Per monitorare l’IoT serve un quadro d’insieme sui dati

In campo IoT il monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni end-to-end e dei relativi dati è un fattore chiave: le aziende hanno bisogno di avere a propria disposizione soluzioni intelligenti per evitare tempi di inattività e problemi di prestazioni.

Per essere sostenibili, infatti, le aziende devono analizzare in tempo reale se i loro sistemi funzionano in modo fluido e rapido, cosa stanno facendo e vivendo i loro utenti in questo momento e come i dispositivi periferici si stanno comportando nell’IoT.

Aiuto artificiale sui dati

Utilizzando machine learning e intelligenza artificiale anche i sistemi più complessi possono essere monitorati senza problemi. Le soluzioni di monitoraggio basate sull'intelligenza artificiale devono comprendere l'intero sistema. Ciò si applica ai sistemi back-end correlati e ai sistemi connessi come database, middleware, applicazioni e app front-end oltre all'infrastruttura edge dei dispositivi IoT.

L'IoT oggi è nei lampioni stradali, nei contatori intelligenti, nei terreni agricoli, nei dispositivi indossabili: i dispositivi possono decidere quando funzionare, le loro decisioni sono basate su dati, non solo attivazione pre-programmata.

I volumi di dati stanno già toccando il massimo storico e il punto è chi dovrebbe analizzare queste enormi quantità di dati tenuto conto che l'IoT diventerà presto una soluzione standard, quindi sarà necessario automatizzare i controlli di disponibilità e il monitoraggio.

IoT e cloud, percorso comune

L'affermazione dell'IoT va di pari passo con il cloud. Ciò significa che bisogna prepararsi a un’esplosione di quantità di dati attraverso un’ampia rete di dispositivi, un elevato ritmo di cambiamenti con le applicazioni basate su cloud.

Allo stesso tempo, l’IoT ridurrà i confini tra aziende tecnologiche e imprese tradizionali, consentendo nuovi modelli di business basati sui dati.

Può essere una sfida capire perché un dispositivo funziona e un altro no. Con l'IoT questi problemi si moltiplicano, quindi è necessario rilevare e analizzare automaticamente una topologia IoT senza alcuna configurazione manuale, capire l'impatto e risolvere i problemi che riguardano i sistemi critici per l'azienda in modo rapido e proattivo, in tempo reale.

Un malfunzionamento del sistema in una smart home probabilmente non causerà una situazione di pericolo per la vita, mentre potrebbe causarlo uno in una macchina che si guida da sola.

Ecco perché è necessario rilevare immediatamente i problemi e correggerli o passare a un sistema di backup.

Una conseguenza dell'enorme quantità di dati è che i dispositivi IoT devono monitorare se stessi e che il monitoraggio della disponibilità diventa un aspetto centrale dell'IoT.

A maggior ragione, i provider professionali necessitano di soluzioni standardizzate e non di strumenti sviluppati autonomamente che riconoscono solo un piccolo sottoinsieme di tutte le dipendenze.

 

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