物聯網數據收集和管理的四大挑戰

　　到2021年，物聯網(IoT)設備已增長到123億臺，其中超過16%的設備連接到蜂窩網絡。通過收集和處理大量實時數據，這些設備為企業和消費者帶來了巨大的好處。然而，這種大規模的數據收集和處理也帶來了一系列獨特的挑戰。

　　物聯網數據收集和管理的重要性

　　物聯網數據收集在許多行業中都是非常寶貴的，因為它能夠實時監控和管理遠程系統。例如，物聯網設備可以在病房或家中監測患者、遠程控制制造系統，并遠距離跟蹤貨物和車輛。物聯網設備收集的數據使業務更加高效。

　　隨著大規模數據收集，需要對其進行有效管理。如果沒有適當的流程來清理、組織和處理數據，那么收集大量數據將毫無用處。物聯網數據管理至關重要，因為它使企業能夠獲取其物聯網設備收集的數據，并從中提取所需的見解。

　　物聯網數據收集和管理的四大挑戰

　　近年來，物聯網市場呈爆炸式增長;然而，物聯網設備制造商和消費者在物聯網數據收集和管理方面面臨著重大挑戰。其中包括以下內容：

　　1.數據安全

　　一些物聯網設備收集高度敏感的信息。在醫療保健行業，醫療物聯網(IoMT)設備收集的數據包括受保護的健康信息(PHI)。聯網攝像頭、語音助手和類似工具可以監控人們的活動和對話。制造業中使用的物聯網設備可以訪問有關制造過程和程序的敏感信息。

　　保護這些數據是物聯網設備面臨的共同挑戰。由于需要將數據發送到基于云的服務器進行處理，并且通過移動設備和基于web的門戶進行管理。因此，他們的安全性是出了名的差。一些可能危及其包含的敏感數據的常見物聯網安全問題包括：

　　密碼(其他唯一標識符)安全性差：物聯網設備通常使用默認的、弱的和硬編碼的密碼、密鑰或機密進行部署。網絡犯罪分子利用這種糟糕的密碼安全性來訪問這些設備，從而訪問這些設備以及他們收集和處理的數據。

　　未修補的漏洞：物聯網制造商在很大程度上不受監管，而且往往缺乏安全開發實踐，導致易受攻擊的產品被運送。物聯網設備通常在“設置好后不用管”的基礎上部署，沒有為新發現的漏洞應用補丁。因此，許多物聯網設備都包含攻擊者可以利用的漏洞。

　　2.數據隱私

　　物聯網設備收集和處理的大部分信息可能受到各種數據隱私法的保護。歐盟的《通用數據保護條例》(GDPR)保護任何可用于唯一識別歐盟公民的數據，包括他們的姓名、地址、電話號碼、醫療數據等。美國健康保險便攜性和可訪問性法案(HIPAA)保護IoMT設備將收集的PHI類型。大多數物聯網設備可能會收集至少一種類型的受保護信息。

　　除了保護此受保護數據免受攻擊外，物聯網設備制造商和用戶還必須根據適用法律對其進行保護。一些重要的考慮因素包括：

　　同意收集：根據《通用數據保護條例》和類似法律，數據主體必須明確同意收集其受保護的個人數據。對于物聯網設備，這可能很困難，因為設備可能會在沒有適當許可的情況下無意中收集數據。例如，語音助手可能會無意中聽到收集受保護的個人身份信息(PII)或其他敏感數據的對話。

　　同意處理：除了同意數據收集外，GDPR和其他法律還要求數據主體明確同意處理其數據。借助物聯網設備，可以收集和處理大量數據，這使得監控數據的處理方式和獲得對該處理的同意變得具有挑戰性。

　　加密：數據保護法要求對靜態和傳輸中的數據進行加密，以防止未經授權的訪問和濫用。物聯網設備的功率和處理資源往往有限，因此難以進行適當的數據加密。因此，這些設備的設計可能并不總是滿足保護其收集的數據的法規要求。

　　訪問管理：GDPR、HIPAA等數據保護法規定，對敏感信息的訪問權限僅限于履行職責所需的人員。物聯網設備被設計成分布式的，并在云服務器上處理其數據，這使得跟蹤和控制訪問變得更加困難。

　　管轄權：GDPR限制歐盟公民的數據傳輸到沒有“充分”數據保護法的國家。有了物聯網設備及其基于云的處理服務器，跟蹤和限制數據流可能會很復雜。

　　3.數據量

　　物聯網正在滾雪球般發展，物聯網設備產生大量數據。2019年，物聯網設備產生的數據估計為18.3兆字節，預計到2025年將增長到73.1兆字節。

　　物聯網設備產生的海量數據將其存儲、傳輸和處理變成了重大挑戰。物聯網設備通常部署在互聯網帶寬有限的偏遠地區，這使得傳輸收集到的數據變得困難且通常成本高昂。在云中，服務器必須快速處理和分析不斷增長的數據量，以提取必要的洞察力，并向物聯網設備發送任何所需的警報或命令。

　　4.數據復雜性

　　許多物聯網設備旨在采用大數據思維。這些設備收集盡可能多的信息，并將其發送到基于云的服務器進行處理。除了產生海量數據外，這種方法還會創建復雜的數據集。

　　物聯網設備產生的數據通常是非結構化的，并且提供的視角有限。這些數據必須經過仔細的時間戳、索引，并與其他數據源相關聯，以形成有效決策所需的上下文。

　　這種數據量和復雜性的結合使得難以有效和高效地處理來自物聯網設備的數據。許多旨在管理復雜數據集的工具無法處理物聯網設備產生的數據量。另一方面，能夠處理大量數據的解決方案可能無法提供所需的深度分析水平，也可能無法滿足物聯網設備的延遲要求。

　　克服物聯網數據收集和管理的挑戰

　　物聯網設備會產生大量復雜的數據，因此必須防止它們遭到破壞并受到數據隱私法的保護。

　　然而，這些挑戰雖然很重要，但卻是可以解決的。下一代5G移動網絡提供傳輸大量數據所需的帶寬和性能，云基礎設施不斷擴展以滿足需求。