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物聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在被廣泛認為是一種變革力量。據(jù)調(diào)查，到2020年底，將有385億臺設備連接到互聯(lián)網(wǎng)，但是大約有四分之三的CIO擔心IoT性能問題“會破壞運營并損害收入”。
物聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在被廣泛認為是一種變革力量。根據(jù)Juniper Research的調(diào)查，到2020年底，將有385億臺設備連接到互聯(lián)網(wǎng)，自2015年以來增長了285%。
但是隨著更多的設備互連，故障的數(shù)量也會增加。例如，根據(jù)Juniper的數(shù)據(jù)，即使2-3%的設備出現(xiàn)性能問題，也會有5-7.5億設備出現(xiàn)性能問題。
Juniper報告指出，用戶每天至少報告1.2個問題。這些規(guī)模將壓倒IT支持和操作團隊。快速發(fā)現(xiàn)問題并試圖更快地解決它是行不通的，簡單的自動化往往會崩潰。
根據(jù)Vanson Bourne的一項調(diào)查(通過IoT Now)，大約有四分之三的CIO擔心IoT性能問題“會破壞運營并損害收入”。
以下是物聯(lián)網(wǎng)帶來的6個運營挑戰(zhàn)：
1.細粒度的配置
邊緣具有許多精細的配置，這些配置通過API進行個性化和連接。這些通常需要手動設置、配置和干預。
2.網(wǎng)絡限制
在傳感器和機器生成數(shù)據(jù)的時代，工作量的大小、復雜性和屬性將達到巨大的規(guī)模。在目前沒有大規(guī)模邊緣網(wǎng)絡實現(xiàn)的情況下，傳入的工作負載可能使設備不堪重負，并且網(wǎng)絡限制會帶來大規(guī)模的性能問題。高密度的物聯(lián)網(wǎng)設備也會增加網(wǎng)絡擁塞。在物聯(lián)網(wǎng)的某些領域中，也缺乏存在檢測，所有東西都必須通過智能集線器或路由器。因此，日志、監(jiān)視、報告和其他操作功能將很快超出人類的能力。
3.工作量問題
網(wǎng)絡限制和帶寬限制不斷上升。更多設備的激增增加了負載。許多物聯(lián)網(wǎng)功能需要較低的延遲才能有效使用，并且將需要本地服務器或服務提供商為具有獨特要求的工作負載提供新的帶寬和QoS。即使不考慮人為操作成本，實施起來也會變得昂貴。
4.環(huán)境因素
物聯(lián)網(wǎng)設備所在的物理環(huán)境可能包括高濕度、極端溫度、未經(jīng)測試的地形等。這些變量以無數(shù)不可預測的方式影響物聯(lián)網(wǎng)設備的性能。運營需要做好準備，在沒有人為干預的情況下，在一定范圍內(nèi)自主地預防、發(fā)現(xiàn)和解決問題。
5.集成問題
許多設備需要自己的軟件，這些軟件可能不一定與標準物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關、集線器、路由器、協(xié)議等兼容。不同接口之間缺乏集成將導致更高的故障率和更長的檢測時間。
6.零散的服務和支持
快速檢測、分析和修復問題的能力可以決定物聯(lián)網(wǎng)設備的成功與規(guī)模。原始設備制造商(OEM)的保修很昂貴，而且操作數(shù)十億臺設備的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)也很缺乏。ISP和SIs在處理學習曲線和技能短缺的同時，對各種復雜設備的性能和操作負有更大的責任。公司的IT部門被成千上萬的新設備和數(shù)以百萬計的警報所淹沒，這使得檢測、預測和修復變得更加困難。
如何幫助擴展物聯(lián)網(wǎng)
邊緣計算的實現(xiàn)可以解決數(shù)據(jù)管理、延遲和網(wǎng)絡可靠性方面的一些問題。但它仍然無法抵消上述操作的復雜性。由于遠程生存能力、大型數(shù)據(jù)集、快速變化的工作負載和硬件集成而導致的問題仍然存在。
自主能力感知與上下文相關的系統(tǒng)狀態(tài)，并基于上下文和狀態(tài)做出決策和執(zhí)行操作。上下文不僅是環(huán)境，也是外部因素(如工作負載、生態(tài)系統(tǒng)中發(fā)生的事件等)的理想狀態(tài)。
自主操作需要考慮非常不同的指標。傳統(tǒng)的平均解決時間(MTTR)的時代已經(jīng)一去不復返了。自主操作可以測量平均預防時間(MTTP)和平均識別時間(MTTI)。
建議各組織做好自主化準備，并開始通過考慮其用例和工作負載，以及在各種地點解決問題的技能的可用性來制定其運營戰(zhàn)略。雖然自動化(automation)可能是一個很好的開端，但自主化(autonomization)是IT運營的最終目的地。
綜上所述，物聯(lián)網(wǎng)驅(qū)動的大規(guī)模工作負載使其難以以傳統(tǒng)方式進行管理。手動甚至基本自動化水平都無法克服復雜性和可變性。如果這些操作挑戰(zhàn)中的任何一個逐漸加劇，請確?？紤]上述建議，以幫助擴展由IoT驅(qū)動的工作負載。
