在空靈的物聯(lián)網(wǎng) （IoT） 環(huán)境中的某個地方連接了大約 20 億個物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，確保設(shè)計這些設(shè)備以便它們能夠真正地相互“對話”非常重要。例如，讓我們看看運輸以及互操作性如何影響該部門。

目前，車輛平均搭載 60 到 100 個傳感器。隨著汽車變得更加智能，因此需要智能交通系統(tǒng) （ITS），預(yù)計每輛汽車的傳感器數(shù)量將超過 200 個。最近的報告估計，到 2020 年，這些數(shù)字將增長到汽車行業(yè)每年約 220 億個傳感器。

考慮到這一點，傳感器在車輛內(nèi)部以及與車輛外部實體的互操作以獲得愉快、有時有趣但安全可靠的體驗至關(guān)重要。當(dāng)兩輛車相撞時可以看到一個極端的例子，盡管理論上傳感器也可以減輕這種情況。碰撞后，傳感器可能會觸發(fā)以下情況，僅舉幾例：

應(yīng)急響應(yīng)

道路救援

交通管制

制造商

保險

家庭通知系統(tǒng)

車隊管理

火車軌道和信號

醫(yī)院

在理想的物聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)世界中，互操作性將允許所有這些“域”立即相互通信，發(fā)出救護車和/或拖車警報，發(fā)出交通信號以緩解擁堵，讓制造商了解可能發(fā)生的情況機械地發(fā)生在基于使用情況的保險公司，駕駛員的家通知系統(tǒng)，可能的車隊管理系統(tǒng)以顯示運輸延遲等等。

今天，不同的傳感器和設(shè)備之間的模式、協(xié)議、格式、法規(guī)、政策和標(biāo)準(zhǔn)可能有很大的不同。以不同的模式、協(xié)議和格式連接來自多個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)源非常重要。同時，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計應(yīng)允許系統(tǒng)提取、傳輸和異步加載數(shù)據(jù)到不同的商業(yè)智能工具和分析平臺、儀表板和存儲系統(tǒng)，從而為原本存在于其中的互連系統(tǒng)提供互操作性筒倉。

互操作性應(yīng)該是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)計的一個組成部分。此外，互操作性應(yīng)該是無縫的。處理高速傳入的大量不同數(shù)據(jù)不僅需要大量的計算資源，而且需要很長時間。從收到數(shù)據(jù)到轉(zhuǎn)化為可操作的見解的時間延遲可能會產(chǎn)生連鎖反應(yīng)，并且通常會導(dǎo)致災(zāi)難性的結(jié)果，這可以從我們上面的運輸場景中推斷出來。延誤也可能導(dǎo)致經(jīng)濟損失，其中可能包括：

昂貴的基礎(chǔ)設(shè)施

停機時間

運營效率低下

災(zāi)難恢復(fù)成本

違反政策

安全違規(guī)

標(biāo)準(zhǔn)化成本

失去的機會

延遲的根源是什么？現(xiàn)有的解決方案首先存儲數(shù)據(jù)，然后在需要時對其進行分析。通過這樣做，80% 的分析項目通常會在需要時為分析準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，而只剩下 20% 用于實際執(zhí)行分析。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備包括索引、映射、數(shù)據(jù)縮減、組織和清理等項目。

傳統(tǒng)方法試圖通過使存儲更大更快（改進傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫并構(gòu)建新的存儲解決方案，如 Hadoop、內(nèi)存等）并在其上構(gòu)建更好的分析來解決這個問題。但這會帶來復(fù)雜性和實施費用，以及可擴展性和穩(wěn)定性問題。

一種不同的方法，即首先了解數(shù)據(jù)，然后在存儲數(shù)據(jù)之前對其進行實時操作，是必需的設(shè)計元素。在這種情況下，可以在數(shù)據(jù)存儲之前的流程早期應(yīng)用業(yè)務(wù)邏輯；優(yōu)化需要實時采取行動的內(nèi)容以及需要路由到相應(yīng)下游源的內(nèi)容。

這種先理解后存儲的方法使企業(yè)能夠有效地管理、分發(fā)和跟蹤實時物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，基本上為物聯(lián)網(wǎng)提供了物聯(lián)網(wǎng)互操作性。

審核編輯：郭婷