曾经对我们来说,物联网是遥不可及的,但现在已经在我们生活中经常出现了。比如最近很火的智能家居,离开物联网技术就根本不能实现,还有自动化农田,我们可以设定机器自动浇灌农田,这一切的决策都需要依据物联网。
甚至还有更多:可预测即将到来疾病的可穿戴设备,或者在出现问题时可自行通知客服人员的电子设备。
这些用例都有一个共同点:数据。数据量已经达到历史新高,问题是谁应该分析这些海量数据?自从物联网时代开始以来,就不可能再手动监控IT运营。物联网将很快成为标准解决方案,因此您将必须自动进行可用性检查和监控。
复杂性爆发
云技术和物联网几乎同时席卷全球。这意味着通过设备的广泛联网,数据量爆炸式增长,以及当今基于云的超动态应用的高变化率。
麦肯锡预计,到2025年,物联网每年将带来11万亿美元的全球经济价值。例如,总价值的90%将通过降低费用或节省时间而使用户(使用物联网应用的消费者或公司)受益。与此同时,物联网将软化技术公司和传统企业之间的界限,从而实现新的、数据驱动的商业模式。
让我们继续浇灌田地的例子。后端系统对自动喷灌负责,在某些情况下还负责现场的边缘处理。但是,如果通信不起作用怎么办?或者是后端系统有问题,也许是因为部署了错误的更新?系统不会开始浇地,结果农作物会死掉。
问题出在哪里?
通常很难判断问题的原因出在哪里。找出一个设备工作而另一个不工作的原因可能是一个挑战。而且随着物联网的出现,这些问题只会越来越多,因此有必要自动检测和分析物联网拓扑,以了解其影响,并实时、快速地主动解决问题。智能家居中的系统故障可能不会导致危及生命,而自动驾驶汽车中的系统故障可能会。因此,有必要立即发现问题并进行修复或切换到备用系统。 海量数据的一个后果是物联网设备必须自我监控,正如前面提到的那样,可用性监测已成为物联网的核心要素。
人工智能拯救
利用人工智能和机器学习,即使是最复杂的系统也可以实现无缝监控。基于人工智能的监控解决方案需要了解整个系统。除了物联网设备的边缘基础设施之外,这也适用于相关后端系统以及连接的系统,如数据库、中间件、应用程序和前端应用程序。
现如今的云技术和物联网的发展已经到了一个新高度。在这个发展的过程中,网络数据量的增长速度惊人;掌握处理海量数据的方法是很重要的。因为海量数据会使网络的安全隐患呈几何倍数增加,所以物联网设备必须自我监控。目前,可用性监测已成为物联网的核心要素,而企业利用好人工智能和机器学习,就可以实现无缝监控。
文章来源:《物联网给IT带来了新的挑战》