采用物联网数据流的三个方式

1. 为决策而构建

传统上，分析是一种后处理功能，但在流技术领域却并非如此。流将分析范围扩展到在关键时刻提供关键数据。相反，流的分析模型依赖于问题确定和行动。这意味着流分析可以触发警报，协调呼叫并将实时数据提供给旧版应用程序以立即改善业务。

为了使所有这些工作正常进行，流必须支持从GPU到CPU的最新计算模型，尤其是考虑到越来越需要在物理上更接近执行工作的地方进行工作。最后，随着计算和存储变得更加专业化，将需要流技术来支持专注于查询或推理的参考体系结构，该体系结构由用于高级分析的API和过程组成。

2. 了解您的业务案例

传统上，我们将数据带回中央数据仓库或一系列数据湖，然后在其中进行分析。创建了许多技术来支持这种结构，包括Hadoop，数据多维数据集解决方案和多维数据库。物联网和流媒体解决方案的出现彻底改变了这种范例。如今，边缘应用程序是围绕推理模型构建的，从而允许逻辑工作更靠近生成数据的位置进行。不再需要将数据回传到中央存储库或云。可以实时扫描IoT数据以确定异常或提供数据趋势。噪声数据可以本地存储，也可以在源头删除，这代表着网络，计算和存储量的大幅减少。

正确的流技术可以通过内置逻辑，快速准确的问题确定和根本原因分析来识别数据中的异常。无需指责即可确定准确的问题区域，可帮助工程师在创纪录的时间内解决问题，降低成本并提高客户满意度。流解决方案还应该具有灵活的能力来建立单独的流，为机器学习或AI训练模型提供这些异常的预定格式以供摄取-自动分析高度复杂和具有挑战性的问题区域。

3. 对现实世界的支持

流技术必须支持简化编程的配置，并且必须高度适应多种环境。如今，支持无序数据处理的能力已成为常态。但是，对支持流中的有序数据的要求日益严格。对于机器学习和AI模型，这至关重要。流平台中必须有顺序处理流。知道并支持有序流可以提高建模的准确性，并且可以大大改善问题确定性，并可以对可预测的数据排序进行有力的控制。

最重要的是，数据流代表了跨云、混合云和边缘计算等复杂环境的数据融合中的下一个重大飞跃。数据流今天就在这里，随着物联网的出现，它们是未来的浪潮。

（编辑：桂林站长网）

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