Gartner預測，到2023年，將有4900萬5G物聯網終端設備安裝完畢，然而今天，大多數公司還沒有意識到這對他們的數據系統意味著什么。隨著5G的承諾繼續推動物聯網的大規模增長，企業必須建立系統來支持所有這些連接設備創建的數據。

構建這些系統需要一種新的數據庫設計方法。我們現在使用的方法根本無法處理龐大的數據量或無法發揮其全部價值。

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您現在需要做什么來準備數據系統? 以下是六個步驟。

確保您的數據建模方法適合物聯網部署

關系數據模型不會很快消失，但它們的設計并不能滿足物聯網的需求。時間序列數據模型更適合于管理物聯網數據集，其中事件必須基于時間編寫，然后根據事件發生的時間進行分析。這種類型的數據庫為獲取和使用時間序列數據的物聯網應用程序提供了更好的性能。IoT設備需要這樣做，所以添加時間序列數據庫模型設置了一個可以支持它們的數據基礎。

部署系統以實時查看數據

連接的設備不斷地產生數據，這些數據必須被發送和接收。它還常常需要快速執行，這意味著您需要實時查看數據的能力。最好的方法是添加流數據以支持物聯網應用程序。例如，傳感器數據可以流式傳輸以進行分析和任何所需的實時響應。在醫療環境中，患者可以在家中佩戴心臟監護儀，該監護儀向醫療提供者發送信號，并在心律變化時提醒提供者。實時傳感器和數據流可用于保護人員或貨物免受潛在危害。只有同時支持來自多個數據源的輸入的流式體系結構才能提供這種功能。

只保留您需要的數據

物聯網雖然會生成大量數據，但其中一些會很快失去其實用性，因此無需保留。 例如，在項目完成后，可能不需要保留在項目期間收集的有用數據。 存儲不必要的數據不僅成本高昂，而且會消耗資源。 物聯網數據將需要評估其價值和相關性，并分配給適當的保留級別。 您需要支持數據分層功能的數據庫，該數據庫可以將失去相關性的數據存儲在不同的層中，以降低存儲成本。 在適當的時候，可以將這些數據移至長期存儲或刪除。

規模規劃

越來越多的企業轉向混合云，以利用公共云的成本效益，同時仍保留對自身未來的控制權。隨著數據量的增長，物聯網將需要一種擴展能力，而混合云可以通過使數據處理更接近數據的創建位置來提高物聯網性能，同時仍然在一個集中的存儲庫中進行管理。

沒有人能真正預測到物聯網設備的增加將如何真正影響數據量，但我們確實知道能夠根據需要進行擴展將確保企業能夠跟上需求的步伐。能夠水平擴展數據的成本效益也更高，目前，混合云是應對不確定數據未來的最佳解決方案。

自動化數據復制

復制數據可確保您不會丟失數據，但從運營角度以及某些行業的合規性而言，這都是挑戰。 數據復制在節點之間傳輸數據。 通過自動化該過程，IoT邊緣設備可以輕松地將其數據復制到中央存儲庫。從單個設備到邊緣數據中心再到中央數據庫，對所有節點上的數據使用相同的方法，可以進一步簡化此過程，并確保應用程序在所有組件上均以相同的方式運行。

添加分析

最后，物聯網將需要強大的分析能力。數據越多，您就需要更多地利用這些數據的價值。分析可幫助您發現使用模式并找出設備中的弱點。與您的數據系統集成的實時分析工具將幫助您在5G世界中利用IoT數據。

采取這六個步驟將為快速接近5G IoT的未來奠定堅實的基礎。 通過確保您的數據系統兼容并支持5G以及由IoT設備創建和分析的數據，您的企業將能夠利用IoT的優勢并提供當今現代客戶期望的體驗。