Интернет вещей. Будущее уже здесь

Традиционный подход, то есть структурированные базы данных, не всегда отвечает масштабам Интернета вещей. Даже при наличии меток и идентификаторов данных бывает трудно разобраться со всей информацией и найти правильные данные для конкретных обстоятельств. Такие проекты, как «Открытые факты о еде» (Open Food Facts) и «Простой УТК[9]» (Simple UPC), сейчас работают над созданием расширенных баз данных для приложений на смартфонах и других подключенных устройствах, хотя пока они находятся на ранней стадии своего развития. Неструктурированная информация из электронных писем, аудио– и видеофайлы, данные из социальных медиа и т. д. создают еще больше препятствий.

Из этого следует, что существует потребность в сложных алгоритмах и программных кодах, которые помогут разобраться со всеми этими данными. Например, для аэропорта, конечно, крайне нежелательно объявлять о заложенной бомбе, если это впоследствии окажется ложной тревогой. Такой инцидент станет причиной паники и получения травм в результате попыток эвакуировать людей. Тем не менее неожиданный взрыв, разумеется, приведет к куда более серьезным последствиям. Ущерб от взрыва может быть непоправимым, учитывая потенциальные многочисленные травмы и смерти, не говоря уже о сорванных планах путешественников и огромных денежных потерях для индустрии туризма.

Ключом к созданию подключенных систем, работающих в реальном мире, будет контекст. Чтобы строить умные здания, транспортную инфраструктуру, системы безопасности и умные города – с миллионами и миллиардами объектов, IP-адресов и точек формирования данных, – необходимо вывести текущие технологии управления данными на качественно новый уровень.

Ключом к созданию подключенных систем, работающих в реальном мире, будет контекст. Чтобы строить умные здания, транспортную инфраструктуру, системы безопасности и умные города – с миллионами и миллиардами объектов, IP-адресов и точек формирования данных, – необходимо вывести текущие технологии управления данными на качественно новый уровень. Когда миллиарды или триллионы устройств направляют потоки данных на компьютеры, а в разных точках на пути происходит их обработка, концепция сбора, хранения и анализа данных принципиально меняется. Привычные средства обработки и анализа данных не в силах приспособиться к работе с данными таких больших объемов и сложности.

Объединенные облачные сервисы и распределенные вычислительные модели, вероятно, станут частью решения проблемы по мере развития Интернета вещей. Обрабатывая и анализируя данные на различных стадиях цепочки добавления ценности, можно масштабировать ресурсы и использовать их именно в тот момент, когда они нужны. Кроме того, мощности эластичного вычисления (способность устанавливать и разрывать связь с вычислительными ресурсами по требованию в облаке), которые можно получить у все большего количества производителей, позволяют использовать более гибкую модель для выполнения множества функций, связанных с обработкой данных. Во многих случаях они также открывают доступ к экономичным инструментам с открытым исходным кодом, которые упрощают задачу комбинирования различных типов и форматов данных и извлекают полезную информацию о сложных взаимоотношениях и взаимосвязях между ними.

Но даже при использовании сложных моделей вычисления и управления данными дорога к умным городам и прочим умным системам наверняка будет оснащена и другими ограничителями скорости. Например, такими ограничителями может стать необходимость выяснения того, кто является собственником данных; как организации должны подтверждать их точность; какую плату компании будут устанавливать за использование данных; как долго они могут сохранять их у себя; в каком формате должны быть данные, которые требуются многим пользователям в разных отраслях. Потребителям также будет что сказать по поводу приватности данных. Интерфейс прикладных программ (API) и другие инструменты, объединяющие данные, поднимают основные вопросы, связанные с владением информацией и эксплуатационной совместимостью данных.