使用物联网的互操作性作为物联网的模型
在空灵的物联网 （iot） 环境中的某个地方连接了大约 20 亿个物联网设备，确保设计这些设备以便它们能够真正地相互“对话”非常重要。例如，让我们看看运输以及互操作性如何影响该部门。
目前，车辆平均搭载 60 到 100 个传感器。随着汽车变得更加智能，因此需要智能交通系统 （its），预计每辆汽车的传感器数量将超过 200 个。最近的报告估计，到 2020 年，这些数字将增长到汽车行业每年约 220 亿个传感器。
考虑到这一点，传感器在车辆内部以及与车辆外部实体的互操作以获得愉快、有时有趣但安全可靠的体验至关重要。当两辆车相撞时可以看到一个极端的例子，尽管理论上传感器也可以减轻这种情况。碰撞后，传感器可能会触发以下情况，仅举几例：
应急响应
道路救援
交通管制
制造商
保险
家庭通知系统
车队管理
火车轨道和信号
医院
在理想的物联网互联世界中，互操作性将允许所有这些“域”立即相互通信，发出救护车和/或拖车警报，发出交通信号以缓解拥堵，让制造商了解可能发生的情况机械地发生在基于使用情况的保险公司，驾驶员的家通知系统，可能的车队管理系统以显示运输延迟等等。
今天，不同的传感器和设备之间的模式、协议、格式、法规、政策和标准可能有很大的不同。以不同的模式、协议和格式连接来自多个系统的数据源非常重要。同时，物联网设计应允许系统提取、传输和异步加载数据到不同的商业智能工具和分析平台、仪表板和存储系统，从而为原本存在于其中的互连系统提供互操作性筒仓。
互操作性应该是物联网设计的一个组成部分。此外，互操作性应该是无缝的。处理高速传入的大量不同数据不仅需要大量的计算资源，而且需要很长时间。从收到数据到转化为可操作的见解的时间延迟可能会产生连锁反应，并且通常会导致灾难性的结果，这可以从我们上面的运输场景中推断出来。延误也可能导致经济损失，其中可能包括：
昂贵的基础设施
停机时间
运营效率低下
灾难恢复成本
违反政策
安全违规
标准化成本
失去的机会
延迟的根源是什么？现有的解决方案首先存储数据，然后在需要时对其进行分析。通过这样做，80% 的分析项目通常会在需要时为分析准备数据，而只剩下 20% 用于实际执行分析。数据准备包括索引、映射、数据缩减、组织和清理等项目。
传统方法试图通过使存储更大更快（改进传统数据库并构建新的存储解决方案，如 hadoop、内存等）并在其上构建更好的分析来解决这个问题。但这会带来复杂性和实施费用，以及可扩展性和稳定性问题。
一种不同的方法，即首先了解数据，然后在存储数据之前对其进行实时操作，是必需的设计元素。在这种情况下，可以在数据存储之前的流程早期应用业务逻辑；优化需要实时采取行动的内容以及需要路由到相应下游源的内容。
这种先理解后存储的方法使企业能够有效地管理、分发和跟踪实时物联网数据，基本上为物联网提供了物联网互操作性。
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目前，车辆平均搭载 60 到 100 个传感器。随着汽车变得更加智能，因此需要智能交通系统 （its），预计每辆汽车的传感器数量将超过 200 个。最近的报告估计，到 2020 年，这些数字将增长到汽车行业每年约 220 亿个传感器。
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互操作性应该是物联网设计的一个组成部分。此外，互操作性应该是无缝的。处理高速传入的大量不同数据不仅需要大量的计算资源，而且需要很长时间。从收到数据到转化为可操作的见解的时间延迟可能会产生连锁反应，并且通常会导致灾难性的结果，这可以从我们上面的运输场景中推断出来。延误也可能导致经济损失，其中可能包括：
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传统方法试图通过使存储更大更快（改进传统数据库并构建新的存储解决方案，如 hadoop、内存等）并在其上构建更好的分析来解决这个问题。但这会带来复杂性和实施费用，以及可扩展性和稳定性问题。
一种不同的方法，即首先了解数据，然后在存储数据之前对其进行实时操作，是必需的设计元素。在这种情况下，可以在数据存储之前的流程早期应用业务逻辑；优化需要实时采取行动的内容以及需要路由到相应下游源的内容。
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