大資料的體系架構

&HTTP://www.aliyun.com/zixun/aggregation/37954.html">nbsp;   有些資料架構師早已開始應對物聯網 (IoT)與智慧設備私人網路合作產生的巨量資料。 集成專家 Brian Anderson 是軟體和過程開發公司 Notionovus 的總經理。 他在職業生涯早期擔任 Caterpillar 公司的嵌入式系統程式設計員。 在當時，他主要負責為車間的機器人車輛網路構建應用系統。

在 Caterpillar 公司任職的 25 年裡，Anderson 還擔任過工程部主管、製造工程師和 6 西格瑪黑帶。 換句話說，在 IoT 還未普及以前，他便已開始處理資料問題。

Potential at Work 就有關架構師如何準備現有環境，才能進行 IoT 固有的海量擴充和大量集成的問題，對 Anderson 進行了諮詢。

對於那些正在試圖為 IoT 資料整合奠定結構化方法基礎的架構師，您有何建議？
Anderson： 集成專業人員需著眼于四項關鍵過程指標 (KPI)：速度、可靠性、成本和安全性。 在人們談及良好或糟糕的集成體驗時，上述四項面向客戶的指標總會重複出現。 但在討論 IoT 時，其關鍵的指標主要集中在安全性上。 設備歸屬於擁有者，而擁有者必定會有隱私方面的擔憂。

IoT 競爭舞臺的勝出者將會是那些可以提供最佳方便使用資料控制項，而且能夠嚴密鎖定訪問者查看內容的企業。 而失敗者將會是那些暗中使用其設備所生成的資料窺探使用者隱私的企業。 此外，還要尋求可以重複使用和利用現有代碼庫的工具。 這將減少對高度專業化人員的需求。

架構師的工作要更多地涉及全域思考以及對未來集成需求的預期，以便能夠將靈活性置入其規劃模型當中。 例如，如果資料架構師和資料整合專業人員忙於處理特定介面上的某個問題，則表明您是在浪費金錢，而不是在規劃未來。

您如何將精益方法應用於非結構化的 IoT？
Anderson： 堅持使用有助於構建透明集成的工具。 以端對端可見的方式深入瞭解資訊的價值鏈對於測量 KPI 至關重要。 如果致力於持續改進，便不能使用黑箱系統。 避免開發多餘的應用系統以及重新創造已建立的連接點。

補丁、更新和錯誤修復程式為非客戶選項，而且帶有附加價值，所以要專注于最大程度地降低發行代碼的複雜性。 由於壞資料造成的成本非常高昂，因此在軟體中置入資料驗證可以提高價值。 在系統及其使用者生成無錯誤資料時，驗證是唯一的非增值選項。

資料架構師如何才能使企業資料管理原則適應 IoT？
Anderson： 企業資料管理原則需要重新訪問未來和現有資料流程的存檔、安全性和用例。 IoT 上所有增加的資料流程都將對當前的操作產生巨大的影響。 您需要在適當的位置採用存檔和資料保留原則，以最大化地利用海量增加的資料流程，同時最大程度地減少資料管理系統佔用空間。