سیستم‌ها و دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT)، شما را با چالش‌های منحصر به‌فردی روبه‌رو خواهند کرد. یکی از این چالش‌ها حجم و میزان داده تولید شده از دستگاه‌های مبتنی بر اینترنت اشیا است؛ میزان این داده‌ها بسیار زیاد است و این دستگاه‌ها به‌طور مداوم داده‌ها را ثبت نموده و بر میزان آن می‌افزایند. با تولید مداوم داده توسط دستگاه‌های اینترنت اشیا و افزایش میزان داده تولید شده، یک روش کارآمد جهت مدیریت این داده‌ها نیاز است. بنابراین مدیریت داده در اینترنت اشیا IoT به دو صورت انتقال داده به کلود Cloud یا ابر و تحلیل در Edge یا سرور لبه انجام می‌شود. نکته قابل توجه آن است که این ذخیره‌سازی شامل همه داده‌ها نیست و تنها داده‌های مهم ذخیره‌سازی می‌شود.
بخوانید: دستگاه‌های اینترنت اشیا
پیش‌بینی‌ها حاکی از آن است که داده‌های تولید شده در Edge یا سرور لبه ، تا سال 2027 به نرخ رشد 34 درصدی دست پیدا می‌کنند. این نرخ پیش‌بینی شده بسیار بیشتر از نرخی است که برای داده تولید شده درسیستم مرکزی یا ابر Cloud انتظار می‌رود.
اهمیت مدیریت داده
مدیریت داده به‌صورت امن و مطمئن، برای بهبود فرایند کنترل، سازماندهی، ذخیره‌سازی و حفاظت از داده توسط سازمان‌ها امری ضروری است. این امر منجر به دستیابی به چشم‌اندازی بهتر و گرفتن تصمیماتی آگاهانه‌تر می‌شود که برای تحلیل پیشرفته و توانمندسازی هوش مصنوعی AI ضروری است.
برای دریافت بیشترین بهره‌وری از داده‌های اینترنت اشیا IoT، شرکت‌ها باید مدیریت کلی داده‌ها را به‌کار گیرند، به آن‌ها معنی بخشند و تحلیل کنند. در این مقاله به دو روش مدیریت در لبه Edge و کلود (Cloud) می‌پردازیم.
مراحل پیشنهادی برای مدیریت داده
متخصصان، اقدامات زیر را برای مدیریت بهتر داده پیشنهاد دادند.
برنامه‌ریزی: چگونگی استفاده از داده‌ها جهت رسیدن به اهداف شرکت
سازماندهی موثر: ایجاد قوانین برای نام‌گذاری و دسته بندی فایل‌ها
مدیریت داده متا: تحت نظر گرفتن اطلاعات مربوط به داده
حفاظت داده: حفاظت داده بر اساس استانداردها.
تضمین کیفیت داده: وضع قوانینی برای افزایش دقت داده
ادغام و نگهداری داده: ایجاد سیستم‌هایی برای ترکیب، ذخیره و مدیریت داده
انتقال موثر داده: انتقال داده به افراد یا کاربران مورد نظر
امنیت داده
در ابتدا، باید امکانات امنیتی، محدودیت‌ها، پروتکل‌های مورد استفاده و شبکه‌هایی که دستگاه‌های اینترنت اشیا IoT Devices به آن متصل می‌شوند را شناخت. با این شناخت کلی، می‌توان اقدامات امنیتی بیشتری به منظور افزایش امنیت داده‌ها انجام داد.
با چه معیاری داده را تحلیل یا آنالیز کنیم
شناخت اهداف ویژه خود، اهدافی که از داده‌هایی برای رسیدن به آن استفاده می‌کنید بسیار مهم است. تعیین اینکه آیا داده‌های انتخابی برای چنین هدفی مناسب هستند و آیا برای کارآمدتر شدن آن نیاز به ادغام با دیگر داده‌ها دارند، می‌تواند بسیار کمک کننده باشد.
پردازش داده چگونه صورت می‌گیرد
برای برآورده کردن نیازهای یک برنامه نرم‌افزاری باید داده‌هایی که پردازش روی آن‌ها ضروری است را مشخص کنیم. به‌علاوه تعیین و انتخاب داده‌هایی برای ذخیره‌سازی و بررسی بیشتر در سیستم‌های مرکزی مانند کلود یا دیتا‌سنترها بسیار مهم است.
