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传感器抓取各式各样的数据,这些信息哪些有用?哪些是垃圾?哪些需要归档?哪些仅仅是需要短暂保留的中间信息?物联网应该具备基本的分辨能力。
物联网的第一阶段是完善信息获取途径,通过各式各样的传感器抓取信息;随之而来的,就是如何处理急速膨胀的数据。这些信息哪些有用?哪些是垃圾?哪些需要归档?哪些仅仅是需要短暂保留的中间信息?物联网应该具备基本的分辨能力。
在日前举行的“第八届全球电子峰会”(Electronics Summit 2010)上,IBM Fellow(院士)、系统与科技事业部战略联盟副总裁及首席技术官Bernard S. Meyerson强调,建设物联网,现在就应该关注如何处理纷繁复杂的数据,否则,当传感器网络越来越完善时,随之而来的数据爆炸将让企业淹没在信息洪流中,无法自拔。
“物联网让物与物之间对话,但首先要研究传感器如何与IT更好地对话。” Meyerson认为,终端设备采集来的数据进入IT系统之前,就应该被智能地处理。IBM研发的流计算(Stream Computing)系统可以应对信息的爆增,包括网站、博客、电子邮件、视频和新闻短片,尤其是物联网时代传感器收集上来的庞大信息流。
在通常情况下,数据分析的步骤是:首先搜集数据,将其存储在数据库程序中,然后再用模型对数据库进行搜索。这种高度结构化的方式通常需要耗费很多时间。在流计算模式下,先进的软件算法在数据流入的同时即对其进行分析,机器可以实时分析上百个数据流,让用户在短时间内对环境变化做出回应。
“可以设想一下,当智能交通深入应用时,驾驶员开车行进过程中,汽车可能会实时采集许多信息,有车速、温度、交通流量、车辆间距等大量数据。当他来到一个路口时,其实最需要的是看到前方道路拥堵情况,可是传感器采集来的各式各样的数据会让人迷惑不清,也增加了有效数据筛选的难度。” Meyerson举例说,这个时候的智能,就不是以数据量的多少来衡量的,而是在合适的时候告诉驾驶员该直行,还是右转。
如今,泛在计算发展迅猛,网络、传感器、计算机等价格急速下降,为物联网的建设提供了技术上的可能性。复杂的实时分析处理和大范围的传感器数据需要不同的处理进程相互交叉校验,IBM云交付管理系统设计与处理的多样性让IT资产的利用率得到优化,比如使CPU使用率达到80%～90%。
除了基础设施外,Meyerson认为,建设物联网还必须着眼于“系统的系统”,就是要把各行业IT系统整合在一起,才能体现出多种多样的可管理性。这也是处理高速膨胀的数据的另一个着眼点,即关注数据的流向。数据如何从眼前相对封闭的某个行业信息系统流转到另一个应用系统,而且保证数据始终有效。在很多情况下,数据在产生它的系统中能发挥作用,但当进入另一个系统时,由于格式、标准、体系的差异,很可能它就变成了垃圾数据,无法发挥应有的效能。
物联网要依赖数据,更要控制好数据!
物联网的第一阶段是完善信息获取途径,通过各式各样的传感器抓取信息;随之而来的,就是如何处理急速膨胀的数据。这些信息哪些有用?哪些是垃圾?哪些需要归档?哪些仅仅是需要短暂保留的中间信息?物联网应该具备基本的分辨能力。
在日前举行的“第八届全球电子峰会”(Electronics Summit 2010)上,IBM Fellow(院士)、系统与科技事业部战略联盟副总裁及首席技术官Bernard S. Meyerson强调,建设物联网,现在就应该关注如何处理纷繁复杂的数据,否则,当传感器网络越来越完善时,随之而来的数据爆炸将让企业淹没在信息洪流中,无法自拔。
“物联网让物与物之间对话,但首先要研究传感器如何与IT更好地对话。” Meyerson认为,终端设备采集来的数据进入IT系统之前,就应该被智能地处理。IBM研发的流计算(Stream Computing)系统可以应对信息的爆增,包括网站、博客、电子邮件、视频和新闻短片,尤其是物联网时代传感器收集上来的庞大信息流。
在通常情况下,数据分析的步骤是:首先搜集数据,将其存储在数据库程序中,然后再用模型对数据库进行搜索。这种高度结构化的方式通常需要耗费很多时间。在流计算模式下,先进的软件算法在数据流入的同时即对其进行分析,机器可以实时分析上百个数据流,让用户在短时间内对环境变化做出回应。
“可以设想一下,当智能交通深入应用时,驾驶员开车行进过程中,汽车可能会实时采集许多信息,有车速、温度、交通流量、车辆间距等大量数据。当他来到一个路口时,其实最需要的是看到前方道路拥堵情况,可是传感器采集来的各式各样的数据会让人迷惑不清,也增加了有效数据筛选的难度。” Meyerson举例说,这个时候的智能,就不是以数据量的多少来衡量的,而是在合适的时候告诉驾驶员该直行,还是右转。
如今,泛在计算发展迅猛,网络、传感器、计算机等价格急速下降,为物联网的建设提供了技术上的可能性。复杂的实时分析处理和大范围的传感器数据需要不同的处理进程相互交叉校验,IBM云交付管理系统设计与处理的多样性让IT资产的利用率得到优化,比如使CPU使用率达到80%～90%。
除了基础设施外,Meyerson认为,建设物联网还必须着眼于“系统的系统”,就是要把各行业IT系统整合在一起,才能体现出多种多样的可管理性。这也是处理高速膨胀的数据的另一个着眼点,即关注数据的流向。数据如何从眼前相对封闭的某个行业信息系统流转到另一个应用系统,而且保证数据始终有效。在很多情况下,数据在产生它的系统中能发挥作用,但当进入另一个系统时,由于格式、标准、体系的差异,很可能它就变成了垃圾数据,无法发挥应有的效能。
物联网要依赖数据,更要控制好数据!