成功的传感器信息应用的六大要素

Sixgill LLC 的 Phil Ressler

我们生活在一个由低成本传感器支持的新传感世界中。数据发射传感器的爆炸式增长使组织充满了潜在有价值的新输入。传感器数据以及基于数据轻松收集、理解和自动化操作的需求，正在迅速推动下一波物联网自动化浪潮。

创新的传感应用程序将使组织能够以前所未有的方式统一管理传感资产——人员、地点和事物。但对于许多组织而言，这些机会仍然遥不可及，Sixgill, LLC 首席执行官 Phil Ressler 表示 .

不断增长的资产数量、爆炸性的传感器和上下文数据、收集不当和治理不力，为利用物联网的好处创造了障碍。根据 麦肯锡 ，“公司目前没有充分利用他们收集的大部分物联网数据。”

以下是成功的传感器数据信息物联网应用的六个基本要素，可以扭转这种利用不足的情况。

基本要素 1：可扩展性

摄取少量传感器数据相对容易。但是，为自动操作获取、组织、分析和处理汇总的传感器数据更具挑战性。例如，一架商用喷气式飞机每周产生 1 PB 的数据；智能工厂每天可以创建 PB 级数据。今天，万物和每个人都在成为一个数据中心。

因此，开发有效的 IoT 应用程序需要弹性可扩展性。例如，在智慧城市中，一组多样化的应用程序必须能够处理大量传感器数据，以支持管理交通或人群、优化停车、预防犯罪等的解决方案。

基本要素 #2：灵活性

支持任何数量、速度和规模的跨企业传感器数据自动化是另一个必要条件。有帮助的一件事是部署一个单一的、可配置的数据服务骨干网来支持所有传感器信息应用程序。这应该包括一个开放的架构，能够从任何类型的发射器摄取、聚合和处理传感器数据，并集成来自外部系统的功能。

灵活性对于智能建筑或制造等各种用例的物联网应用至关重要。一个统一资产编排系统可确保建筑公司或制造商获得 全面了解实时和历史工地活动，以 提高安全性、生产力和合规性。

基本要素 #3：数据不可知功能

为了最大限度地发挥传感器数据支持的互联智能的价值，组织必须能够统一和管理来自众多不同传感器源的数据收集。只能处理某些类型数据的应用程序效果不佳。

一个至关重要的用例是用于智能建筑的物联网应用程序，它可以让组织随时或在任何时间段内全面了解结构内部发生的情况。

部署此类技术可让公司收集和组合各种传感器数据集，例如人数、人流、房间入住率、照明和温度，并采取适当措施来提高生产力和降低成本。

基本要素 #4：边缘计算

为了优化物联网应用，公司应该利用“边缘”计算来缩短响应时间，方法是降低延迟、最大限度地减少向云端传输的成本高昂的数据，以及即使在连接中断期间也能保持正常运行。

旨在处理和响应边缘传感器数据的应用程序提供经济高效的数据过滤、加速分析和改进决策。通过在边缘实施机器学习，组织可以采用新方法以编程方式学习、理解、预测和处理实时数据，包括转换为可操作信息的帧序列视频数据。

Edge 开辟了许多其他需要低延迟的物联网用例，例如某些利用来自摄像头、音频、自主设备和各种智能物流系统的实时数据的工业自动化应用。

基本要素 #5：可扩展性

适应特定行业要求的平台可扩展性是另一个必要条件。特定于用例的数据交叉和异常事件应该是用户可定义的。对已识别事件的自动响应规则必须可配置为任何复杂性。

可扩展性将包括完整记录的 API、对原生和通用技能集 Javascript 编写的插件的支持，以及开放的 I/O 后端服务。必须与企业内部系统建立简单的数据和系统接口，并与第三方服务、现有工具和私有大数据网络集成。

基本要素 #6：创建传感器数据真实性的单一来源

为了避免将孤立数据服务拼凑成离散传感应用程序的陷阱，拥有成功物联网计划的组织正在部署来自共轨数据基础的多个应用程序。

统一系统避免了只能处理范围很窄的发射器的解决方案的危险，并提供了一种更简单、更灵活的方法，允许开发人员在可审计性、问责制和整体分析的共同基础上创建几乎无限种类的传感器信息应用程序。

对于使用通用数据自动化服务来自动化物联网数据并开发成功的传感器信息应用程序的组织来说，利用传感器驱动的物联网时代的能力大大增强。

此博客的作者是 Sixgill, LLC 首席执行官 Phil Ressler