IoT 有潜力让广泛的行业和应用程序发生变革,从家庭自动化到健康、零售、制造,再到智能车辆和互联城市都涵盖在内。随着运营效率的提升,这些领域应用 IoT 的优势已经显现出来。在分析来自 IoT 设备(包括智能传感器)的数据来获取洞察,并据此采取行动来节省时间、减少成本或提供改善的用户体验时,就会实现效率提升。

在 IoT 设备和它们生成的数据可靠且安全时,洞察就能够提供最高的价值。但是,要获得这些洞察, 需要及时地分析数据。这些数据可以大规模地从许多分布式设备收集和集成,然后进行分析,因为细微的生产力被成千上万次地应用于像互联城市这样大规模迅速累积的 IoT 系统中。

我的前两篇 developerWorks 学习文章 IoT 101:IoT 开发人员快速入门指南和 IoT 201:培养 IoT 开发技能介绍了 IoT 开发所涉及的重要技能、概念和技术。在最后一篇学习文章中,我将帮助解决开发人员面临的一些最具挑战的问题:安全、设备管理和分析。

安全

采用安全设计是一种 IoT 开发最佳实践。由于连接的设备数量巨大,在设备部署后进行更新非常困难,并且收集的数据具有敏感性质,所以保护 IoT 设备的任务非常繁重。除了保护 IoT 设备本身,IoT 安全还涉及到保护数据、网络以及任何访问设备和数据的应用程序(包括云和移动应用程序)。至关重要的是,开发人员要理解开发 IoT 解决方案所涉及的安全挑战,学习处理它们的策略,以便避免反复发生可能损害 IoT 系统安全的常见错误。

设备管理

由于 IoT 解决方案很庞大,系统规模朝着数千乃至数百万个连接设备发展,所以管理和维护 IoT 设备是一大挑战。设备管理在设备生命周期的每个阶段都至关重要,包括新 IoT 设备的配备、装载和身份验证。此阶段包括管理和监控已部署的设备,包括对设备进行故障排除和远程调试,以及在设备退役时停用它们。通过自动化这些流程,开发人员能够:

  • 快速扩展他们的 IoT 解决方案
  • 在已部署的设备中保持一致的配置
  • 计划无线更新设备软件,以确保设备继续有效、可靠且安全地运行和生成数据

分析

IoT 设备生成的数据本身的价值有限。要发现更大的价值,可以首先应用分析来获取洞察,然后自动执行操作作为响应。IoT 设备数据目前未被充分利用,因为从 IoT 设备收集和存储的数据中,只有少部分得到了实际分析。对从广泛的位置采集且分散在多个数据存储的海量异构数据应用分析,是一项艰巨的任务。数据可能需要过滤、标准化或转换,可能具有不同的质量或可靠性,或者可能具有时效性且需要立即处理才能获得最大价值。通过采用边缘分析或实时分析工具,以及采用规则引擎和决策管理器来自动化触发操作,可以减轻这些问题。

您是否已经准备好从事 IoT 开发了?

我即将发表的 developerWorks 学习文章 IoT 301 将重点介绍开发人员在从事 IoT 开发时,需要应用的重要 IoT 开发技术。

在未来几周,我将发表一篇对 IoT 开发中遇到的 10 大安全挑战的汇总文章,一篇设备管理指南,一篇 IoT 数据分析方法概述,以及一篇有关向 IoT 数据应用规则和操作的视频教程。

 
本文翻译自:Getting serious about IoT development(2017-11-14)

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