فرایند ارزیابی و بازنگری داده
بازنگری ادامه قرارگیری داده در لبه Edge یا فرستادن آن به سیستم داده مرکزی یا ابر Cloud بسیار مهم است. با پیشرفت‌های دستگاه‌های موجود در Edge یا لبه، توانایی پردازش و استفاده بیشتر از TINYML (مدل‌های یادگیری ماشین (ML) روی دستگاه‌های دارای محدودیت) امکان‌پذیر شده است. با این کار پردازش بیشتری نزدیک دستگاه‌های اینترنت اشیا انجام می‌شود. هوش مصنوعی، مخصوصا هوش مصنوعی مولد به متخصصان دیتا در استفاده و فهم داده بسیار کمک می‌کند.
ادغام
در نهایت با ادغام داده خام با دیگر داده‌های سازمانی، آن را قابل استفاده و برای توزیع آماده کنید. دلیل ادغام و ترکیب داده‌ها کامل‌تر کردن اطلاعات آن‌ها برای فهم بهتر، دریافت اطلاعات دقیق‌تر از وضعیت موجود و تصمیم‌گیری بهتر برای آن‌ها است.
چالش‌های مدیریت داده اینترنت اشیا IoT
مدیریت داده‌های استخراج شده از دستگاه‌های مبتنی بر اینترنت اشیا با چالش‌های فراوانی همراه است. افرادی که در قبال مدیریت داده مسئول هستند، نخست باید تمامی منابع داده را شناسایی، سپس آن‌ها را باهم ادغام و از بالا بودن کیفیت آن‌ها اطمینان حاصل کنند؛ در نهایت اقدامات امنیت مناسبی را به‌کار گیرند.
دستگاه‌های اینترنت اشیا گاهی داده‌های غیرسازمان یافته بسیاری تولید می‌کنند که معنا‌دار و کاربردی نبوده و نیاز به شفافیت دارد. برای مثال، برخی از داده‌های تولیدی از لرزش تجهیزات صنعتی در بازه‌های زمانی مشخص، نیاز به آنالیز دقیق یا ترکیب با داده‌های بهبود یافته برای معنا گرفتن دارند.
نقش نرم‌افزارها و برنامه‌های مدیریت داده
برنامه‌های نصب شده بر روی دستگاه اینترنت اشیا برای مدیریت داده‌ها می‌توانند به‌صورت مستقیم به ابر متصل شوند و داده را بر روی خود دستگاه ذخیره کنند. این کار موجب مدیریت داده به‌صورت مستقیم بر روی دستگاه‌ها می‌شود. ذخیره داده در دستگاه شامل ذخیره‌سازی داده در فایل‌ها، ساختن جداولی با نرم‌افزار مدیریت داده است.
نرم‌افزار مدیریت داده بر دستگاه‌های مبتنی بر اینترنت اشیا علاوه بر ذخیره و تحلیل داده، آن را نظارت کرده و یک فضای ذخیره‌سازی را برای تحلیل‌های بعدی فراهم می‌سازد؛ در نهایت داده‌ها را فیلتر و توزیع می‌کند.
جمع‌آوری، ذخیره‌سازی، تحلیل و پردازش در لبه Edge
می‌دانیم که دستگاه‌های مبتنی بر اینترنت اشیا IoT از سراسر شبکه، داده‌ها را جمع‌آوری می‌کنند. مدیریت داده در سرور لبه به پردازش داده در محلی که داده تولید شده است گفته می‌شود. با این روش دیگر نیاز به فرستادن داده به یک ابر متمرکز Cloud یا مرکزداده (DataCenter) نداریم، که موجب تسریع پردازش و کاهش تاخیر می‌شود.
چالش‌های استفاده از لبه Edge
یکی از چالش‌هایی که توسعه‌دهندگان محصولات مبتنی بر اینترنت اشیا IoT با آن مواجه می‌شوند، عدم دانش کافی آن‌ها در زمینه الزامات امنیتی است. در نتیجه، امکان دارد که این افراد، نتوانند در همان گام‌های اولیه اقدامات امنیتی لازم را برآورده سازند. برای مثال، علی‌رغم سهولت نصب دوربین‌های هوشمند، چنین افرادی ممکن است در فرایند ایمن‌سازی داده‌های جمع‌آوری شده توسط این دوربین‌ها با مشکلاتی مواجه شوند.
تنوع پروتکل‌های موجود در دستگاه‌های مبتنی بر اینترنت اشیا باعث ایجاد چالش در فرایند مدیریت آن می‌شود. از‌آنجا‌که این دستگاه‌ها از پروتکل‌های ارتباطی مختلقی استفاده می‌کنند، مدیریت داده‌ها دشوار می‌شود. برای مدیریت موثر داده‌های استخراج شده از دستگاه‌های مبتنی بر اینترنت اشیا، به درایورها و ابزار‌های تبدیل داده زیادی (ابزاری که موجب تبدیل داده‌های خام و تبدیل آن به فرمتی که برای کامپیوتر قابل درک و استفاده باشد) نیاز است.
