物联网需要的是数据层
作者：David G. Simmons / 产品，公司，用例
2018 年 4 月 23 日
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当人们谈论物联网市场时，几乎总是以连接到互联网的设备数量来衡量。到 2020 年将有 200 亿台设备，到 2025 年将有数以亿计的设备。这是一种看待物联网增长的好方法，并且在很多方面都具有教育意义。但除非你是设备制造商，或者以其他方式参与这些设备的开发或部署，否则这仅仅只是故事的一小部分。那么，让我们谈谈故事的其他部分。
市场：设备与数据
是的，在接下来的5到15年内，将有数十亿甚至数万亿的设备连接到互联网。它们将嵌入从厨房烤面包机到汽车再到栅栏柱的每一件物品中。事实上，它们已经嵌入到许多这些物体中。但是，每个设备的目的都是生成数据。可以收集、分析和采取行动的数据。（记住我的座右铭：物联网数据必须是可操作的！）
物联网市场的整体规模是巨大的。
统计数据显示了从2009年到2014年全球物联网（IoT）市场的规模，以及2015年到2019年的预测。2013年，全球物联网市场规模为4856亿美元。
到明年，这将是17万亿美元。从技术角度来说，这是一笔巨额现金。我们将使数十亿新的设备上网。虽然这是一个硬件问题，但在许多层面上，它将是一个比其他任何事情都更严重的数据问题。记住，每一个这数十亿的传感器都在生成数据，并将其发送到某个地方进行存储、分析和采取行动。那将会是大量的数据。一个数据海啸。而且它不会平息。永远不会。事实上，随着时间的推移，它只会增长。
一切都关乎数据
因此，真正的问题是数据量有多大，你打算如何使用它？你将如何管理所有这些数据的摄入、分析和行动？
IDC预测，到2025年，全球数据圈将达到163泽字节（即百万亿吉字节）。这是2016年产生的16.1ZB数据的十倍。所有这些数据将解锁独特的用户体验和新的商业机会。
那将是大量的数据。来自同一份报告
到2025年，全球数据圈中创建的超过四分之一的数据将是实时的，其中实时物联网数据将占这一数据的超过95%。
163泽字节的四分之一将是实时物联网数据。一个海啸。想想看，四分之一的所有数据都来自一个市场细分，仅仅几年前，这个市场甚至并不存在。而且这些数据的性质正在迅速变化。
| 数据类型 | 2015年至2025年的复合年增长率（CAGR） |
| 所有数据。包括全球数据圈中的所有数据。 | 30% |
| 可能至关重要。可能是用户日常生活的持续、便利运行所必需的数据。 | 37% |
| 关键。已知对于用户日常生活的预期连续性是必需的数据。 | 39% |
| 超关键。对用户的健康和福祉有直接和立即影响的数据。（例如，商业航空旅行、医疗应用、控制系统和遥测。这一类别包含大量元数据和嵌入式系统数据。） | 54% |
“超关键”数据增长54%。这是那些必须立即采取行动的物联网数据，否则会发生不好的事情。我上周刚刚和一位客户会面，他一直说：“如果X在2分钟内不发生，东西就会着火。”他们所说的“着火”是指类似墨西哥湾BP油井泄漏的事情。物联网数据将是如此关键。它已经在许多行业中是这样的。
预计到2023年，全球物联网（IoT）数据管理市场规模将达到697亿美元，在预测期内以17%的复合年增长率（CAGR）增长。
显然，在物联网数据中可以赚很多钱。我个人认为，物联网数据的市场被低估和低估了，但这可能只是个人偏见。但这里的基本信息是，与物联网真正相关的有趣增长不是设备——而是数据。毕竟，设备的存在只是为了产生数据。
只有35%的支出将用于物联网硬件。猜猜剩下的钱会花在哪里。软件。其中绝大部分将用于数据管理软件。而且那张幻灯片已经3年了。
