物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的大數(shù)據(jù)策略

物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的大數(shù)據(jù)策略

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互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，PC、Pad、智能手機(jī)等設(shè)備無處不在，數(shù)以億計(jì)的用戶通過微博、微信、SNS、博客等途徑產(chǎn)生大量的自媒體數(shù)據(jù)，電商、新聞?lì)惥W(wǎng)站、搜索引擎每時(shí)每刻都在記錄著豐富的用戶行為信息，海量的數(shù)據(jù)促進(jìn)了云計(jì)算，分布式技術(shù)的發(fā)展，而這些技術(shù)反過來不僅推動(dòng)了Web和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的革新，也推動(dòng)了物聯(lián)網(wǎng)的飛速前進(jìn)。現(xiàn)在，我們正逐漸邁入物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，實(shí)現(xiàn)萬物互聯(lián)的愿景，如果說之前人是信息生產(chǎn)的主體，那么或許不久的將來設(shè)備將成為主角，它們將源源不斷地產(chǎn)生與人相關(guān)的衣食住行信息，這些信息會(huì)通過云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)實(shí)現(xiàn)價(jià)值的升華從而為用戶提供更優(yōu)質(zhì)、貼心的服務(wù)。那么物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代會(huì)產(chǎn)生什么樣的數(shù)據(jù)，應(yīng)該采用什么樣的大數(shù)據(jù)策略呢？

THINKstrategies 的總經(jīng)理 Jeff Kaplan 在自己的博文《 當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)遇見大數(shù)據(jù) 》中寫道：

“你不能使用現(xiàn)在的策略，因?yàn)榭梢员徊东@、管理并利用的數(shù)據(jù)將更加多樣化，同時(shí)用例也會(huì)更加豐富。附加到各種設(shè)備和對(duì)象上的傳感器會(huì)產(chǎn)生各種類型的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)將會(huì)用于各種響應(yīng)式的、主動(dòng)的或者 創(chuàng)造性的目的 。IT部門的任務(wù)就是與業(yè)務(wù)部門一起工作，完全理解物聯(lián)網(wǎng)方面的用例，然后尋找滿足業(yè)務(wù)需求的技術(shù)。特別是，IT部門必須識(shí)別出最優(yōu)的分析平臺(tái)和工具，讓業(yè)務(wù)用戶能夠獲取到需要的數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)的含義并快速地做出響應(yīng)。”

Gartner公司的副總裁、著名分析師 Joe Skorupa 認(rèn)為：

“分布在世界各地的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將產(chǎn)生大量的輸入數(shù)據(jù)，將所有的數(shù)據(jù)傳送到一個(gè)位置進(jìn)行處理無論從技術(shù)上還是從經(jīng)濟(jì)上都是無法實(shí)現(xiàn)的。最近的趨勢(shì)——將應(yīng)用程序集中起來以便于降低成本并增強(qiáng)安全性——并不適合物聯(lián)網(wǎng)。組織必須將數(shù)據(jù)集中到多個(gè)分布式的小型數(shù)據(jù)中心中，在此對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的處理并發(fā)送到一個(gè)中心站點(diǎn)進(jìn)行額外的處理。數(shù)據(jù)中心管理員需要在這些區(qū)域部署更加具有前瞻性的容量以滿足業(yè)務(wù)發(fā)展的需要。”

Patrick McFadin則在自己的博文《 物聯(lián)網(wǎng)：數(shù)據(jù)都去了哪里？ 》中闡述了一個(gè)具體的數(shù)據(jù)策略解決方案。他認(rèn)為整個(gè)過程可以分為三個(gè)階段：產(chǎn)生數(shù)據(jù)并通過Internet傳遞、中央系統(tǒng)收集并組織數(shù)據(jù)、持續(xù)的數(shù)據(jù)分析與使用。

第一階段需要決定數(shù)據(jù)創(chuàng)建的標(biāo)準(zhǔn)以及如何通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳遞。Patrick McFadin認(rèn)為可以通過HTTP、MQTT和CoAP三種常用的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議傳遞數(shù)據(jù)。HTTP通用程度高，但是它的頭中包含大量冗余信息，不太適合帶寬比較低的場(chǎng)景。MQTT基于發(fā)布/訂閱模型，新的設(shè)備或者服務(wù)能夠非常容易地連到中央系統(tǒng)上消費(fèi)消息。另外，它在消息大小上比HTTP更輕量，但是缺點(diǎn)是不包含加密標(biāo)準(zhǔn)。CoAP適合于低功耗、低帶寬的場(chǎng)景，與MQTT的訂閱模式相比它更側(cè)重于一對(duì)一的連接。

