多企業(yè)級資產已構建完成，包括敏捷的、可用的、可擴展的業(yè)務。當您設計物聯(lián)網(wǎng)的未來時，應遍歷每一層并確保安全模型、數(shù)據(jù)模型及可管理性模型在每個階段都是一致的。
例如，假設您首先嘗試給40臺邊緣設備部署新服務并取得了成功。但是，當您將新服務的覆蓋范圍從40臺設備擴展到400臺設備時，會怎樣呢？如果您從一開始就通過可擴展的方式定義了架構，那么您將能夠順利實現(xiàn)這一飛躍。整個堆棧中每一層的每個元素都已準備好迎接可靠、安全、可擴展的服務交付。
請切記，您希望提取的商業(yè)價值的性質將隨著時間的推移而發(fā)生改變。您在設計系統(tǒng)時應首先考慮到這個級別的可擴展性。
IoT安全性
物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)對安全性提出了前所未有的嚴格要求。這意味著您在設計產品時應考慮到物聯(lián)網(wǎng)的未來發(fā)展狀況。因為在現(xiàn)實世界中確保安全性與保障數(shù)據(jù)中心內部安全完全是兩碼事。
我們以幫助管理城市交通的物聯(lián)網(wǎng)基礎設施為例。這種情況下，如果物聯(lián)網(wǎng)基礎設施在設置上出現(xiàn)安全漏洞，可能會造成嚴重影響。為避免潛在安全問題，您應從一開始便將安全性構建在基礎設施之中，因為事后再來補救就為時已晚了。
然而，物聯(lián)網(wǎng)安全性是一個很復雜的問題。首先，誰來負責物聯(lián)網(wǎng)安全性？例如，在聯(lián)網(wǎng)汽車環(huán)境中，安全性不會是任何一方的責任。Balasubramanian表示："我們如何在不同層面和環(huán)節(jié)中的多個不同的相關方之間分配安全責任呢？這些都是需要考慮的重要事情。"
“未來十年，物聯(lián)網(wǎng)革命將大大改變電力、水利、農業(yè)、交通運輸、建筑業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生、以及石油和天然氣等占到全球GDP近三分之二的所有其他工業(yè)領域。”
——Timothy Chou斯坦福大學講師兼作家
邊緣服務、全新業(yè)務模式及合作關系
現(xiàn)在，隨著終端的計算功率越來越大，網(wǎng)絡開始實施萬物互連并收集數(shù)據(jù)。通過從這些物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中提取洞察，許多企業(yè)均已提高了生產力和運營效率。
例如，在風力渦輪機行業(yè)，每臺渦輪機上均可通過400個傳感器來收集數(shù)TB甚至數(shù)PB級別的數(shù)據(jù)。此類數(shù)據(jù)有助于預測性機器維護和性能優(yōu)化工作。精準農業(yè)是使用物聯(lián)網(wǎng)分析的另一個行業(yè)，可利用收集的數(shù)據(jù)來幫助農民提高耕作的精準度、減少對肥料和除草劑的使用。這種經(jīng)濟高效的方法可種植出更健康的農作物。
來自物聯(lián)網(wǎng)的流數(shù)據(jù)能幫企業(yè)通過持續(xù)監(jiān)控來更好地了解其業(yè)務。這些數(shù)據(jù)可揭示出定期數(shù)據(jù)視圖望塵莫及的洞察，從而幫助企業(yè)構建以客戶為中心的業(yè)務模式。但是，如想在未來充分利用物聯(lián)網(wǎng)的價值-同時滿足業(yè)務和客戶的需要-您需要建立數(shù)據(jù)驅動的企業(yè)文化，從而真正利用數(shù)據(jù)獲取洞察。
物聯(lián)網(wǎng)的未來發(fā)展也為創(chuàng)建全新業(yè)務模式創(chuàng)造了機會，為企業(yè)演變?yōu)樾畔⒐潭粌H僅是硬件供應商敞開了大門。這將改變企業(yè)的戰(zhàn)略方法。在這種環(huán)境下，企業(yè)需兼顧產品和服務才能取得成功。否則，很有可能錯失巨大的機會，無法保持經(jīng)常性收入。
“未來十年，物聯(lián)網(wǎng)革命將大大改變占到全球GDP近三分之二的電力、水利、農業(yè)、交通運輸、建筑業(yè)、醫(yī)療衛(wèi)生、石油和天然氣以及所有其他的工業(yè)領域。”
——斯坦福大學作家兼講師Timothy Chou
請勿忽視物聯(lián)網(wǎng)的未來發(fā)展基于復雜基礎設施這一事實。各類供應商需通力合作才能保持萬物的協(xié)同增效。軟件雖然是大腦，但卻無法兼顧物聯(lián)網(wǎng)基礎設施的方方面面。在物聯(lián)網(wǎng)的未來發(fā)展中，硬件、中間件、網(wǎng)絡和其他組件都需要彼此兼容以發(fā)揮最大效力。
做好準備，把握機會
驅動物聯(lián)網(wǎng)未來發(fā)展的先進技術現(xiàn)已存在。
“擺在我們面前的是千載難逢的機會，新技術將能幫助我們應對性質迥異的物聯(lián)網(wǎng)挑戰(zhàn)。我們現(xiàn)在有機會去了解物聯(lián)網(wǎng)、實現(xiàn)設備連通、收集大量數(shù)據(jù)、從數(shù)據(jù)中獲取洞察、然后制定出合理的行動計劃。這是一種看待世界的新方式。我們現(xiàn)在才剛剛開始品嘗物聯(lián)網(wǎng)未來發(fā)展結出的碩果。”
——斯坦福大學作家兼講師Timothy Chou
本文作者：
Cindy Turner, SAS Insights Editor，文章稍有改動。
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責任編輯：靳玉鳳
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