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　　M2M和连接设备最近很受欢迎，这要归功于一个相对较新的绰号——“物联网”。但它的流行绝不仅仅是因为这个名称很新鲜。

　　每台机器都有生成数据的能力，这些数据被设备自行存储。迄今为止，我们关注的焦点还是设备或系统之间的数据传输和共享。据Machina研究，到2022年，将有18亿M2M连接，并且以每年22%的增长率增长。

　　企业对M2M的投资主要是为了远程监控和远程设备诊断。然而，他们一直不愿在用于趋势预测分析的数据仓库和分析解决方案方面多作投资，因为传统的数据仓库解决方案昂贵又费时费力。现在，大数据在云计算中的可用性使得企业无需庞大的前期投资也可以获得巨大的投资回报率。

　　虽然大数据用例围绕数据数量、种类和速度不断增长，但是云计算却更侧重于标准格式的低字节数据传输和更小的磁盘I/O速度。考虑到云计算中可用的大数据技术，最终还是M2M分析更胜一筹。

构建大数据M2M分析前的注意事项

　　然而，M2M确实带来了不小的挑战。各种M2M的分段、应用和设备，以及动态和不可预测的流量，对低延迟和实时性的要求，当创建一个低成本、高吞吐量和数据安全的解决方案时，这些都是不可小觑的问题。

　　要克服这些障碍，并构建一个M2M的分析解决方案，企业开发团队必须作好在云中如何最好地利用大数据技术的准备。

M2M分析需要创建的模块

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了解M2M分析需要什么

　　第一个重要的步骤就是明确创建M2M分析方案需要的理由。找准目标用户，并确定方案能够给他们带来什么样的好处，然后确定具体的业务用例以定义分析解决方案的范围：

• 实时远程监控M2M应用程序的数据。
• 分析机器日志以按需优化性能或找出消费者问题的根本原因。
• 使用趋势和预测分析对未来可能发生的机器故障进行预测。
• 根据使用记录建立一个推荐引擎，为消费者推荐新产品、服务或计划。

决定数据源和目标

　　确定数据源以完成数据收集和分析，并为目标用户建立数据输出的可视化层。在这个阶段，需要重点考虑的是安全和合法性方面的问题。在M2M中，这些数据源有半结构化或非结构化的，他们来自机器、或包含日志的传感器、语音数据、图像、视频、电子邮件等，以及其他一些结构化格式的ERP和CRM中的客户信息、使用情况和设备记录。

　　在确定数据目标时，想想数据存储的原材料、丰富和聚合数据的存储和保留策略。存储的数据应该可以使用标准的API，可让与故障管理、警报和通知系统无缝集成。

选择大数据平台

　　M2M通信（包含大量传感器、图像和视频数据、机器日志）和传统的数据仓库将对自身的扩展能力和成本效益进行测试。大数据技术提供建立起一个完整分析解决方案的技术和平台。选择一个大的数据平台时，要牢记以下几点：

• 大多数的开源技术是依赖社会的支持和文档。
• 在内存中使用高度分派处理技术，以减少磁盘I/ O。
• 评估数据分析和改造的工具，以清洗原始数据，然后再加载到大数据存储。这一点尤为重要，因为大数据具有海量的结构化和非结构化的数据。
• 分析解决方案可能会需要连接不同的数据源和目标的能力，所以你要选择内置连接器的技术，以实现广泛的前端查询和可视化工具，再加上后端数据收集和加载。

部署云基础设施

　　使用大数据构建M2M分析解决方案对需求和灵活的容量配置要求更高，这些要求可以是短期的。为这些要求添加新的数据中心或硬件是昂贵的，这正是为什么选择云计算作为构建和部署M2M分析的原因。当进行部署时，请遵循以下几点：

• 为每个事务的数据传输到云中进行存储和分析建立API。
• 将M2M数据存储在企业系统或本地数据中心中，然后将整个数据集分批复制到云中。虽然这可能导致高延迟，但确保了企业数据更多的控制和更安全的环境。
• 将M2M数据存储企业系统中中，并做到通用，在内部部署（on-premise）的环境中一天天的分析。

　　混合云是M2M分析的理想选择，因为他们需要高度安全的个人客户数据和公开的人口普查分析。

　　与此同时，可以考虑使用公共云搜集公开数据，并发布数据分析后排在最前面的消费应用和可视化报表。

非功能性方面的思考

　　当决定如何最好地利用大数据进行M2M分析时，注重整体性能、可扩展性、可靠性和可用性的要求是至关重要的。

　　总之，收集来自多个企业的数据分析平台，构建多租户模型。专注于为消费者和企业应用提供物理数据库和逻辑隔离，不要忘了定义数据保留策略（这是一个决定所需容量的必要步骤）。至于安全方面，只需考虑数据保留期限和关键性的数据。在网络数据传输和访问数据报表时定义存储中的数据的安全策略，不过网络安全可能会导致支出增加。

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