第二階段則需要根據(jù)設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)以及功耗的限制決定是實(shí)時(shí)地收集數(shù)據(jù)還是在某個(gè)時(shí)間批量收集，同時(shí)還需要決定如何存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。如果是實(shí)時(shí)收集，那么必須要考慮數(shù)據(jù)庫(kù)的寫入速度，這對(duì)于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)而言可能是一個(gè)挑戰(zhàn)，但是像 Cassandra 這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)卻能夠輕松應(yīng)對(duì)。

一旦完成了數(shù)據(jù)的收集與存儲(chǔ)，接下來就是分析了，這才是整個(gè)過程最核心的部分。此時(shí)需要考慮需要何時(shí)使用分析結(jié)果，是否需要立即或近乎實(shí)時(shí)的分析，還是僅僅需要對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。越來越多的人在使用Apache Spark分析大數(shù)據(jù)，使用Spark Streaming滿足近乎實(shí)時(shí)的要求，如果將這些技術(shù)與Cassandra這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)合在一起使用，那么開發(fā)者就能夠處理并分析大規(guī)模、快速移動(dòng)的數(shù)據(jù)集。

那么是不是所有的物聯(lián)網(wǎng)廠商都需要自己去構(gòu)建相關(guān)的數(shù)據(jù)解決方案呢？也不盡然，在云計(jì)算的時(shí)代大可以利用云服務(wù)提供商的資源，以降低相關(guān)的成本，對(duì)小公司或初創(chuàng)公司更是如此。

Mike Kavis最近在自己的博文《 物聯(lián)網(wǎng)將徹底改變你的大數(shù)據(jù)策略 》中闡述了自己的方案，他認(rèn)為：

“在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，面對(duì)PB級(jí)的數(shù)據(jù)，企業(yè)將難以以一己之力完成基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。物聯(lián)網(wǎng)所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)不僅會(huì)驅(qū)動(dòng)現(xiàn)在的數(shù)據(jù)中心發(fā)生根本性的變化，同時(shí)也會(huì)驅(qū)動(dòng)相關(guān)企業(yè)采用新的大數(shù)據(jù)策略。由于缺乏相關(guān)技能以及持續(xù)增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施采購(gòu)的需求，企業(yè)將逐步放棄DIY模式，轉(zhuǎn)而使用PaaS和托管的解決方案，借助于數(shù)據(jù)庫(kù)即服務(wù)（例如Amazon的Redshift、Hortonworks和Cloudera的企業(yè)級(jí)Hadoop）、托管的大數(shù)據(jù)服務(wù)（例如Treasure Data）以及矩陣式的數(shù)據(jù)中心服務(wù)（例如GoGrid）實(shí)現(xiàn)自己的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析方案。

總之，物聯(lián)網(wǎng)的價(jià)值在于數(shù)據(jù)。企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)的分析工作啟動(dòng)地越快，挖掘出的業(yè)務(wù)價(jià)值就越多。而云服務(wù)提供商的目的就是通過加大相關(guān)的投入，消除數(shù)據(jù)收集、管理的風(fēng)險(xiǎn)以及復(fù)雜性，讓客戶能夠?qū)Ｗ⒂诜治觥！?/p>

以上是小編為大家分享的關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的大數(shù)據(jù)策略的相關(guān)內(nèi)容，更多信息可以關(guān)注環(huán)球青藤分享更多干貨

物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)有什么區(qū)別

物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)有什么區(qū)別

在不久的將來，物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備將爆增，有可能是千億，也可能是萬億，像這么一個(gè)龐大的網(wǎng)絡(luò)，如果還是以中心化的組網(wǎng)模式去管理的話，數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)設(shè)施投入維護(hù)應(yīng)該是沒辦法估量的。

大數(shù)據(jù)本質(zhì)上來講，屬于數(shù)據(jù)庫(kù)的一個(gè)小分支，這樣就把這個(gè)問題歸結(jié)為和數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系。數(shù)據(jù)庫(kù)在軟件、在互聯(lián)網(wǎng)界、在IT界其實(shí)是個(gè)特別古老的研究領(lǐng)域，從最初的文件系統(tǒng)到ER模型到后來引發(fā)的大家都知道的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的三大成就，關(guān)系模型、事務(wù)處理、查詢優(yōu)化，一直到后來互聯(lián)網(wǎng)盛行以后的NOSql數(shù)據(jù)庫(kù)的崛起，數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)在不停發(fā)展、在變化，那么也包括以XML為代表的半結(jié)構(gòu)化，文本、語音等非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)處理等等。

