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。
物联网互操作性需要什么
目前，对于真正的物联网互操作性没有完美的答案，目前实现这一点的第一步是设计和利用能够实现互操作性的工具，从而使物联网向前迈出重要一步。
有几种针对此的质量技术，在某些情况下，这些平台和服务相互补充。在互操作性方面，系统需要一份可用输入和输出的清单，涵盖来自各种形状和大小的输入的数据，并且这些数据的分布方式也多种多样。每个级别都有多个活动部分，这导致挑战的复杂性。
随着物联网扩展到人们生活的方方面面，运营商和数据架构师面临的巨大挑战将是提供可与传统、当前和未来系统互操作的数据解决方案——最终将数据交到需要它的运营商和分析师手中，物联网领域的一个共同目标是从这种爆炸式的数据中获得可收集的见解。因此，将互操作性作为他们未来工作的考虑因素是社区的共同责任。
