큰 데이터 기술의 데이터 폭발 형 성장 인터넷 도입이 임박

IDC에 따르면, 2020 년까지 42% 증가할 것으로 예상 되는 세계의 총 데이터의 11%를 차지 하 고 2005 년에 M2M에 의해 생성 하는 데이터입니다. 이 비율이 보여줍니다 사물의 인터넷의 급속 한 발전 또한 많은 수의 데이터를 제작, 제대로 처리 하 고 합리적으로 이러한 대규모 데이터를 사용 하는 방법 사물의 인터넷의 다음 개발 하는 열쇠입니다. "최근 2013 년에 (4 세션) 사물의 중국 인터넷 회의 주최 중국 전자 사회, 대학인 우 Hequan, 기술 설계의 중국 아카데미의 강력 하 게 호소 했다."

그러나, 여부 큰 데이터 또는 중국에 있는 것의 인터넷 초기 단계에서 사람들은에 관련 된 아주 작은, 두 영역의 교차점까지 그리고 것의 인터넷에 의해 생성 된 데이터의 복잡성, 그것은 더 증가 어려움을 방문 하는 것 들 큰 데이터의 인터넷 분야.

기하학적 인 성장

비유적으로 말하기, 사물의 인터넷 프로세스는 개체 인식 하 고 반응 하는 외부 세계에 고이 과정에서 외부 세계 인식 반응 모두는 관련 생성 및 데이터의 처리에. 특히 보안 등 일부 지역에서에서 모바일 의료, 지능형 교통 뿐만 아니라 까다로움의 응용 프로그램 때문에 생산할 예정 이다 대규모 데이터.

예를 들어, 예외, 7 x 24 시간 모니터링에 대 한 영역을 모니터링 하는 시스템의 요구를 효과적으로 탐지 하기 위해 비디오 데이터의 많은 수를 생산할 예정 이다 보안, 돌이켜보면, 이러한 데이터를 자주 저장 기간 필요가 있다, 또한, 시스템 또한 필요 다른 시간에 데이터를 비교 하 때 예외 적시에 반응 수 발생 합니다. 다른 장소 사이 의료 자원의 공유 달성 하기 위해 모바일 의학 분야에서 질병의 진단의 표준 불가결, 많은 병원, 환자의 CT 검사에 대 한 주장 이며 환자의 CT 도달할 것 이다 종종 수십 GB, 중국에 입원의 연례 수에 따라 최대 200 백만 명, 그리고 환자 데이터는 일반적으로 50 년 이상에 대 한 유지 될 필요가 모바일 약에 의해 생성 하는 데이터의 양이 상당 하다.

상황을 만드는 무엇이 더, ITU의 경우는 인터넷의 것 들에 의해 분석 하는 데 필요한 데이터는 센서에 의해 수집 된 데이터 뿐만 아니라 가상 개체에서 생성 된 데이터만 데이터의 백그라운드에서 인터넷 데이터를 배치 하 여 가상 네트워크에 의해 생성 된 때문에 수 있는 더 큰 데이터 값 수 채굴 이다. 데이터는 사회적인 네트워크와 정부 웹사이트에서 주로 온다. 우 Hequan, Teitter 사이트 하루 200 백만 마이크로 블로그 추가 했다 페이스 북 하루, 2015 년 모든 비디오의 두 번째에 대 한 인터넷을 보고 5 년을 보내고 약 1 사람들이 250 백만 사진 업로드,이 인터넷에서 데이터의 금액은 거 대 한 보여줍니다.

데이터의 엄청난 성장에도 불구 하 고 데이터의 처리 능력을 동기적으로 증가 하지 했다. "세계의 새로운 데이터 40 %1 년, 그리고 글로벌 정보 수 5% % 미만 처리 능력의 및 추가 데이터의 활용으로 2 년 동안에서 두 번 성장 하고있다." "우 Hequan, 말했다입니다. 따라서, 사물의 인터넷의 발전을 촉진 하는 큰 데이터 기술의 도입을 가속화 임박입니다.

IoT의 대용량 데이터 스토리지 까다로움

IoT 연산자는 또한 큰 데이터 응용 프로그램의 중요성을 인식 한다. "실무 경험을 바탕으로, 그것은 많은 응용 프로그램에서 사물의 인터넷은 사실 한 가지 네트워킹 기술, 뿐만 아니라 대용량 데이터와 클라우드 컴퓨팅 기술, 효과적인 통합" 리 안민, 차이나 텔레콤의 상하이 연구소의 딘 말했다. IoT의 대중화는 대용량 데이터의 시대에 도시를 가져올 것 이다, 우리 기술, 비즈니스, 비즈니스 모델, 사전에 대처 하는 등의 큰 데이터 요구, 응용 프로그램에 관심을 지불 해야 합니다. "

그러나, 것의 인터넷에 큰 데이터 적용 그렇게 간단 하지 않습니다. 이 주로 사물의 인터넷의 특성에 의해 결정 됩니다.

