`

СПЕЦІАЛЬНІ
ПАРТНЕРИ
ПРОЕКТУ

Чи використовує ваша компанія ChatGPT в роботі?

BEST CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Александр Черников

IoT и Big Data ─ две стороны одной медали

+22
голоса

Люди постоянно что-то путают, ─ например, большие данные и интернет вещей. Но, если говорить серьезно, Big Data и IoT ─ два совершенно разных, и вместе с тем дополняющих друг друга понятия. Этот пост описывает прежде всего различия между ними в возможно более простой форме.

Пожалуй, основная проблема для пользователя IT заключается в том, что понятия и термины изменяются слишком часто. Здесь даже нельзя сказать «пока», потому что это происходит уже полвека, и конца этому не видно. Новые IT появляются все быстрее, отодвигая прежние в небытие. К тому времени, когда люди начинают привыкать к новому термину, его смыслу и использованию, появляется новый.

Что-то в этом роде происходит сейчас с понятиями «большие данные» (Big Data) и «интернет вещей» (Internet of Things, IoT). Оба термина в большом ходу в IT, оба связаны с данными, ─ и оба немного трудны для понимания непрофессионалу.

Вначале рассмотрим две любопытные диаграммы. Они фактически показывают причины некоторой путаницы в тандеме Big Data / IoT ─ к большим данным в IT пришли в основном эволюционным путем, интернет вещей преимущественно был революционным.

IoT нуждался в создании новых датчиков, устройств краевой обработки, систем связи и объединения большого количества физических устройств в сети. Потребовалось более пяти лет, чтобы он созрел до уровня Big Data, которые к этому времени стабилизировались.

IoT и Big Data ─ две стороны одной медали

Интерес к Big Data и IoT (апрель 2012 – февраль 2017), согласно запросам в Google.

IoT и Big Data ─ две стороны одной медали

Цикл созревания технологий (Gartner Hype Cycle) на июль 2014 г. Тогда аналитики давали на созревание и IoT, и Big Data от пяти до десяти лет. В общем, так оно и вышло. На сегодня обе технологии уже прошли «яму разочарования», подтянулись друг к другу и практически рядом выходят на «плато продуктивности», т.е., вступают в фазу зрелости.

Big Data vs. IoT ─ что мы знаем об этом

Теперь обратимся к статье (2015), размещенной на сайте SAS, и поучаствуем в небольшой викторине. Прочитайте каждое утверждение и определите, относится ли оно к Big Data или IoT.

www.sas.com/en_th/insights/articles/big-data/big-data-and-iot-two-sides-...

1. Каждую минуту мы посылаем 204 млн. электронных писем, посылаем 278 тыс. твитов, загружаем 200 тыс. фотографий на Facebook и генерируем там 1,8 млн. лайков.

2. В 2011 г. 12 млн. тегов RFID использовались для захвата данных и отслеживания их для определения работы объектов в материальном мире. К 2021 г. это число увеличится до 209 млрд.

3. Количество устройств, которые соединяются с интернетом, повысится с приблизительно с 13 млрд. сегодня до 50 млрд. к 2020 г.

4. Этот сектор, как ожидается, вырастет от $10,2 млрд. в 2013 г. до приблизительно к $54,3 млрд. к 2017 г.

Вот ответы: 1 и 4 ─ Big Data, 2 и 3 ─ IoT.

Эта небольшая викторина была проведена во время презентации на одном из мероприятий для CIO, чтобы разогреть аудиторию. Все были единодушны только в отношении очевидного вопроса номер 3 ─ о количестве подключенных к интернету устройств. В остальных случаях мнения разделились.

Так каковы взаимоотношения между Big Data и IoT? Насколько связаны эти понятия? Давайте посмотрим. Прежде всего, интересно сравнить сервисы, которые предоставляются пользователям в рамках Big Data и IoT. Здесь разница хорошо видна. Более подробно различия описаны ниже.

IoT и Big Data ─ две стороны одной медали

Типичные сервисы больших данных

IoT и Big Data ─ две стороны одной медали


Типичные сервисы интернета вещей

Различие 1: Вокруг чего все вращается. Big Data описывает все, связанное с данными или информацией, которую люди получают и используют совместно. Иначе ─ это все, что касается возможности организаций использовать как можно больше данных в своей повседневной бизнес-деятельности.

IoT описывает устройства, решения и сервисы, связанные с этими устройствами и решениями. Т.е., ─ это все, что связано со сбором данных, их анализом в режиме реального времени для событий или интересующих образцов (описанных примеров) для нового понимания всех составляющих бизнеса.

