2. Falta de escalabilidad
"La IoT basada en sensores está impulsando una explosión de huella de datos sin precedentes. Hoy en día, la mayoría de esos datos se descartan porque no se pueden procesar con la infraestructura de la que se dispone. Esto marca una oportunidad para que flash sea un pilar para la infraestructura de análisis de datos instantáneos... porque es capaz de procesar petabytes de datos, lo que permite tomar decisiones en tiempo real." -Michael Cornwell, Pure Storage
Los problemas para escalar los recursos informáticos se encuentran entre las razones más comunes del colapso de los proyectos de IoT. Según Microsoft, un tercio de las empresas cuyo proyecto de IoT fracasó en la etapa de prueba de concepto mencionaron un alto coste de escalamiento.
Como mencionamos anteriormente, el IoT y los macrodatos van de la mano. Para que estos proyectos tengan éxito, debe haber suficiente ancho de banda en la red y una potencia de procesamiento de datos adecuada para gestionar la entrada de transmisión de datos sin paralizar las operaciones existentes. Las arquitecturas tradicionales, incluidas las bases de datos relacionales, normalmente no son adecuadas para desarrollar proyectos de IoT más grandes. En su lugar, requieren una solución de almacenamiento de datos moderna, flexible y escalable, con una base de datos no relacional y una potencia de procesamiento adecuada para extraer información en tiempo real.
Por qué importa la escalabilidad
Parte del desafío de las bases de datos tradicionales es que utilizan un esquema fijo para realizar consultas. Cuando se introducen datos en una base de datos tradicional, esta debe estar "estructurada" para que sea compatible con las columnas y filas relacionales a las que accede un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS).
Sin embargo, los dispositivos de IoT generan diferentes tipos y, por lo general, a alta velocidad. Los sistemas de almacenamiento tradicionales pueden alcanzar rápidamente su capacidad al recibir este tipo de datos. Los datos también deben procesarse, limpiarse y clasificarse para análisis en tiempo real, y no todas las redes están diseñadas para admitir eso.
Las soluciones de almacenamiento que utilizan un RDBMS pueden volverse lentas y engorrosas incluso antes de que alcancen su capacidad, ya que el índice debe actualizarse cada vez que inserta un nuevo registro. Luego, otras operaciones requieren más recursos a medida que se multiplican las relaciones entre las entradas de la base de datos.
Ampliación frente a ampliación
Cuando una base de datos centralizada tradicional llega al máximo de su capacidad, su opción suele ser ampliarla comprando servidores adicionales y migrando los datos.
Las bases de datos distribuidas permiten escalar "hacia fuera" en lugar de "hacia arriba". El uso de una base de datos distribuida también significa que se puede operar en hardware básico. Esto permite escalar añadiendo nuevos servidores, en lugar de cambiar los servidores existentes por uno más grande.
Existen inmensas ventajas en escalar "hacia afuera" para proyectos de IoT. No hay necesidad de migrar los datos a un nuevo sistema o gestionar cargas entre múltiples sistemas, y puede añadir o eliminar fácilmente la capacidad de almacenamiento según sea necesario.
3. Baja seguridad
Las dudas sobre la seguridad son otra razón por la que los proyectos de IoT pueden fallar. Se deben implementar principios de seguridad, cifrado y privacidad desde el diseño en el proyecto de IoT en todas las etapas y en todos los aspectos del proceso de desarrollo.
Por ejemplo, puede proteger los datos que están en tránsito y en reposo (almacenados) mediante el cifrado AES-256. Se recomienda utilizar un proveedor de almacenamiento que esté certificado bajo un estándar oficial, como los Estándares Federales de Procesamiento de la Información (FIPS).
Cumplimiento de la ley de privacidad
Pero eso no es todo. El cumplimiento de la ley de privacidad es otro aspecto crucial a tener en cuenta para cualquier proyecto de IoT. Leyes como el Reglamento General de Protección de Datos de la UE (RGPD), la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) y otras regulaciones tienen implicaciones importantes para la recopilación de datos mediante dispositivos de IoT.
Parte del cumplimiento de la ley de privacidad pasa por implementar la anonimización de datos o medidas de seguridad, como el cifrado, como se describe anteriormente. Pero las leyes de privacidad también exigen que no se recopile información personal innecesaria, o que se pida el consentimiento del usuario en determinadas circunstancias.
Gestión de dispositivos
En la medida de lo posible, se deben implementar configuraciones estrictas de seguridad y privacidad de los dispositivos de IoT de forma predeterminada. No permita la modificación de estas configuraciones por parte del usuario si es el caso. Y recuerde: un dispositivo de IoT vulnerable puede crear puertas traseras en su red, abriéndolo a muchos otros peligros.
Las contraseñas débiles son una de las principales causas de los incidentes de seguridad y los dispositivos de IoT no son una excepción. En el caso de los dispositivos de consumo, no puede obligar a los usuarios a encriptar sus redes wifi domésticas, pero puede exigirles que seleccionen contraseñas que sean únicas, imposibles de adivinar y que se cambien regularmente.
Evite el uso de bibliotecas y componentes de software obsoletos, desactualizados o inseguros. Tenga en cuenta la seguridad de los sistemas operativos, el software de terceros y las cadenas de suministro de hardware. Además, asegúrese de implementar un mecanismo seguro para actualizar su equipo de IoT. Esto debe incluir la validación del firmware del dispositivo y los controles de seguridad, como los mecanismos antirreversión, el cifrado de las actualizaciones en tránsito y las notificaciones de seguridad.
Finalmente, asegúrese de que los dispositivos implementados en producción tengan soporte de seguridad, incluidas capacidades como administración de activos, gestión de actualizaciones, supervisión de sistemas y desmantelamiento seguro.
4. Gravedad de los datos
A través de IoT, los datos son recopilados por dispositivos de última generación. Sin embargo, mover todos estos datos a otra ubicación puede resultar caro. La gravedad de los datos significa que es más eficiente mover la infraestructura al punto de creación de datos en lugar de mover los datos a la infraestructura existente.
La clave es una arquitectura con un único panel de control que pueda admitir y proporcionar visibilidad del preprocesamiento y uso de datos de IoT, tanto de forma local como en el perímetro, es decir, antes de que se haya trasladado al almacenamiento en la nube o al centro de datos.
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