Gartner预测，到2023年，将有4900万5G物联网终端设备安装完毕，然而今天，大多数公司还没有意识到这对他们的数据系统意味着什么。随着5G的承诺继续推动物联网的大规模增长，企业必须建立系统来支持所有这些连接设备创建的数据。
构建这些系统需要一种新的数据库设计方法。我们现在使用的方法根本无法处理庞大的数据量或无法发挥其全部价值。
您现在需要做什么来准备数据系统? 以下是六个步骤。
确保您的数据建模方法适合物联网部署
关系数据模型不会很快消失，但它们的设计并不能满足物联网的需求。时间序列数据模型更适合于管理物联网数据集，其中事件必须基于时间编写，然后根据事件发生的时间进行分析。这种类型的数据库为获取和使用时间序列数据的物联网应用程序提供了更好的性能。IoT设备需要这样做，所以添加时间序列数据库模型设置了一个可以支持它们的数据基础。
部署系统以实时查看数据
连接的设备不断地产生数据，这些数据必须被发送和接收。它还常常需要快速执行，这意味着您需要实时查看数据的能力。最好的方法是添加流数据以支持物联网应用程序。例如，传感器数据可以流式传输以进行分析和任何所需的实时响应。在医疗环境中，患者可以在家中佩戴心脏监护仪，该监护仪向医疗提供者发送信号，并在心律变化时提醒提供者。实时传感器和数据流可用于保护人员或货物免受潜在危害。只有同时支持来自多个数据源的输入的流式体系结构才能提供这种功能。
只保留您需要的数据
物联网虽然会生成大量数据，但其中一些会很快失去其实用性，因此无需保留。 例如，在项目完成后，可能不需要保留在项目期间收集的有用数据。 存储不必要的数据不仅成本高昂，而且会消耗资源。 物联网数据将需要评估其价值和相关性，并分配给适当的保留级别。 您需要支持数据分层功能的数据库，该数据库可以将失去相关性的数据存储在不同的层中，以降低存储成本。 在适当的时候，可以将这些数据移至长期存储或删除。
规模规划
越来越多的企业转向混合云，以利用公共云的成本效益，同时仍保留对自身未来的控制权。随着数据量的增长，物联网将需要一种扩展能力，而混合云可以通过使数据处理更接近数据的创建位置来提高物联网性能，同时仍然在一个集中的存储库中进行管理。
没有人能真正预测到物联网设备的增加将如何真正影响数据量，但我们确实知道能够根据需要进行扩展将确保企业能够跟上需求的步伐。能够水平扩展数据的成本效益也更高，目前，混合云是应对不确定数据未来的最佳解决方案。
自动化数据复制
复制数据可确保您不会丢失数据，但从运营角度以及某些行业的合规性而言，这都是挑战。 数据复制在节点之间传输数据。 通过自动化该过程，IoT边缘设备可以轻松地将其数据复制到中央存储库。从单个设备到边缘数据中心再到中央数据库，对所有节点上的数据使用相同的方法，可以进一步简化此过程，并确保应用程序在所有组件上均以相同的方式运行。
添加分析
最后，物联网将需要强大的分析能力。数据越多，您就需要更多地利用这些数据的价值。分析可帮助您发现使用模式并找出设备中的弱点。与您的数据系统集成的实时分析工具将帮助您在5G世界中利用IoT数据。
采取这六个步骤将为快速接近5G IoT的未来奠定坚实的基础。 通过确保您的数据系统兼容并支持5G以及由IoT设备创建和分析的数据，您的企业将能够利用IoT的优势并提供当今现代客户期望的体验。
