2. Mancanza di scalabilità
"L'IoT basato sui sensori sta portando a un'esplosione senza precedenti dell'ingombro dei dati. Oggi, la maggior parte di quei dati viene scartata perché non può essere elaborata con l'infrastruttura esistente. Ma la tecnologia flash potrebbe diventare il pilastro portante per l'infrastruttura di data analytics perché permette di elaborare petabyte di dati per decisioni in tempo reale." -Michael Cornwell, Pure Storage
I problemi di scalabilità delle risorse IT sono tra i motivi più frequenti di fallimento dei progetti IoT. Secondo Microsoft, la causa per un terzo delle aziende con progetti IoT falliti nella fase di prova della fattibilità è legata ai costi elevati di scalabilità.
Come abbiamo detto prima, l'IoT e i Big Data tendono a sovrapporsi e confondersi. Perché i progetti IoT abbiano successo, è necessaria una determinata larghezza di banda sulla rete e una potenza di elaborazione dati adeguata per gestire il flusso di dati trasmessi senza influire sulle operazioni esistenti. Le architetture tradizionali, compresi i database relazionali, in genere non sono adatti per i progetti IoT più grandi. Questi richiedono infatti una soluzione di data storage scalabile, flessibile e moderna con un database non relazionale e una potenza di elaborazione adeguata per poter trarre informazioni approfondite in tempo reale.
Perché la scalabilità è importante
Il problema dei database tradizionali dipende in parte dall'uso di uno schema fisso per eseguire le query. Quando si inseriscono i dati in un database tradizionale, devono essere strutturati in modo che siano compatibili con le colonne e le righe relazionali analizzate da un sistema di gestione di database relazionale (RDBMS).
I dispositivi IoT, tuttavia, generano diversi tipi di dati e spesso ad alta velocità. I sistemi di storage tradizionali possono esaurire rapidamente la propria capacità quando ricevono questi tipi di dati. I dati devono inoltre essere elaborati, puliti e ordinati per gli analytics in tempo reale e non tutte le reti sono progettate per supportare questi processi.
Le soluzioni di storage basate su un RDBMS possono diventare lente e pesanti ancora prima di raggiungere la propria capacità, perché l'indice deve aggiornarsi ogni volta che viene inserito un nuovo record. Di conseguenza, le altre operazioni vengono rallentate man mano che le relazioni tra le voci del database si moltiplicano.
Scale-up e scale-out
Quando un sistema centralizzato tradizionale raggiunge la capacità, è necessario eseguire lo scale-up acquistando ulteriori server in cui migrare i dati.
Con i database distribuiti puoi optare per lo scale-out al posto dello scale-up. Questi, infatti, permettono di lavorare su hardware commodity con la possibilità di scalare le risorse aggiungendo altri server invece di sostituire quelli esistenti con uno più grande.
Lo scale-out offre enormi vantaggi per i progetti IoT. Non è necessario migrare i dati in un nuovo sistema o gestire i workload tra più sistemi ed è possibile aggiungere o rimuovere capacità di storage in base alle necessità del momento.
3. Scarsa sicurezza
I problemi di sicurezza sono un altro motivo che porta al fallimento dei progetti IoT. Sicurezza, crittografia e privacy-by-design sono principi che vanno applicati in ogni fase di sviluppo e aspetto dei progetti IoT.
Ad esempio, per la protezione dei dati in transito e a riposo (nello storage) puoi utilizzare la crittografia AES-256. È consigliabile rivolgersi a provider di storage certificati in base a standard ufficiali come i Federal Information Processing Standards (FIPS).
Conformità alle normative in materia di privacy
Ma non è finita qui. La conformità alle normative in materia di privacy è un altro punto dolente per i progetti IoT. Il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) dell'Unione europea, il California Consumer Privacy Act (CCPA) e altre normative simili hanno implicazioni importanti per quanto riguarda la raccolta di dati tramite dispositivi IoT.
Per la conformità a tali regolamenti è necessario, tra le altre cose, anonimizzare i dati o applicare misure di sicurezza, come la crittografia a cui abbiamo accennato prima. Questi regolamenti prevedono anche di non raccogliere informazioni personali non necessarie o di chiedere il consenso degli utenti in determinate circostanze.
Gestione dei dispositivi
Nei limiti del possibile, configura i dispositivi IoT in modo che abbiano impostazioni rigide di privacy e sicurezza fin dall'inizio e impedisci la modifica di queste impostazioni da parte degli utenti. E ricorda: un dispositivo IoT vulnerabile può creare delle backdoor nella rete, esponendoti a tanti altri problemi.
L'uso di password deboli è tra le cause principali di incidenti di sicurezza e i dispositivi IoT non fanno eccezioni. Per i dispositivi destinati ai consumatori, non puoi obbligare gli utenti a criptare le reti wi-fi di casa, ma puoi comunque chiedere di scegliere password univoche, impossibili da indovinare, e di cambiarle regolarmente.
Evita di usare librerie e componenti software obsoleti, non aggiornati o non protetti. Valuta la sicurezza dei sistemi operativi, dei software di terze parti e delle supply chain per l'hardware. In più, assicurati di adottare un meccanismo sicuro per l'aggiornamento dei dispositivi IoT. Questo dovrebbe includere la convalida del firmware del dispositivo e controlli di sicurezza come i meccanismi anti-rollback, la crittografia degli aggiornamenti in transito e le notifiche di sicurezza.
Infine, verifica che i dispositivi distribuiti in produzione supportino funzioni di sicurezza, tra cui funzionalità di gestione degli asset, gestione degli aggiornamenti, monitoraggio dei sistemi e rimozione sicura.
4. Data gravity
Nell'IoT, i dati vengono raccolti da dispositivi all'edge. Per spostarli in un'altra posizione, i costi possono essere elevati. Per via della forza di gravità esercitata dai dati, è più efficiente spostare l'infrastruttura nel punto in cui vengono creati anziché spostare i dati nell'infrastruttura esistente.
Per questo è importante avere un'architettura con un unico pannello di controllo che fornisca la visibilità necessaria sui dati IoT pre-elaborati e utilizzati, in locale e all'edge, ovvero prima che vengano trasferiti allo storage cloud o al data center.
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