推动物联网数据管理市场增长的主要因素包括数据仓库架构的现代化和数据流量管理需求的增加。对物联网设备安全采用数据加密以及数据入侵威胁的增长也是推动市场增长的因素之一。预计在预测期内，数据集成部分将是物联网数据管理市场中第二大市场份额。物联网数据集成解决方案使组织能够安全地连接、管理、分析和集成连接设备与企业应用程序之间的实时物联网数据。公司正专注于改进日常程序，如故障管理、预测资产性能以及利用物联网数据集成将能源数据转化为新的服务。此外，数据集成解决方案还集成了用于机器驱动用例的数据，如数据挖掘、机器学习和深度学习。
猜猜是谁在做这件事？InfluxData。我们做得比任何人都简单、快速。因为物联网数据是特殊的。它是时序数据。传统的数据工具不够好，因为它们没有设计成执行现在要求它们执行的作业。当然，你可以让另一个数据库技术处理时序数据。你甚至可以在传统的RDBMS（如PostgreSQL）上放置一个时序前端。但这并不意味着它是一个时序数据库，也不会让它表现得像时序数据库。
物联网数据管理市场的主要供应商包括国际商业机器公司（IBM）(美国)、PTC公司（美国）、Teradata公司（美国）、戴尔技术公司（美国）、思科系统公司（美国）、SAS研究所（美国）、惠普企业公司（美国）、富士通公司（日本）、甲骨文公司（美国）、谷歌公司（美国）、SAP SE（德国）、LogMeIn公司（美国）、Striim公司（美国）、Zebra Technologies公司（美国）、LogFuze公司（美国）、InfluxData公司（美国）、Trustwave控股公司（美国）和MuleSoft公司（美国）。
再次强调，物联网数据是不同的。标准RDBMS系统是为处理标准的CRUD数据模型（创建、读取、更新、删除）而设计的。但物联网数据不是这样工作的。物联网传感器数据不会更新。你不会回过头去更新上周二的温度读数。你不是在做数据交易。你正在将大量数据流式传输到系统中，然后处理这些数据。你正在分析这些数据。你正在实时显示这些数据。你正在实时对此数据做出反应。你正在根据这些数据触发操作。
传统上，大多数交易系统每隔几分钟处理一次数据，但物联网是完全不同的场景。一个监测湿度、温度或任何其他变量的设备或传感器，生成需要后端系统每毫秒处理的数据。物联网平台、数据管理、云和解决方案的融合，正在推动数据分析的进一步发展，这标志着物联网数据带来的各种无形和有形的好处。能够在一种格式中排序数据，以不同的格式存储，并依次发布以供进一步分析的能力，对于行业垂直领域至关重要。
物联网迫切需要数据层。一个专为高容量、高效率地摄取传感器数据而设计的数据平台。一个能够近乎实时地显示和分析物联网传感器数据的数据平台。并且一个可以在整个架构中部署的数据平台，以便将收集和分析尽可能接近数据生成点。
连接设备的价值在于这些设备收集的数据。物联网生态系统的增长不断推动平台分析和实时数据流，这些数据来自多个数据源，有助于预测和优化业务流程、解决威胁并提高效率和盈利能力。
我增加了强调。我认为我们离拥有那个物联网数据层已经很近了，那就是InfluxData。不仅是指数据库，而是整个TICK堆栈。需要一个可以在几乎任何地方部署的高速度、高效率的数据摄取引擎吗？Telegraf。需要一个用于异常检测、数据降采样和警报的高效数据处理引擎吗？Kapacitor。需要一个快速且简单的方式来构建用于可视化传感器数据的仪表板吗？Chronograf。所有这些下面是极其高效且专为用途设计的InfluxDB。
所以试试吧。我非常确信，就像我一样，你会发现它设置起来非常简单，并且开始收集你的物联网数据。而且你会发现，当你从测试到原型再到部署时，它的扩展性非常好。
我很乐意听听您的体验。[关注我](https://twitter.com/intent/follow?screen_name=davidgsIoT) 在Twitter上并告诉我！
