如何克服物联网互操作性障碍？-综合网

几乎物质世界中的每个表面，或数字世界中的环境，都配备了一种数据发射形式来描述自身及其行为。这包括但不限于汽车、软件应用程序、工厂、矿场、金融市场、电网、冰盖、卫星、服装、电器、手机……

因此，数据呈指数级增长也就顺理成章了。到 2025 年，预计全球将配备 417 亿台物联网设备，传输 73.1
泽字节的数据。随着企业越来越多地使用数据来做出改变业务的决策，数据的重要性也在上升，而更综合网多的数据意味着对以前未使用的事物进行检测。

这种预期的数据膨胀可能伴随着一系列臭名昭著的复杂性。就目前而言，数百家供应商和数千名个人贡献的社区成员负责世界的仪器仪表。人们需要一套跨数据收集、流处理、可视化、警报、机器学习和人工智能框架的物联网互操作性标准。

剖析物联网最大的挑战之一：架构复杂

IoT 环境复杂性增长的速度有多快，基于有多个变量在起作用，物联网架构的每个级别都可能出现问题。

以仪表为例。如果设备供应商将度量发射写入固件，则用户通常无法更改仪器;如果幸运的话，这些设备发送数据的目标系统可能是可配置的。同时，专用传感器旨在适合设备以收集各自的信号，但有效收集数据可能再次受到供应商固件的阻碍。用户可以部署第三方服务以从数据源中提取或“抓取”数据，但这需要数据源实际允许。

在检测之后，接下来要考虑的是从数据源到最终分析数据的管道的架构。当用户开始考虑代理、网关、消息队列和流引擎时，问题就会涌现。到底使用哪个?一?一些?全部?把它们放在哪里?按什么顺序排列?

更复杂的是，这些问题的答案取决于使用者对所有其他问题的答案——可能解决方案的笛卡尔积。它们都是相互依赖的决策，因此您需要同时评估和决定您使用的技术。你的头还在转吗?难怪数字化转型更像是一种生活方式，而不是迈向进步的一步。

它并没有就此结束。数据实际上是什么样的?以哪些格式发出和传输数据?使用 JSON 吗? CSV?
XML?一些二进制?最后，还需要决定技术以这些不同格式传输数据的方式。换句话说，人们应该使用哪种协议?它可以是
OPC、MQTT、Sparkplug、Modbus、HTTP、TCP/UDP、WebSocket 或许多其他选项。