Различие 2: Источники данных. Big Data подразумевает анализ большого количества произведенных человеком данных. Типичные источники Big Data ─ электронные письма, социальные медиа, фотографии и т.д.

IoT подразумевает объединение и сжатие большого количества произведенных машиной данных, получаемых от большого количества разнообразных датчиков. Некоторые их типы ─ RFID, Fitness Trackers, устройства Virtual Reality, Smart Air Purifiers и др.

Различие 3: Временные ограничения. В решениях Big Data совершенно нормально для данных покоиться, ─ прежде, чем они будут использованы в каком-либо виде анализа. Таким образом, Big Data требуют более длительной информационной поддержки в таких областях, как прогнозирование и планирование.

IoT связан с процессами в реальном времени, ─ такими, как операционная оптимизация, текущее изменение ценовых предложений, обнаружение мошенничества и соблюдение правил безопасности.

Различие 4: Общая картина. С Big Data, например, можно проанализировать всю информацию об отказах и определить их первопричины. С IoT можно отслеживать и мониторить такие активы, как грузовики, двигатели, системы HVAC, насосы и т.д. И в том, и в другом случае, по мере обнаружения проблем, можно запускать процессы их устранения.

Связь между Big Data и IoT. Big Data и IoT дополняют друг друга. Объединение этих технологий позволяет не только реагировать на проблемы по мере их появления, но также предсказать их. В технических терминах говорят о переходе от реактивных методов к превентивным.

Доработаем IoT для Big Data

Термин «расширяющиеся скоростные требования» (expanding velocity demands) относится к способности системы справляться с увеличивающимся притоком данных.

Вся архитектура и технологии Hadoop, например, созданы в ответ на требования иметь хранилище реального времени для больших объемов данных. Но одновременно должна быть решена проблема анализа и принятия решений в реальном времени.

Например, Twitter часто упоминается как источник больших данных, поскольку число твитов в течение дня может достигнуть сотен миллионов. Но для IoT компании должны быть в состоянии «глотать» сотни тысяч, или даже миллионы событий в секунду от физических устройств.

Таким образом, основная разница между проектами Big Data и IoT ─ время. Главная проблема IoT заключается в том, что данные, поступающие от устройств, как правило, находятся в «сыром» и максимально упрощенном формате. Чтобы применить данные в аналитических моделях, они должны быть организованы, преобразованы и обогащены.

«Организованы» ─ как раз и означает, что данные могут прибывать не упорядоченными и они должны быть переставлены «на лету».

«Преобразование» указывает на то, что модели аналитических решений типично полагаются не на исходные данные от устройств, а на загружаемые, хорошо организованные массивы.

«Обогащение» необходимо, если модель решения нуждается не только в данных от устройств, но также и в хранимых данных из источников предприятия.

Форрестер называет эту технологическую область «потоковой аналитикой» (streaming analytics). Упрощенное, но довольно точное определение ─ с точки зрения объема IoT похожи на большие данные, а с точки зрения скорости IoT ─ это большие данные «на стероидах».

Неожиданный аспект

В октябре 2014 г. на Маврикии прошла 36th International Conference of Data Protection and Privacy Commissioners. Ее цель состояла в том, чтобы обсудить и положительное, и негативное воздействие больших данных и IoT на нашу повседневную жизнь, а также установить принципы и дать рекомендации о том, как снизить риски, связанные со сбором и использованием данных.

Наблюдения и заключения конференции были отражены в двух документах ─ Mauritius Resolution on Big Data и Mauritius Declaration on the Internet of Things. Оба документа признают, что соединение устройств IoT с большими данными могут сделать нашу жизнь легче, но имеется серьезное беспокойство по поводу прав на неприкосновенность частной жизни людей (privacy) и их гражданских прав.

С точки зрения права большие данные требуют защиты при их хранении, т.е., определенной политики доступа, шифрования и т.д. Данные IoT требуют в основном защиты от перехвата при перемещении данных.

Очень краткое заключение

Есть ясное соотношение между большими данными и IoT. Фактически, можно полагать, что Big Data являются подмножеством при обсуждении IoT.

Большие данные подразумевают все, что связано с данными, простыми и сложными. IoT подразумевает все, что связано с потоками данных, физических устройствах и возможностях соединения.

Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365

+22
голоса

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 

Ukraine

 

  •  Home  •  Ринок  •  IТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Мережі  •  Безпека  •  Наука  •  IoT