物聯網可以大大提高組織的連通性、效率和可擴展性，同時節省時間和金錢。

世界各地的公司都在尋找在快速發展的市場上競爭的新方法，在能源、制造業和交通等傳統行業中，這一點最為真實。從新的機遇到通過提高效率降低成本，再到更根本的變化，比如超越銷售資本商品以提供服務，有效地將專業知識轉化為創收者，這些公司都在大力利用技術，使之成為變革的制造者。

在幾乎每一種情況下，數據都是關鍵資產。不僅僅是來自內部系統的數據，還包括來自整個供應、生產和物流鏈的傳感器和相關設備的大量數據-甚至那些監控現場客戶部署的數據。通常在工業物聯網(IIOT)的總體框架下，這種設備、供應商、分銷網絡和更多的連接會產生不斷的數據流。

使用數據的能力對于當前和未來業務操作的成功至關重要。例如，如果正確使用，數據可以通過積極主動的維護和改進設計或操作過程來顯著提高可靠性。該數據可用于根據需求、成本、價格等因素對配電網進行調整和優化，有效地實現實時優化，最大限度地減少供不應求、供不應求和收入損失。它甚至可以為客戶提供更好的洞察力和理解，通過直接訪問有關使用、成本、狀態等最新信息。

IIOT項目失敗的原因

盡管IIoT的承諾是誘人的，但隨著許多公司在他們的IIOT項目中步履蹣跚，它常常被證明是遙不可及的。事實上，2017年思科公司開展的研究顯示幾乎75%的IIOT項目失敗了，60%的人甚至沒有走出概念證明階段。

首先，這些IIOT項目可以顯著增加IT復雜性，而且太多的IIOT項目都未能將多個平臺連接起來，這些平臺很快變得太笨重，無法部署。同樣，這些公司突然發現，即使內部和外部連接的規模和數量越來越大，它們也在努力應對轉向軟件和服務模型(如合同服務級別協議)的根本含義。

通常情況下，罪魁禍首是這些公司試圖簡單的地改造和應用現有的批處理數據范式和流程，以滿足IIOT的根本新需求。這些公司所缺少的是IIOT需要一種新的方法，一種基于流和實時處理的新方法，而不是拼湊出不足以滿足IIOT生態系統所需的即時性的解決方案。從這個意義上說，成功在于從一張干凈的紙張開始，簡化技術棧，并鞏固系統和技術，以確保數據處理能夠跟上快速到達數據的速度。

為了幫助說明這一點，讓我們看看一個成功的IIOT項目，涉及一家大型能源公司。該公司的目標是實時分析傳感器數據，評估供求變化，了解設備和分配情況，并在潛在問題升級前提醒工程師注意這些潛在問題。

成功的IIOT項目

能源部門由一個復雜的供應和分配網絡組成，該網絡由高度先進的資本設備和高度脆弱的部件組成。小故障引發一連串的事件，直接產生負面影響，從局部停電到大規模電網不穩定。即使沒有失敗，也有很大的可變性，供應、需求和價格不斷波動。任何無法適應這些供求波動的情況-例如，由于不經意間供過于求-都會浪費能源，因而不會帶來任何好處。更重要的是，服務水平協議可能會增加對未能正確預測和滿足需求的嚴厲懲罰。

該能源供應商試圖通過為其內部監測環境采用數據驅動的架構來提高運營效率。但是，電網中瞬間的變化意味著，歷史的批量處理對于這項任務來說是遠遠不夠的，取而代之的是需要一個能夠在數據到達時處理流數據的技術棧。

現在我們進入了IIOT挑戰的核心，因為沒有多少流媒體技術能夠達到這項任務的規模。就能源供應商而言，該公司希望提醒工程師注意使用來自整個發電網絡的實時傳感器的數據出現的任何問題。使用特殊的適配器從成千上萬個傳感器收集和匯總數據，每個傳感器依次測量每秒數萬個操作數據點。其結果是每秒需要收集數以億計的消息，然后進行處理，分析上下文并轉發到前端監控系統，所有這些都在不到1秒的時間內完成。

不幸的是，大多數流式技術都在這種規模上苦苦掙扎，需要復雜的部署，從而導致性能挑戰。事實上，這家能源公司最初試圖使用經過嘗試的、真實的ApacheKafka和ApacheSPark流媒體解決方案來處理大量的數據，結果卻經歷了大量的延遲。

在這一點上，該公司作出了一個重要的樞紐，以更現代的流媒體解決方案為基礎，基于較新的Apache Pulsar流處理平臺，該平臺提供了一個現代的、可伸縮的架構，提供了更高的性能。延遲降低到一個可以接受的水平，Pulsar的簡單性和易用性使得公司能夠在6周多一點的時間內從概念證明到生產，甚至是這個大規模的項目。

這就是IIOT的神奇之處，因為一旦實時收集和評估數據的基礎設施可用，機會就開始增加。例如，這家能源公司正計劃使用聚合數據為移動應用程序提供數據，使消費者能夠更好地了解和了解能源使用情況，最終允許他們以更生態的方式運作。該公司正致力于連接更多的第三方適配器，使其能夠傳輸更多不同形式的傳感器數據，以獲得更多的洞察力。

這只是IIOT承諾的轉變的一個例子。雖然復雜且不足的IT基礎設施顯然給許多最初的IIOT嘗試造成了絆腳石，但新一波更簡單、更強大的流媒體數據解決方案已經沖擊了市場，以解決這些問題。因為，正如我們所看到的，成功與否的秘訣在于快速的數據。