우 Hequan, 대용량 데이터 들의 인터넷에 의해 생성 된 일반적인 큰 데이터에서 서로 다른 특성이 있다. 사물의 인터넷의 데이터는 이기종, 다양 하 고 시끄러운, 그리고 그것의 성장 율은 매우 높은, 어떤 데이터 처리 분석의 어려움을 증가. 또한, 사물의 인터넷의 데이터는 명백한 세분성, 데이터는 일반적으로 시간, 위치, 환경, 행동은 고 등 정보, 사물의 인터넷 또한 사회 데이터 이지만 이것은 사람과 사람의 통신 정보 아니라는 것, 사람이 사회 협력 정보. 따라서, IoT의 혼합 쉽게 더 과학적인 의사 결정을 내릴 소셜 미디어를 통해 얻은 데이터와 정보는 정부에 의해 발표와 함께 인터넷의 데이터를 결합 하 여 시스템에 대 한 있습니다.

인터넷 분야에서 큰 데이터 산업의 발전을 몇 가지 장애물을 확인 하 고 있습니다. 그러나 큰 데이터의 개념은 최근 몇 년 동안에,, 큰 데이터의 개발 불균형, 한편으로, 기술의 급속 한 발전을 보여주는 다른 한편으로, 큰 데이터에서 값을 구하는 방법은 아직 논의 단계에. 특히, 통신 사업자, 비록 큰 데이터, 하지만 그들의 자신의 위치, 큰 데이터 업계에서 뿐만 아니라 큰 데이터 비즈니스 모델에 대 한 가격 인식 이제 하지 형성 하고있다 명확 하 고 통합 이해. 이 상황 또한 IoT 분야에서 큰 데이터 응용 프로그램에 영향을 미치는 큰 데이터의 개발을 제한 합니다.

큰 데이터 및 인터넷 것 들의 서로 구동할 수 있다

긴급 및 IoT 응용 프로그램, 우 Hequan, 그것은 대용량 데이터의 도입을 가속화 하기 위하여 긴급 하의 분야에서 큰 데이터의 상대적 후진성을 고려. 대규모 데이터, 우 Hequan의 특성에 대 한 데이터를 변경 하지 않고 데이터 리소스는 매우 중요 한, 많은 데이터는 복잡 하 고 중복 정보, 비디오 감시, 사람들이 정기적으로, 보다는 오히려 비정상적인 이벤트에 비디오 정보에 집중할 필요가 같은, 그래서 계정에 이전 데이터와 새 데이터의 분석 복제 된 데이터를 압축 하 고 예외를 분석 하는 버스트 데이터에 집중.

세밀 하 고 구조화 되지 않은 데이터 인터넷 것 들의에 큰 데이터의 주요 기능입니다. 특성의이 종류의 데이터 처리는 매우 복잡 하 고, 하지만 그들은 중요 한 시스템의 정확한 결정을, 그래서 구조화 되지 않은 정보를 구문 분석 하는 것은 무시 될 수 중요 한 연결 이다. 또한, 구조화 되지 않은 데이터 통합 IoT 아키텍처 설계를 통해 서로 다른 시스템 간에 서로 다른 아키텍처의 데이터를 통합 하기 위해 구조 수 있습니다.

다른 부서 간에 데이터 정보를 공유 하는 인터넷 것 들의, 전기, 교통, 산업 등 다른 산업 한 가지에 통합 될 수 있다 있을 법 하지 않는 것, 그것은 다른 산업에서 데이터를 공유할 수 너무 우 Hequan의 더 큰 가치에 기여 합니다.

그리고 대규모 데이터 상용화의 상대적으로 느린 속도 대 한 일부 전문가 한 한편으로, 사물의 인터넷의 개발 필요 속도 큰 데이터 응용 프로그램 모델의 연구 결과를 산업 및 비즈니스 모델, 다른 한편으로, 인터넷의 응용 프로그램 또한 큰 데이터 개발 기회에 대 한 큰 데이터 비즈니스 모델을 취소 하는 데 도움이 믿습니다.