區(qū)塊鏈和數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)系看起來其實(shí)也就是這樣一種關(guān)系，從數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)演進(jìn)的過程，我們可以發(fā)現(xiàn)，它總是來源于要怎么去滿足新的業(yè)務(wù)需求，然后創(chuàng)造出新的這些數(shù)據(jù)處理技術(shù)。比如從最開始的文件系統(tǒng)，為什么我們需要ER的這種模型呢，是因?yàn)榻鹑谛袠I(yè)的發(fā)展，大家對(duì)于這些快速的記帳、高并發(fā)數(shù)據(jù)寫入和訪問，有了進(jìn)一步的需求，從而導(dǎo)致了實(shí)體關(guān)系模型的產(chǎn)生以及快速的發(fā)展。后來為什么NOSql數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)出現(xiàn)呢？就是因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)的快速發(fā)展對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)提出了更高更新的要求，所以本質(zhì)上我們認(rèn)為整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)就是一個(gè)大的數(shù)據(jù)庫(kù)。

事物總是在不斷發(fā)展的，當(dāng)然我們通過NOSql數(shù)據(jù)庫(kù)、云存儲(chǔ)這些技術(shù)解決的互聯(lián)網(wǎng)海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理問題之后，下一個(gè)問題一定就來了，那就是如何以規(guī)模化的方式來解決數(shù)據(jù)的真實(shí)性和有效性。

舉個(gè)例子，可能跟我們的飲食相關(guān)，從一開始的溫飽問題，到營(yíng)養(yǎng)結(jié)構(gòu)問題，再到大家所關(guān)注的食品安全問題，數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展其實(shí)也是一樣，當(dāng)我們通過ER實(shí)體關(guān)系模型，通過NOSql數(shù)據(jù)庫(kù)能夠很好的解決數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)訪問的這些問題的時(shí)候，接下來大家要去關(guān)心的，要去解決的那一定是真實(shí)性、有效性的問題。

所以到了這個(gè)階段，以區(qū)塊鏈為代表的這些技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)真實(shí)有效不可偽造、無法篡改的這些要求，相對(duì)于現(xiàn)在的數(shù)據(jù)庫(kù)來講，肯定是一個(gè)新的起點(diǎn)和新的要求。我們可以清晰的感受到，數(shù)據(jù)庫(kù)與區(qū)塊鏈融合趨勢(shì)，其實(shí)是非常緊密的、無法阻擋，好像剛才說的電影，內(nèi)容的制作方開始向虛擬現(xiàn)實(shí)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)這個(gè)方向發(fā)展一樣；從數(shù)據(jù)庫(kù)的角度，區(qū)塊鏈就是一種新型的數(shù)據(jù)組織方式。我們認(rèn)為大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈?zhǔn)莾烧吆弦坏摹?/p>

NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)：何時(shí)使用 NoSQL 與 SQL？

NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)因其功能性、易于開發(fā)性和可擴(kuò)展性而廣受認(rèn)可，它們?cè)絹碓蕉嗟赜糜诖髷?shù)據(jù)和實(shí)時(shí) Web 應(yīng)用程序，在本文中，我們通過示例討論 NoSQL、何時(shí)使用 NoSQL 與 SQL 及其用例。

NoSQL是一種下一代數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng) (DBMS)。NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)具有靈活的模式，可用于構(gòu)建具有大量數(shù)據(jù)和高負(fù)載的現(xiàn)代應(yīng)用程序。

“NoSQL”一詞最初是由 Carlo Strozzi 在 1998 年創(chuàng)造的，盡管自 1960 年代后期以來就已經(jīng)存在類似的數(shù)據(jù)庫(kù)。然而，NoSQL 的發(fā)展始于 2009 年初，并且發(fā)展迅速。

在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，任何關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng) (RDBMS) 的響應(yīng)時(shí)間都會(huì)變慢。為了解決這個(gè)問題，我們可以通過升級(jí)現(xiàn)有硬件來“擴(kuò)大”信息系統(tǒng)，這非常昂貴。但是，NoSQL 可以更好地橫向擴(kuò)展并且更具成本效益。

