但是随着更多的设备互连,故障的数量也会增加。例如,根据Juniper的数据,即使2-3%的设备出现性能问题,也会有5 - 7.5亿设备出现性能问题。
Juniper报告指出,用户每天至少报告1.2个问题。这些规模将压倒IT支持和操作团队。快速发现问题并试图更快地解决它是行不通的,简单的自动化往往会崩溃。
根据Vanson Bourne的一项调查(通过IoT Now),大约有四分之三的CIO担心IoT性能问题“会破坏运营并损害收入”。
以下是物联网带来的6个运营挑战:
1. 细粒度的配置
边缘具有许多精细的配置,这些配置通过API进行个性化和连接。这些通常需要手动设置、配置和干预。
2. 网络限制
在传感器和机器生成数据的时代,工作量的大小、复杂性和属性将达到巨大的规模。在目前没有大规模边缘网络实现的情况下,传入的工作负载可能使设备不堪重负,并且网络限制会带来大规模的性能问题。高密度的物联网设备也会增加网络拥塞。在物联网的某些领域中,也缺乏存在检测,所有东西都必须通过智能集线器或路由器。因此,日志、监视、报告和其他操作功能将很快超出人类的能力。
3. 工作量问题
网络限制和带宽限制不断上升。更多设备的激增增加了负载。许多物联网功能需要较低的延迟才能有效使用,并且将需要本地服务器或服务提供商为具有独特要求的工作负载提供新的带宽和QoS。即使不考虑人为操作成本,实施起来也会变得昂贵。
4. 环境因素
物联网设备所在的物理环境可能包括高湿度、极端温度、未经测试的地形等。这些变量以无数不可预测的方式影响物联网设备的性能。运营需要做好准备,在没有人为干预的情况下,在一定范围内自主地预防、发现和解决问题。
5. 集成问题
许多设备需要自己的软件,这些软件可能不一定与标准物联网网关、集线器、路由器、协议等兼容。不同接口之间缺乏集成将导致更高的故障率和更长的检测时间。
6. 零散的服务和支持
快速检测、分析和修复问题的能力可以决定物联网设备的成功与规模。原始设备制造商(OEM)的保修很昂贵,而且操作数十亿台设备的物联网技术也很缺乏。ISP和SIs在处理学习曲线和技能短缺的同时,对各种复杂设备的性能和操作负有更大的责任。公司的IT部门被成千上万的新设备和数以百万计的警报所淹没,这使得检测、预测和修复变得更加困难。
如何帮助扩展物联网
边缘计算的实现可以解决数据管理、延迟和网络可靠性方面的一些问题。但它仍然无法抵消上述操作的复杂性。由于远程生存能力、大型数据集、快速变化的工作负载和硬件集成而导致的问题仍然存在。
自主能力感知与上下文相关的系统状态,并基于上下文和状态做出决策和执行操作。上下文不仅是环境,也是外部因素(如工作负载、生态系统中发生的事件等)的理想状态。
自主操作需要考虑非常不同的指标。传统的平均解决时间(MTTR)的时代已经一去不复返了。自主操作可以测量平均预防时间(MTTP)和平均识别时间(MTTI)。
建议各组织做好自主化准备,并开始通过考虑其用例和工作负载,以及在各种地点解决问题的技能的可用性来制定其运营战略。虽然自动化(automation)可能是一个很好的开端,但自主化(autonomization)是IT运营的最终目的地。
综上所述,物联网驱动的大规模工作负载使其难以以传统方式进行管理。 手动甚至基本自动化水平都无法克服复杂性和可变性。 如果这些操作挑战中的任何一个逐渐加剧,请确保考虑上述建议,以帮助扩展由IoT驱动的工作负载。