不少企業已經在利用物聯網的數據來處理一些問題。隨著5G的推出，數十億的物聯網設備所產生的數據量將出現爆炸式增長。那些構建靈活、快速集成數據的體系結構將在物聯網市場中獲得絕對的競爭優勢。

根據Gartner估計，到2020年，將有200億個“物體”連接到互聯網上。這些物體會產生前所未有的數據量。與此同時，從2020年到2022年，5G設備的部署量也會逐漸增多，這將創建出更多的數據流。問題是：企業將如何處理這些數據?

為了構建一個成功的應用程序，企業不僅需要收集自有的IoT設備的數據，還需要收集其他來源的數據。而他們面臨的挑戰將是構建一個架構，能夠以一種適合5G數據爆炸式增長的方式將所有這些數據源集成在一起。當出現新用例時，這個體系結構能以足夠的速度和靈活性來適應新的用例。

物聯網應用案例不斷長的挑戰

Gartner預測，5G移動數據網絡可以支持每平方公里多達100萬個傳感器。這種水平的連接將對希望改善運營，提高效率并更好地為其客戶提供服務的組織的數據架構產生兩種類型的需求：

首先，一些數據需要在邊緣立即作出反應：機器人和自動化的部署就屬于這一類。

其次，當滿足一定的條件時，實時分析將確定任何必要的短期響應。如果客戶的訂單可能會延遲，那么一個優秀的供應鏈示例可能是自動主動地聯系客戶。同時，將對這些數據集進行整理和存儲，以便進行更長期的分析。

為了應對海量數據，計算模型已經發生了變化。很少有組織按所需規模建立和管理自己的數據中心，相反，他們選擇依賴于公共云服務商，并使用混合或多云部署。

與傳統應用集成的挑戰

所以，你現在應該明白了為什么每個企業不應該孤立地考慮他們自己的物聯網數據策略。為了從物聯網數據中獲得最大效益，企業需要將其與其他數據源集成起來：從傳統的應用程序(如企業資源管理系統或供應鏈管理軟件)到新的云服務或SaaS應用程序。

可以在多個不同的位置安裝和運行這些應用程序。某些應用程序比較傾向于保留在本地，因為漫游以及取消所有集成和定制層的成本太高了。

除了支持多種不同的應用程序之外，重要的不僅是數據，應用程序對數據即時反應的速度也很重要，自動化工廠需要在幾乎實時的情況下進行決策，是不可以依賴緩慢的遠程數據源來進行決策的。在5G的速度下，各種服務之間的這種連接應該能夠處理更復雜的情況和用例。

構建基于物聯網的混合應用程序面臨的挑戰

如果一個企業不能在其體系結構中快速、可靠地移動或復制數據，那么它將很難創建混合應用模型，以充分利用物聯網數據與其它數據源的數據。雖然有必要使用多個程序數據的副本，但由于應用程序的分布式性質，如果企業要從物聯網數據中獲得最大效益，那么保持所有副本即時更新是企業面臨的挑戰。

創建一個實時復制數據的混合云數據庫的長期優勢是，它為以前隱藏在老化應用程序中的數據提供了新的用例。

目的是提供互操作性，而由于數據庫及其功能分布在多個云服務商或位置，這些互操作性是不可能實現的。采用分布式計算模型，將所有數據獨立復制到多個位置，就可以使應用程序更有效地運行，因為數據集可以存儲和處理的過程可以發生在更接近物聯網基礎設備運行的位置。

同樣，根據業務需求和數據的使用方式，采用多模型的方法，可以以不同的方式處理和使用相同的數據集。例如，短期分析的操作數據集可以實現某些目的，但可能也需要其他數據模型。搜索和分析是這些數據集的簡單用例，但也可以使用其他數據模型，例如圖形分析。通過查看集成和使用這些數據的不同方法，可以滿足更多的用例。

在短期內，采用混合云數據庫解決方案將為企業應對物聯網所需的海量數據容量做好準備。它還有助于通過云部署將數據集成到更接近用戶和客戶的應用程序中。

從長期來看，它實時復制數據的能力將有助于管理遷移到新的基于云的應用程序，同時，還不會影響客戶體驗或應用程序性能。

盡管距離5G應用的大規模落地還有幾年的時間，但2019年是一個開始規劃設計和研究的時間點，這些設計和研究將使組織的數據體系結構更適合于未來的一個更加互聯的世界。

提前研究5G和數據增長的企業將會在未來的物聯網市場中保持絕對的競爭優勢，因為他們可以更容易地擴大規模，以滿足企業的需求。隨著更多的數據可用，支持可伸縮性、可用性和分布式計算對于這些物聯網應用程序的成功至關重要!

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