销售IOT数据以产生收入

圣地亚哥 - 年度Gartner Catalyst会议是了解计算趋势和技术的地方，这些趋势和技术将在未来几年影响每个CIO、开发人员、架构师和最终用户。高德纳研究公司副总裁凯尔Hilgendorf，谁专门从事云和互联网（物联网），坐下来利用SearchCloudApplications进行广泛的采访，从如何利用IoT数据开始。在第一部分中，他讨论了一个云第一哲学。

凯尔Hilgendorf

SeachCloudApplications:您建议个人的数据物联网传感器类似于雨滴，但是将这些雨滴放在一起，你突然处理了一个暴雨。

Kyle Hilgendorf：当你想到单个的物联网传感器数据在数据流中不断地出现大量变化，需要考虑几件事。你打算怎么去存储该数据，以及有多少物联网数据会有多少？这是一个难以预测的新兴建筑。您不知道传感器数据在洪水中的洪水有多泛滥，而且[可能]无法追求超过您要添加到该应用程序的更多传感器。构建静态存储环境真的可以减慢处理。在情况下投掷光盘可能是微不足道的，但可能需要很长时间才能提供和部署。

你必须实时处理这个洪流。

物联网的关键是实时分析和基于这些分析的行动。

kh：物联网最复杂的部分是在数据流进入时查看它们。物联网的关键在于实时分析和基于这些分析的行动。有时需要查看传感器数据的总计或数周或几个月后。但是，更常见的是，你想看看现在实际发生了什么并问道，'我现在能做什么？“因此，当您正在考虑进入的IOT数据的洪水时，您必须能够抓取，并查看并分析它在飞行中的那样。你想做一些反应性或预测分析基于你看到的模式。然后，将其发送到基于此进行操作的应用程序。

这IOT传感器数据的货币化变得越来越重要。

kh：我们已经与一些收集传感器数据并将其用于自身利益的组织进行了交谈。他们意识到这是其他组织可能感兴趣的数据。我们已经和卡车和物流公司谈论了他们的卡车和司机。他们已经发现了国家公路交通安全管理局也对这些数据感兴趣。所以,他们已经能够将其货币化通过向政府销售。

还有支付你的型号对于汽车轮胎而不是支付整个购买价格前期。

使用IOT，您可以采取非常少量的数据并改变整个行业。

kh：这是一个可能性。我还没有想到这一点，但这正是物联网的美妙之处——它为众多创意和创新打开了大门。我听说保险公司提供机载传感器你可以选择选择。这些测量您驱动的方式。如果传感器确定在一段时间内刹车，不要快速加速，不要努力，以及其他数据点，他们可以开始降低保费。这是安全驾驶员折扣的进步。他们的货币化以这样的方式，他们能够折扣和增加保险公司的价值，因为他们相信随着时间的推移，他们将有更少的索赔。这是一个令人迷人的例子，与IOT，你可以采取非常少量的数据和改变整个行业。

在过去，我们设计我们的系统来处理高峰时期，在非高峰时期浪费计算资源，这是大部分时间。云是如何改变这一点的呢?

kh：在传统的IT体系结构中，无论您处理的是什么应用程序，它们都有一天、一周、一个月或一年的繁忙时间。想想传统的IT应用程序，它从早上8点运行到下午5点，并且在半夜完全安静。在早上，当人们登录时，可能会出现一个峰值。我们通常会在午餐时间看到回落，在午餐后再次看到峰值，然后在下午5点，它会跌下悬崖。甚至还有更多的应用程序丛发性和弹性而不是那个。作为IT部门，您必须问自己在峰值并为此构建此应用程序所需的资源。问题是所有其他时间在当天的所有时间，一年中的几天或几个月，最终有这些需求的低谷，尽管应用程序仍然在他们的峰值处运行。您必须花费足以处理那些罕见的，偶尔的峰值，以防止不可用的事件。

云是如何改变这一点的?

通过云，您有机会为基线设计并扩展到峰值。

kh：通过云，您有机会为基线设计和扩展到峰值。这就是弹性和可伸缩性因素。这样做的好处是，如果您认为旧世界中的应用程序中的任意峰值是不正确的，而您需要扩展到超出这个范围，那么可能需要几周或几个月的时间来准备更多的基础设施。有了云，理论上它可以继续无限扩展，甚至超出您预先的预期。这是假设您正确地设计了应用程序来实现这一点。

还有基础设施相关的，你有没有考虑过数据的价值随着时间的推移减少随着数据的老化，它可以驱动聚合，减少存储需求?

kh：这有点不同，但作为传感器数据洪水的洪流，许多组织都在意识到他们不需要挽救一切。如果您有一个温度传感器，请每分钟读取一次，它会在发送该温度中，您可能不会在温度在方差范围内时保留任何数据。我确实知道的是，当温度超出预定阈值时，这可能会产生一个可能的严重事件。有流的服务，它会收集所有数据，然后看看查看该流的功能计算服务，并丢弃所有数据，直到发生异常条件。然后，我们想记录这一点。此时，可能有一个长期的聚合记录。

我们已经谈到了许多组织，这些组织说他们害怕抛弃任何数据，因为在一些未知的未来点，他们可能需要挖掘它。

有些人喜欢保留一切。

kh：我们已经和许多组织谈过，他们说他们害怕丢弃任何数据，因为在未知的未来，他们可能需要利用这些数据。这些组织已经表示,“我们现在看到利益的长期模式分析数据在未来几年内,我们将无法获得这些观点我们没有捕获数据经常和重复,并保持它在很长一段时间。有理由不保留所有数据，以及其他数据会随着时间变得更有价值的情况。

随着分析的改善，您可能会发现您在第一个不寻找的趋势。

kh：我们听说过。在使用案例'x'之后，一个组织将揭示一个令人难以置信的新洞察力，允许他们进一步发展他们的业务。

在这次采访的最后一期，Hilgendorf讨论了开发人员需要以及领先云平台提供商中的竞争环境的技能组合的变化。