
物联网发展迅猛 通用标准难追时代步伐
互联网在未来会增加对大规模数据中心的需求,但没有通用的标准可不行。
分析师预测,到2020年将有250亿台设备接入物联网,这将导致数据中心的数据大泛滥。IDC近日的一个决策调查研究中显示,73%的受访者表示他们已经部署五连昂设备或计划在未来12个月内部署。
该调查于2015年7月和8月进行,有2350名制定IT与业务决策的受访者参与,他们有一半都熟知物联网。
在技术成熟度曲线中,物联网正在向最高点前进,只有在通用标准出台后物联网的潜力才能得到最大发挥,攀上最高点,这是近日戴尔大会上主题演讲“连接世界的未来”中提及的。
戴尔物联网解决方案高层Joyce Mullen说:“在物联网世界中,标准还不清晰,这多少有些奇怪。”
为什么IT需要物联网标准?
她说,通用标准与平台的缺失抑制物联网的普遍采用与效率,但通用标准还得需要几年才能完成。
“使用通用标准意味着更安全,”Wurldtech Security Technologies Inc.CEO Paul Rogers表示。他注意到不同的标准、连通模型与成熟度会让物联网黑客畅通无阻。
Rogers说:“这给了他们很多的攻击向量。”
IDC表示,安全是企业采用物联网最大的挑战。但现在,物联网设备的预付费与运维费用成为首要挑战。
IDC表示,在网络边缘处理来自物联网设备的数据对很多物联网架构设计提出了严峻挑战。
物联网目前的这种状态让McLaren Applied Technologies的首席创新官Geoff McGrath联想到1999年的移动互联网,该行业由通信厂商主导而形成标准。
“物联网可不会这样。我想瞧瞧互操作性加速的层级,因为它能释放出我们能看见的所有潜能,”McGrath说。
物联网增长速度超过通用标准
来自Open Interconnect Consortium(OIC)与AllSeen Alliance有两个对立的标准,它们都有自己独立版本的标准。英特尔帮助Open Interconnect Consortium,而AllSeen是Qualcomm发布的。IBM呢,两个组织都参与。
牵头AllSeen联盟的Linux基金会高级懂事PhilipDesAutels表示,标准对于创建应用生态系统非常关键,可以充分发挥所有互联物联网设备的能力。
他说,还有其他标准发挥的空间,他注意到数据中心一般拥有两个主要的移动平台与两个主要的操作系统。
对于想实现开箱即用的用户来说,通用标准很重要。可以允许物联网设备安全、可靠、无缝的连接。
在OIC中,执行董事Michael Richmond说他看到目前用于物联网设备的标准与80年代中期的办公室网络相似。
“让人束手无策,”他说,“但最终将破茧而出。”
Richmond不希望由于标准的缺失导致物联网采用缓慢。更多用户使用物联网,它才能成为主流嘛。
“如果你想寻找不使用物联网的接口,就说没标准呗。”他说。
其他人也同意物联网比标准实施发展得快多了。
“接下来五年可有趣了,行业将发生大巨变,”Davenportand Co.LLC高层BrianProffitt说,“技术比策略与法律跑得快,也是醉了。”
AllSeen联盟有1.25亿个激活的设备可用,OIC的1.0规格上月刚发布,很快将定案。
戴尔掘金物联网
戴尔未来的成功寄望于物联网。今年的DellWorld大会上有几十个关于该话题的分论坛,戴尔某高层直言不讳表示物联网将是我们这个时代最重要的技术。
一些IT人士表示同意。因为戴尔发布出来的100多个关于此次大会的视频,物联网话题的最受欢迎,观看人数最多。
对它的兴趣来自于其管理、存储与分析物联网收集来的数据的能力,将大大超过企业数据中心的能力。
戴尔不是唯一一家将未来成功押宝在物联网上的厂商。IBM已投入数十亿美金,而且在近日举行IBMInsight大会上也大谈特谈物联网。
真实世界物联网应用
物联网诞生于最近十年,利用传感器测量从湿度到血压的所有事物。如今,可以在桥的表面加装传感器,监测冰块,充当“聪明垃圾站”的传感器可以追踪冰块的量与包含的物质。现在,有四家公司控制了欧洲的““聪明垃圾站”市场。
芝加哥在线支付处理公司Cleverbridge已经开始考虑利用物联网的方式。一种可能是基于使用来自传感器收集的数据数量,利用物联网进行账单计费。
“如果使用一小时,我们就按小时计费,”该公司高层表示,“设备将是(软件即服务)路由器,你只需预先支付一丁点费用,然后按照使用小时收费。”
他也看到物联网计费还可以用于医疗行业,让其更有效。
物联网设备上的数据有无限潜力可以发挥,Molina Hea lthcareInc.的IT经理GusMedina表示希望看到更加广泛的实施部署。
“物联网可以让病人在家看病,”他说,“费用更便宜,病人更舒服。”
使用物联网共享私密的病人健康数据对安全标准与数据管理提出更高要求,远程监控与管理初创公司Networks AG的COO与CTODirk Sommerfeld表示。
这也是阻碍物联网快速发展的绊脚石,他说,此外,对于管理由物联网创建的数据堆叠也是企业能力提出了挑战。
“所有人都在寻求安全标准,因为这是将资产引入互联网最大的难题,”他说,“这也是所有行业与部门一直都在极力解决的问题。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10