就聯網設備而言，物聯網 (IoT) 設備現在的數量已經超過手機。這些設備中有許多都依賴 Wi-Fi 連接，但大多數都包括互聯網連接，能夠與可信賴的合作伙伴共享數據和使用信息。

什么是物聯網分析？

在物聯網分析中，數據分析工具應用于從物聯網設備生成的大量數據，以實現數據中可用的價值和好處。這是一個相當籠統的描述，但價值和好處與 IoT 應用程序本身一樣多種多樣。

讓我們首先探討物聯網分析的一些用例及其帶來的價值，然后探討分析物聯網數據的一些選項。

物聯網分析用例

分析可以直接應用于物聯網數據，以造福客戶或幫助優化物聯網系統內的企業產品。考慮一個測量家庭用水量的智能儀表物聯網系統。可以根據他們的城市和社區平均值分析數據，以確定房屋的使用率是否高于平均水平，以及房屋中是否可能存在漏水情況。這種使用模型使客戶受益。

現在考慮記錄使用數據的商用濃縮咖啡機。這些數據可以幫助識別機器的使用模型，這些機器是頻繁使用還是不經常使用；該分析有助于未來的機器設計。這個用例代表了對營銷和設計有利于業務的可操作反饋。

這些分析用例相對微不足道，但與這些傳感器和系統的連接為客戶和企業等提供了全面的好處。

大數據和物聯網

隨著大數據變成巨大的數據，必須對其進行分析，并且需要在設計時考慮可擴展性的數據處理系統。

Apache Hadoop 是一個大數據處理系統，專為可擴展性而設計。您可以在處理計算和存儲的單個節點（計算機）中運行 Hadoop，或者將其擴展到數千個節點以進行大規模處理。Hadoop 旨在擴展更大的數據集，同時考慮到并行化。

Apache Spark 是另一個專注于內存數據處理的大數據處理系統。出于這個原因，它具有更高的性能，但可能會溢出到不適合內存的分區的存儲中。

Hadoop 和 Spark 都是物聯網處理應用程序的實際平臺。有些人甚至著眼于邊緣分析，使用 Hadoop 和 Spark 在源頭處理數據。

物聯網分析系統

您可以找到來自許多主要公司的預打包分析平臺，包括 IBM、Intel? 、 Microsoft 和 Amazon。這些系統涵蓋數據攝取、存儲和分析。這些解決方案提供端到端的數據管理和分析，包括收集、處理/分析、可視化和邊緣設備管理。該領域的其他解決方案包括 Hivemind、DeviceHive 和 Splunk。

數據專用平臺

根據您正在處理的數據類型，某些存儲方法和處理方法可能更適合。例如，如果您正在處理時間序列數據，存儲解決方案可以專注于數據。CrateDB 是一種分布式結構化查詢語言數據庫，可以擴展、自我修復和處理來自許多不同傳感器的 TB 級時間序列數據。MongoDB和Apache Cassandra也可以作為時序數據存儲的核心。

結論

無論您是想借助 Apache 開源元素構建自己的 IoT 分析解決方案，還是使用基于云的服務，都可以使用各種解決方案來幫助您深入了解數據。

M. Tim Jones 是一位資深的嵌入式固件架構師，擁有超過 30 年的架構和開發經驗。Tim 是多本書籍和多篇文章的作者，涉及軟件和固件開發領域。他的工程背景從地球同步航天器的內核開發到嵌入式系統架構和協議開發。

審核編輯黃宇