2. Mangelnde Skalierbarkeit
„Das sensorgestützte Internet der Dinge (IoT) führt zu einer noch nie dagewesenen Explosion des Daten-Footprints. Heute werden die meisten dieser Daten verworfen, weil sie mit der vorhandenen Infrastruktur nicht verarbeitet werden können. Dies ist eine Chance für Flash, ein Standpfeiler für eine sofortige Datenanalyse-Infrastruktur zu werden, da es Petabytes an Daten verarbeiten und Entscheidungen in Echtzeit ermöglichen kann.“ - Michael Cornwell, Pure Storage
Probleme bei der Skalierung von IT-Ressourcen gehören zu den häufigsten Gründen für das Scheitern von IoT-Projekten. Laut Microsoft führte ein Drittel der Unternehmen, deren IoT-Projekt in der Proof-of-Concept-Phase scheiterte, hohe Skalierungskosten an.
Wie wir bereits erwähnt haben, gehen das IoT und Big Data Hand in Hand. Voraussetzung für den Erfolg dieser Projekte ist eine ausreichende Bandbreite im Netz und eine angemessene Datenverarbeitungsleistung, um den Zustrom von Streaming-Daten zu bewältigen, ohne den laufenden Betrieb zu beeinträchtigen. Herkömmliche Architekturen, einschließlich relationaler Datenbanken, sind in der Regel nicht für die Entwicklung größerer IoT-Projekte geeignet. Stattdessen benötigen sie eine skalierbare, flexible, moderne Daten-Storage-Lösung mit einer nicht-relationalen Datenbank und ausreichend Verarbeitungsleistung zur Gewinnung von Erkenntnissen in Echtzeit.
Warum Skalierbarkeit wichtig ist
Ein Teil der Herausforderung bei herkömmlichen Datenbanken besteht darin, dass sie ein festes Schema für die Durchführung von Abfragen verwenden. Wenn Sie Daten in eine herkömmliche Datenbank eingeben, müssen diese „strukturiert“ sein, damit sie mit den relationalen Spalten und Zeilen kompatibel sind, auf die ein relationales Datenbankmanagementsystem (RDBMS) zugreift.
IoT-Geräte erzeugen jedoch verschiedene Arten von Daten, und zwar in der Regel mit hoher Geschwindigkeit. Herkömmliche Storage-Systeme können bei dieser Art von Daten schnell an ihre Grenzen stoßen. Außerdem müssen Daten für Echtzeitanalysen verarbeitet, bereinigt und sortiert werden, und nicht jedes Netzwerk ist dafür ausgelegt.
Storage-Lösungen, die ein RDBMS verwenden, können langsam und schwerfällig werden, noch bevor ihre maximale Kapazität erreicht ist, da der Index jedes Mal aktualisiert werden muss, wenn Sie einen neuen Datensatz einfügen. Andere Vorgänge werden dann ressourcenintensiver, da sich die Beziehungen zwischen den Datenbankeinträgen vervielfachen.
Scale-up versus Scale-out
Wenn eine herkömmliche, zentralisierte Datenbank an ihre Kapazitätsgrenze stößt, besteht die Skalierungsmöglichkeit in der Regel darin, zusätzliche Server zu kaufen und die Daten zu migrieren.
Mit verteilten Datenbanken können Sie ein „Scale-out“ anstelle eines „Scale-up“ durchführen. Die Verwendung einer verteilten Datenbank bedeutet auch, dass Sie mit handelsüblicher Hardware arbeiten können. Dadurch können Sie Ihre Umgebung skalieren, indem Sie neue Server hinzufügen, anstatt bestehende Server durch größere ersetzen zu müssen.
Das Scale-out hat für IoT-Projekte immense Vorteile. Sie brauchen Ihre Daten nicht auf ein neues System zu migrieren oder Workloads auf mehreren Systemen zu verwalten, und Sie können bei Bedarf problemlos Storage-Kapazität hinzufügen oder entfernen.
