Когда Интернет вещей встречается с 5G:проблема интеграции данных

Компании уже используют информацию в реальном времени из Интернета вещей (IoT). По словам Патрика Каллагана, корпоративного архитектора, советника по стратегическому бизнесу, DataStax , по мере появления 5G. объем данных с миллиардов устройств IoT резко возрастет. Те, кто построит архитектуру, подходящую для гибкой и быстрой интеграции данных, получат конкурентное преимущество.

По оценкам Gartner , к 2020 году к Интернету будет подключено около 20 миллиардов «вещей». , все извергает беспрецедентные объемы данных. В то же время развертывание 5G будет расти с 2020 по 2022 год, что приведет к созданию большего количества данных. Возникает вопрос:что организации будут делать со всеми этими данными?

Для создания эффективных современных приложений компаниям нужны данные не только со своих устройств Интернета вещей, но и из других источников как внутри, так и за пределами своей организации. Задача будет заключаться в создании архитектуры, которая сможет интегрировать все эти источники данных вместе таким образом, чтобы это соответствовало взрывному росту данных 5G. Эта архитектура должна быть достаточно быстрой и гибкой, чтобы адаптироваться к новым сценариям использования по мере их появления.

Проблемы растущего числа случаев использования Интернета вещей

Gartner прогнозирует, что мобильные сети передачи данных 5G могут поддерживать до одного миллиона датчиков на квадратный километр. Такой уровень взаимодействия создаст два типа требований к архитектуре данных организаций, которые хотят улучшить операции, повысить эффективность и лучше обслуживать своих клиентов.

Во-первых, некоторые данные потребуют немедленной реакции на периферии:развертывания для робототехники и автоматизации относятся к этому классу. Во-вторых, аналитика в реальном времени определит любую необходимую краткосрочную реакцию при выполнении набора условий. Хорошим примером цепочки поставок может быть автоматическое и проактивное обращение к покупателю, если его заказ может быть отложен. В то же время эти наборы данных будут сопоставлены и сохранены для более долгосрочного анализа.

Чтобы справиться с этим потоком данных, компьютерные модели изменились. Немногие организации хотят создавать собственные центры обработки данных и управлять ими до требуемого масштаба; вместо этого они будут полагаться на поставщиков общедоступных облаков и использовать либо гибридные, либо мультиоблачные развертывания.

Проблема интеграции с традиционными приложениями

Этот переход к мультиоблачным технологиям является причиной того, что компании не должны рассматривать свою стратегию обработки данных IoT изолированно. Чтобы извлечь выгоду из данных Интернета вещей, организациям потребуется интегрировать их с другими источниками данных, от традиционных приложений, таких как системы управления ресурсами предприятия или программное обеспечение для управления цепочками поставок, до новых облачных сервисов или приложений SaaS.

Эти приложения можно установить и запустить в нескольких разных местах. Некоторые приложения, как правило, остаются локальными просто потому, что затраты на их перемещение - и отключение всех уровней интеграции и настройки - слишком высоки.

Помимо поддержки нескольких различных приложений, важны не только данные, но и скорость, с которой приложения IoT генерируют данные и требуют ответа. Автоматизированные предприятия, требующие принятия решений в режиме, близком к реальному времени, не могут позволить себе полагаться на медленные удаленные источники данных для получения результата. Благодаря скорости 5G это соединение между сервисами должно быть в состоянии справиться с более сложными ситуациями и вариантами использования.

Проблема создания гибридных приложений, использующих Интернет вещей

Если организация не может перемещать или реплицировать данные по своей архитектуре достаточно быстро и надежно, ей будет сложно создать гибридную модель приложения, необходимую для использования данных Интернета вещей в сочетании с другими источниками данных. Хотя может возникнуть необходимость работать с несколькими копиями данных приложения, из-за распределенного характера приложений, немедленное поддержание всех копий в актуальном состоянии - это проблема, с которой сталкиваются предприятия, если они хотят получить максимальную отдачу от данных Интернета вещей.

Долгосрочные преимущества создания гибридной облачной базы данных, которая реплицирует данные в реальном времени, заключаются в том, что она предлагает новые варианты использования данных, ранее хранившихся в устаревших приложениях.

Цель здесь - обеспечить совместимость, которая в противном случае была бы невозможна из-за разрозненности данных и функций, распределенных между несколькими поставщиками облачных услуг или местоположениями. Принятие модели распределенных вычислений, в которой все данные реплицируются в несколько мест независимо, может помочь приложениям работать более эффективно, поскольку наборы данных могут храниться и обрабатываться ближе к месту, где существует рабочая нагрузка.

Точно так же здесь может помочь многомодельный подход, когда одни и те же наборы данных могут обрабатываться и использоваться по-разному в зависимости от бизнес-требований и того, как данные будут использоваться. Например, просмотр набора операционных данных для краткосрочной аналитики позволит достичь некоторых целей, но могут потребоваться и другие модели данных. Поиск и аналитика являются простыми вариантами использования этих наборов данных, но также можно использовать другие модели данных, такие как аналитика графов. Изучив различные подходы к интеграции и использованию этих данных, можно найти больше вариантов использования.

Внедрение решения для гибридной облачной базы данных в краткосрочной перспективе подготовит предприятия к значительному увеличению емкости данных, необходимой для Интернета вещей. Это также поможет интегрировать данные в приложения, более близкие к пользователям и клиентам, посредством облачных развертываний. В долгосрочной перспективе его способность дублировать данные в реальном времени поможет управлять миграцией на новые облачные приложения с течением времени, не влияя на качество обслуживания клиентов или производительность приложений.

Хотя до массового развертывания 5G еще остается пара лет, 2019 год дает возможность приступить к планированию дизайна и технологий, которые сделают корпоративную архитектуру данных пригодной для будущего для гораздо более взаимосвязанного мира.

Компании, которые заранее готовятся к 5G и росту объемов данных, увидят конкурентное преимущество, поскольку им будет легче масштабироваться в соответствии с требованиями организации. При наличии большего количества данных поддержка масштабируемости, доступности и распределенных вычислений будет иметь важное значение для успеха этих приложений.

Автор - Патрик Каллаган, корпоративный архитектор, советник по стратегическому бизнесу, DataStax