2021 年，物聯網 (IoT) 設備已增長到 123 億臺，其中超過 16%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(yè)和消費者提供了顯著的好處。然而，這種大規(guī)模的數據收集和管理也帶來了一系列獨特的挑戰(zhàn)。
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(yè)都是非常重要的，因為它可以實時監(jiān)測和管理遠程系統(tǒng)。例如，物聯網設備可以監(jiān)測病房或家中的患者，遠程控制制造系統(tǒng)，并遠距離跟蹤貨物和車輛。物聯網設備收集的數據使業(yè)務更加高效。
隨著大規(guī)模數據收集的出現，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，那么收集到的大量數據是沒有用的。物聯網數據管理至關重要，因為它使組織能夠獲取其物聯網設備收集的數據并從中提取他們需要的洞察力。
物聯網數據收集和管理的4大挑戰(zhàn)
物聯網市場近年來呈爆發(fā)式增長，然而，物聯網設備制造商和消費者面臨著與物聯網數據收集和管理相關的重大挑戰(zhàn)。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數據。在醫(yī)療保健行業(yè)，物聯網設備收集的數據包括受保護的健康信息 (PHI)。連網攝像頭、語音助手和類似工具可以監(jiān)視和監(jiān)聽人們的活動和對話。制造業(yè)中使用的物聯網設備可以訪問有關制造流程和程序的敏感信息。
保護這些數據是物聯網設備面臨的一個普遍挑戰(zhàn)。這些設備通常設計為可從公共互聯網訪問，因為它們需要將數據發(fā)送到基于云的服務器進行處理，并通過移動設備和基于 Web 的門戶進行管理。因此，它們的安全性非常差?？赡芪＜捌涿舾袛祿囊恍┏Ｒ姲踩珕栴}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、弱和硬編碼的密碼和密鑰進行部署。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，從而獲得對設備及其收集和處理的數據的訪問權限。
未修補的漏洞：物聯網制造商在很大程度上不受監(jiān)管，并且通常具有較差的安全開發(fā)實踐，導致易受攻擊的產品流向市場。物聯網設備通常以“設置并遺忘”的方式部署，沒有針對新發(fā)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規(guī)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(yī)療數據等。美國健康保險可攜帶性和可訪問性法案 (HIPAA) 保護醫(yī)療物聯網設備收集到的健康信息 (PHI)。
除了保護這些受保護的數據免受攻擊外，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 GDPR 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。對于物聯網設備來說，這可能會很困難，因為設備可能會在未經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并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：除了同意收集數據外，GDPR 和其他法律還要求數據主體明確同意處理他們的數據。通過物聯網設備，可以收集和處理大量數據，因此很難監(jiān)控數據的處理方式并獲得處理許可。
·加密：數據保護法要求對靜態(tài)和傳輸中的數據進行加密，以防止未經授權的訪問和濫用。物聯網設備通常具有有限的功耗和處理資源，使得適當的數據加密變得困難。因此，這些設備的設計可能并不總是能夠滿足保護它們收集的數據的監(jiān)管要求。
·訪問管理：GDPR、HIPAA等數據保護法律規(guī)定，敏感信息的訪問權限僅限于那些因其職責而需要的人。物聯網設備被設計為分布式的，并在云服務器上處理其數據，這使得跟蹤和控制訪問更加困難。
·管轄權：GDPR 限制歐盟公民的數據被傳輸到沒有“充分”數據保護法律的國家。使用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
物聯網設備產生大量數據。2019 年，物聯網設備產生了大約 18.3 ZB 的數據，預計到 2025 年將增長到 73.1 ZB。
物聯網設備產生的海量數據給存儲、傳輸和處理帶來了巨大挑戰(zhàn)。物聯網設備通常部署在網絡帶寬有限的偏遠地區(qū)，這使得傳輸收集到的數據非常困難，而且往往非常昂貴。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(fā)送任何所需的警報或命令。
4、數據復雜性
許多物聯網設備采用大數據思維。這些設備收集盡可能多的數據，并將其發(fā)送到基于云的服務器進行處理。除了產生大量數據之外，這種方法還創(chuàng)建了復雜的數據集。
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。這些數據必須仔細地加上時間戳、建立索引，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組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應對物聯網設備產生的海量數據。另一方面，能夠處理海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(zhàn)
物聯網設備會產生大量復雜數據，因此必須確保它們免受侵害，并受到數據隱私法的保護。
然而，這些挑戰(zhàn)雖然重大，但卻是可以解決的。下一代 5G 移動網絡提供傳輸海量數據所需的帶寬和性能，而云基礎設施也不斷擴展以滿足需求。（編譯：iothome）