3. Niedrige Sicherheit
Sicherheitsaspekte sind ein weiterer Grund, warum IoT-Projekte scheitern können. Sie müssen Sicherheits-, Verschlüsselungs- und Datenschutzprinzipien in allen Phasen und Aspekten des Entwicklungsprozesses in Ihr IoT-Projekt integrieren.
So können Sie beispielsweise Daten bei der Übertragung und im Ruhezustand (im Storage) mit AES-256-Verschlüsselung schützen. Es wird empfohlen, einen Storage-Anbieter zu nutzen, der nach einem offiziellen Standard wie den Federal Information Processing Standards (FIPS) zertifiziert ist.
Einhaltung der Datenschutzgesetze
Aber das ist noch nicht alles. Die Einhaltung der Datenschutzgesetze ist ein weiterer wichtiger Aspekt jedes IoT-Projekts. Gesetze wie die EU-Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO), der California Consumer Privacy Act (CCPA) und andere Vorschriften haben erhebliche Auswirkungen auf die Datenerfassung durch IoT-Geräte.
Zur Einhaltung der Datenschutzgesetze gehört auch die Anonymisierung von Daten oder die Umsetzung von Sicherheitsmaßnahmen, z. B. die Verschlüsselung, wie oben beschrieben. Datenschutzgesetze verlangen aber auch, dass Sie keine unnötigen persönlichen Daten sammeln – oder dass Sie unter bestimmten Umständen die Zustimmung der Nutzer einholen.
Gerätemanagement
Sie sollten, soweit möglich, standardmäßig strenge Sicherheits- und Datenschutzeinstellungen für IoT-Geräte implementieren. Verhindern Sie gegebenenfalls die Änderung dieser Einstellungen durch den Benutzer. Und vergessen Sie nicht: Ein anfälliges IoT-Gerät kann Hintertüren in Ihr Netzwerk schaffen und Sie so einer Reihe weiterer Probleme aussetzen.
Schwache Passwörter sind eine der Hauptursachen für Sicherheitsvorfälle, und IoT-Geräte bilden da keine Ausnahme. Bei Endverbrauchergeräten können Sie die Benutzer nicht zwingen, ihre WLAN-Netzwerke zu Hause zu verschlüsseln, aber Sie können von ihnen verlangen, dass sie eindeutige, nicht erratbare Passwörter wählen und diese regelmäßig ändern.
Vermeiden Sie die Verwendung veralteter oder unsicherer Softwarekomponenten und Bibliotheken. Bedenken Sie die Sicherheit von Betriebssystemen, Drittanbieter-Software und Hardware-Lieferketten. Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie einen sicheren Mechanismus für die Aktualisierung Ihrer IoT-Geräte implementieren. Dazu gehören die Validierung der Gerätefirmware und Sicherheitskontrollen wie Anti-Rollback-Mechanismen, die Verschlüsselung von Updates während der Übertragung und Sicherheitsbenachrichtigungen.
Und schließlich müssen Sie sicherstellen, dass in der Produktion eingesetzte Geräte über Sicherheitsfunktionen verfügen, wie z. B. Asset-Management, Update-Management, Systemüberwachung und sichere Außerbetriebnahme.
4. Datengravitation
Überall im IoT werden Daten von Edge-Geräten gesammelt. All diese Daten an einen anderen Speicherort zu verschieben, kann jedoch kostspielig sein. Datengravitation bedeutet, dass es effizienter ist, die Infrastruktur an den Ort der Datenerstellung zu verlegen, als die Daten in die bestehende Infrastruktur zu verschieben.
Der Schlüssel dazu ist eine Architektur mit einer einzigen Steuerungsoberfläche, die die Vorverarbeitung und Nutzung von IoT-Daten sowohl lokal als auch in der Peripherie unterstützt und für Transparenz sorgt – und zwar bevor die Daten in Ihren Cloud-Storage oder Ihr Rechenzentrum übertragen werden.
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