2. Falta de escalabilidad
“La IoT basada en sensores está impulsando una explosión de huella de datos sin precedentes. En la actualidad, la mayoría de esos datos se descartan porque no se pueden procesar con la infraestructura existente. 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 la toma de decisiones en tiempo real”. -Michael Cornwell, Pure Storage
Los problemas con el escalamiento de los recursos de TI se encuentran entre las razones más comunes para el colapso de los proyectos de IoT. Según Microsoft , un tercio de las empresas cuyo proyecto de IoT falló en la etapa de prueba de concepto citaron un alto costo de escalamiento.
Como mencionamos anteriormente, el IoT y los big data 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 administrar la entrada de datos de transmisión 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 cambio, requieren una solución de almacenamiento de datos escalable, flexible y moderna con una base de datos no relacional y una potencia de procesamiento adecuada para extraer información en tiempo real.
Por qué es importante la escalabilidad
Parte del desafío de las bases de datos tradicionales es que utilizan un esquema fijo para realizar consultas. Cuando ingresa datos en una base de datos tradicional, debe estar “estructurada” para que sea compatible con las columnas y filas relacionales a las que accede un sistema de administración de bases de datos relacionales (RDBMS).
Sin embargo, los dispositivos IoT generan diferentes tipos y, por lo general, a alta velocidad. Los sistemas de almacenamiento tradicionales pueden alcanzar rápidamente la capacidad al recibir este tipo de datos. Los datos también deben procesarse, limpiarse y ordenarse para el análisis en tiempo real, y no todas las redes están diseñadas para admitirlo.
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 inserte un nuevo registro. Luego, otras operaciones se vuelven más pesadas en cuanto a recursos a medida que se multiplican las relaciones entre las entradas de la base de datos.
Escalamiento ascendente frente a escalamiento horizontal
Cuando una base de datos tradicional y centralizada alcanza la capacidad, su opción suele ser escalar al comprar servidores adicionales y migrar datos.
Las bases de datos distribuidas le permiten escalar “hacia afuera” en lugar de “hacia arriba”. El uso de una base de datos distribuida también significa que puede operar con hardware básico. Esto le permite escalar agregando nuevos servidores, en lugar de cambiar los servidores existentes por uno más grande.
Existen inmensas ventajas de escalar “afuera” para los proyectos de IoT. No es necesario migrar sus datos a un nuevo sistema ni administrar cargas entre varios sistemas, y puede agregar o eliminar fácilmente la capacidad de almacenamiento según sea necesario.
3. Seguridad deficiente
Las inquietudes de seguridad son otra razón por la que los proyectos de IoT pueden fallar. Debe implementar principios de seguridad, encriptación y privacidad por diseño en su 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 (en almacenamiento) usando el cifrado AES-256. Se recomienda utilizar un proveedor de almacenamiento certificado en virtud de un estándar oficial, como los Estándares Federales de Procesamiento de Información (FIPS, Federal Information Processing Standards).
Cumplimiento de la ley de privacidad
Pero eso no es todo. El cumplimiento de la ley de privacidad es otra consideración crucial para cualquier proyecto de IoT. Las leyes como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR, General Data Protection Regulation) de la UE, la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA, California Consumer Privacy Act) y otras regulaciones tienen consecuencias importantes para la recopilación de datos a través de dispositivos IoT.
Parte del cumplimiento de la ley de privacidad es implementar la anonimización de datos o medidas de seguridad, como la encriptación, como se describió anteriormente. Pero las leyes de privacidad también exigen que no recopile información personal innecesaria, o que solicite el consentimiento del usuario en determinadas circunstancias.
Administración de dispositivos
En la medida de lo posible, implemente de forma predeterminada la estricta configuración de seguridad y privacidad de los dispositivos IoT. No permita que el usuario modifique estos ajustes cuando corresponda. Y recuerde: Un dispositivo de IoT vulnerable puede crear puertas traseras en su red, lo que le permite tener muchas otras preocupaciones.
Las contraseñas débiles son una de las principales causas de incidentes de seguridad, y los dispositivos IoT no son la excepción. Para los dispositivos de consumo, no puede obligar a los usuarios a encriptar sus redes wifi domésticas, pero puede solicitarles que seleccionen contraseñas que sean únicas, indiscutibles y que se cambien regularmente.
Evite usar componentes de software y bibliotecas obsoletos, desactualizados o inseguros. Considere 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 antirretroceso, el cifrado de las actualizaciones en tránsito y las notificaciones de seguridad.
Por último, asegúrese de que los dispositivos implementados en la producción tengan soporte de seguridad, incluidas capacidades como administración de activos, administración de actualizaciones, monitoreo de sistemas y desmantelamiento seguro.
4. Gravedad de los datos
En toda la IoT, los datos son recopilados por dispositivos periféricos. Sin embargo, trasladar todos estos datos a otra ubicación puede ser costoso. 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 puede admitir y proporcionar visibilidad sobre el preprocesamiento y el uso de datos de IoT, tanto a nivel local como en el borde, es decir, antes de que se haya trasladado a su almacenamiento en la nube o centro de datos.
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