مزایای مدیریت داده در لبه Edge
کاهش تاخیر: با پردازش داده در Edge، مدت زمان تحلیل و انجام کار بر روی داده‌ها بسیار کاهش می‌یابد.
استفاده کمتر از پهنای باند: از آنجایی که داده کمتری به سرور مرکزی فرستاده می‌شود از پهنای باند کمتری استفاده می‌شود.
افزایش امنیت: با عدم ارسال داده به سرور مرکزی یا ابر، یک داده کمتر در معرض سوء استفاده دیگران قرار می‌گیرد.
کاربرد مدیریت داده در لبه Edge
تولید‌کنندگان ماشین‌های خودران و دستگاه‌های صنعتی در کارخانه‌جات از این فرایند جهت نظارت و تصمیم گیری سریع استفاده می‌کنند. این کار باعث می‌شود تا آن‌ها در لحظه به تحلیل داده‌ها بپردازند و تصمیمات فوری و موثر بگیرند.
مدیریت داده ابری Cloud
مدیریت داده ابری (Cloud) نیز با ذخیره‌سازی و پردازش داده و ارسال آن به سرور، امکان مدیریت حجم زیادی از داده‌ها را به‌صورت موثر فراهم می‌کند.
مزایا مدیریت داده ابری Cloud
این روش از مزایای متعددی مانند مقیاس‌پذیری بالا، تحلیل پیشرفته و مقرون‌به‌صرفه‌گی برخوردار است. پلتفرم‌های ابری توانایی ذخیره‌سازی حجم زیادی از داده‌ها را دارند و با ارائه نرم‌افزارهای تحلیل پیشرفته، مدیریت داده‌های بزرگ و یادگیری ماشین را تسهیل می‌کنند. همچنین، سیستم پرداخت هزینه به ازای میزان مصرف از این سرویس‌ها موجب می‌شود کسب‌وکارها تنها برای منابع مورد استفاده خود هزینه پرداخت کنند. (Pay As You Go)
کاربرد مدیریت داده ابری Cloud
کاربردهای مدیریت داده ابری نیز در صنایع مختلف دیده می‌شود. در ای-کامرس، فروشگاه‌های آنلاین با تحلیل تاریخچه عملکرد مشتری و اطلاعات فرد، به شخصی‌سازی تجربه مشتری و مدیریت بهتر انبار خود کمک می‌کنند. در خدمات بهداشتی، درمانگاه‌ها از پلتفرم‌های ابری برای تحلیل و ذخیره اطلاعات بیماران استفاده می‌کنند تا تشخیص و درمان بهتری را ارائه دهند. همچنین، در مدیریت ارتباط با مشتریان (CRM)، سیستم‌هایی که از کلود برای ذخیره، پردازش و دسترسی به اطلاعات مشتریان استفاده می‌کنند، دسترسی راحت‌تر به این اطلاعات را فراهم می‌آورند.
تفاوت بین کلود و سرور لبه در عملکرد
در مقایسه بین کلود و لبه از نظر عملکرد، لبه به تسریع پردازش داده با تحلیل و ذخیره در منبع تولید آن در شبکه کمک می‌کند، در‌حالی‌که کلود با وجود قابلیت پردازش مقدار زیادی از داده‌ها، ممکن است به دلیل انتقال داده، با تأخیر مواجه شود.
تفاوت بین کلود و سرور لبه از لحاظ امنیت
از لحاظ امنیت، داده‌های تولید شده در لبه از امنیت بیشتری برخوردارند، مگر اینکه دستگاه‌های مبتنی بر اینترنت اشیا IoT به‌صورت فیزیکی دچار مشکل امنیتی شوند. در کلود، علی‌رغم ارائه ویژگی‌های امنیتی بالا توسط سازمان توسعه‌دهنده خدمات ابری، داده‌ها به دلیل فرایند انتقال به سرور، بیشتر در معرض سوءاستفاده قرار می‌گیرند.
بخوانید: دستگاه‌های صنعتی اینترنت اشیا
تفاوت بین کلود Cloud و لبه Edge در قیمت
در نهایت، از نظر قیمت، لبه هزینه‌های اولیه بالاتری دارد اما در بلند مدت، هزینه‌های کمتری به همراه دارد. در مقابل، استفاده از روش Pay As You Go در کلود می‌تواند هزینه‌ها را کاهش دهد اما با افزایش مقدار داده‌های مورد تحلیل، هزینه‌ها ممکن است افزایش یابد.