NoSQL 對(duì)于非結(jié)構(gòu)化或非常大的數(shù)據(jù)對(duì)象（例如聊天日志數(shù)據(jù)、視頻或圖像）非常有用，這就是為什么 NoSQL 在微軟、谷歌、亞馬遜、Meta (Facebook) 等互聯(lián)網(wǎng)巨頭中特別受歡迎的原因。

一些流行的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)包括：

隨著企業(yè)更快地積累更大的數(shù)據(jù)集，結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和關(guān)系模式并不總是適合。有必要使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和大型對(duì)象來更好地捕獲這些信息。

傳統(tǒng)的 RDBMS 使用 SQL（結(jié)構(gòu)化查詢語言）語法來存儲(chǔ)和檢索結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，相反，NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)包含廣泛的功能，可以存儲(chǔ)和檢索結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和多態(tài)數(shù)據(jù)。

有時(shí)，NoSQL 也被稱為“ 不僅僅是 SQL ”，強(qiáng)調(diào)它可能支持類似 SQL 的語言或與 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)并列。SQL 和 NoSQL DBMS 之間的一個(gè)區(qū)別是 JOIN 功能。SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)使用 JOIN 子句來組合來自兩個(gè)或多個(gè)表的行，因?yàn)?NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)本質(zhì)上不是表格的，所以這個(gè)功能并不總是可行或相關(guān)的。

但是，一些 NoSQL DBMS 可以執(zhí)行類似于 JOIN的操作——就像 MongoDB 一樣。這并不意味著不再需要 SQL DBMS，相反，NoSQL 和 SQL 數(shù)據(jù)庫(kù)傾向于以不同的方式解決類似的問題。

一般來說，在以下情況下，NoSQL 比 SQL 更可取：

許多行業(yè)都在采用 NoSQL，取代關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，從而為某些業(yè)務(wù)應(yīng)用程序提供更高的靈活性和可擴(kuò)展性，下面給出了 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的一些企業(yè)用例。

內(nèi)容管理是一組用于收集、管理、傳遞、檢索和發(fā)布任何格式的信息的過程，包括文本、圖像、音頻和視頻。NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)可以通過其靈活和開放的數(shù)據(jù)模型為存儲(chǔ)多媒體內(nèi)容提供更好的選擇。

例如，福布斯在短短幾個(gè)月內(nèi)就構(gòu)建了一個(gè)基于 MongoDB 的定制內(nèi)容管理系統(tǒng)，以更低的成本為他們提供了更大的敏捷性。

大數(shù)據(jù)是指太大而無法通過傳統(tǒng)處理系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)集，實(shí)時(shí)存儲(chǔ)和檢索大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)在分析 歷史 數(shù)據(jù)的同時(shí)使用流處理來攝取新數(shù)據(jù)，這是一系列非常適合 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的功能。

Zoom使用 DynamoDB（按需模式）使其數(shù)據(jù)能夠在沒有性能問題的情況下進(jìn)行擴(kuò)展，即使該服務(wù)在 COVID-19 大流行的早期使用量激增。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備具有連接到互聯(lián)網(wǎng)或通信網(wǎng)絡(luò)的嵌入式軟件和傳感器，能夠在無需人工干預(yù)的情況下收集和共享數(shù)據(jù)。隨著數(shù)十億臺(tái)設(shè)備生成數(shù)不清的數(shù)據(jù)，IoT NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)為 IoT 服務(wù)提供商提供了可擴(kuò)展性和更靈活的架構(gòu)。

Freshub就是這樣的一項(xiàng)服務(wù)，它從 MySQL 切換到 MongoDB，以更好地處理其大型、動(dòng)態(tài)、非統(tǒng)一的數(shù)據(jù)集。

擁有數(shù)十億智能手機(jī)用戶，可擴(kuò)展性正成為在移動(dòng)設(shè)備上提供服務(wù)的企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)。具有更靈活數(shù)據(jù)模型的 NoSQL DBMS 通常是完美的解決方案。

例如，The Weather Channel使用 MongoDB 數(shù)據(jù)庫(kù)每分鐘處理數(shù)百萬個(gè)請(qǐng)求，同時(shí)還處理用戶數(shù)據(jù)并提供天氣更新。

新聞名稱：Nosql物聯(lián)網(wǎng),nodle物聯(lián)網(wǎng)
瀏覽地址：http://chinadenli.net/article22/dseopcc.html

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