Gartner预测，到2023年，将安装4900万个5G物联网终端设备，但今天，大多数公司并没有意识到这将对其数据系统产生的影响意味着某物。随着5G的前景继续推动物联网的大规模增长，企业必须构建系统来支持所有这些连接设备创建的数据。构建这些系统需要一种新的数据库设计方法。我们今天使用的方法根本无法处理庞大的数据量或释放其全部价值。您现在需要做什么来准备您的数据系统？这里有六个步骤。确保您的数据建模方法适用于物联网部署关系数据模型不会很快消失，但它们并不是为了满足物联网的需求而设计的。时间序列数据模型更适合管理物联网数据集，其中事件必须根据时间编写，然后根据事件发生的时间进行分析。这种类型的数据库为获取和使用时间序列数据的IoT应用程序提供了更好的性能。物联网设备需要这样做，因此添加时间序列数据库模型会建立一个可以支持它们的数据基础。部署系统以实时查看数据连接的设备不断生成必须发送和接收的数据。它还经常需要快速执行，这意味着您需要能够实时查看数据。最好的方法是添加流数据以支持IoT应用程序。例如，传感器数据可以流式传输以供分析和任何所需的实时响应。在医疗环境中，患者可以在家中佩戴心脏监测器，该监测器会向医疗提供者发送信号，并在心律发生变化时提醒提供者。实时传感器和数据流可用于保护人员或货物免受潜在危害。只有支持同时从多个数据源输入的流架构才能提供此功能。只保留您需要的数据物联网会生成大量数据，其中一些很快就会失去用处，因此没有必要保留它们。例如，在项目期间收集的有用数据在项目完成后可能不需要保留。存储不必要的数据不仅成本高昂，还会消耗资源。需要评估物联网数据的价值和相关性，并将其分配到适当的保留级别。您需要一个支持数据分层的数据库，它将失去相关性的数据存储在不同的层中以降低存储成本。在适当的时候，这些数据可以被移动到长期存储或删除。规模规划越来越多的企业正在转向混合云，以利用公有云的成本效益，同时仍保留对未来的控制权。随着数据量的增长，物联网将需要扩展能力，而混合云可以通过使数据处理更接近数据创建的位置来提高物联网性能，同时仍然在集中存储库中进行管理。没有人能够真正预测物联网设备的增加将如何实际影响数据量，但我们知道，能够根据需要进行扩展将确保企业能够跟上需求的步伐。能够水平扩展数据也更具成本效益，目前，混合云是不确定数据未来的最佳解决方案。自动数据复制复制数据可确保您不会丢失数据，但从运营角度以及某些行业的合规性角度来看，这可能具有挑战性。数据复制在节点之间传输数据。通过自动化流程，IoT边缘设备可以轻松地将其数据复制到中央存储库。对所有节点上的数据使用相同的方法，从单个设备到边缘数据中心再到中央数据库，进一步简化了这个过程，并确保应用程序在所有组件上以相同的方式运行。添加分析最后，物联网需要强大的分析能力。您拥有的数据越多，您就越需要利用这些数据的价值。分析可帮助您发现使用模式并识别设备中的弱点。与您的数据系统集成的实时分析工具将帮助您在5G世界中利用物联网数据。采取这六个步骤将为快速接近的5G物联网未来奠定坚实的基础。通过确保您的数据系统符合并支持5G以及物联网设备创建和分析的数据，您的企业将能够利用物联网的优势并提供当今现代客户期望的体验。
