实时流数据分析——2017 年的 27 个预测

根据Markets & Markets的预测，流数据分析市场将从 2016 年的 30.8 亿美元增长到 2021 年的 137 亿美元。各个企业都将快速意识到他们需要利用实时数据集成和流数据分析来获得更有价值的信息、使数据变得更安全以及保持增长。在数据无时无刻不在产生的背景下，企业需要：

• 过滤无关数据
• 进行聚合和分组
• 跨流关联信息
• 将元数据、参考数据和历史数据与上下文的流数据相结合
• 实时监测异常数据

实时数据集成和流数据分析平台公司Striim, Inc.的联合创始人兼 CTO Steve Wilkes 给出了他对 2017 年关于实时数据分析将如何影响云、IoT、集成服务、分析服务、大数据以及数据安全领域的预测，对这些领域的 27 个预测都做了深入解释和说明。

概述

2017年大多数企业的数据将产生根本性的变化，越来越多的企业管理者将会把数据存储扩展到云并接受物联网。 这一变化将带来许多新的机遇，并以可扩展性，敏捷性和成本节约的形式取得成果，但将面临与安全，集成和分析相关的挑战。

CIO将继续面对不断增加的需求，因此必须应用超出传统的新一代技术，以提高生产力和降低成本，同时不影响客户体验和SLA合规性。

云

• 混合云模型将帮助企业实现可扩展的存储和分析，更多的业务系统将通过数据库迁移到云。
• 在云技术方面，监管部门将利用实时加密，模糊和标记化技术保护敏感的云端数据。
• 企业使用多个云供应商将变得很正常，云到云的集成和迁移变得至关重要。 分析应用程序将出现，如多云监控和基于即时价格的实例化。

物联网

• 低功率网状网络将开始替代单点网络并作为接入点，同时允许不同的物联网设备在网状环境中进行交互。
• 物联网平台将在力量和能力方面增强，包括设备注册，管理和通信功能以及集成，分析和机器学习。
• 采用物联网的组织将被迫使用事件驱动的流体系结构来处理大量快速产生的数据。 这种转变将使这些组织能够将流技术应用于物联网以外的其他集成和分析用例。
• 过去由于合规性和安全性问题而受到阻碍的IoT应用将转向内存计算技术，以便在数据到达磁盘之前启用所需的保护。
• 简单的IoT用例，例如通过地理位置和时间窗口实时跟踪人员或包裹的移动，将在医疗保健，交通，制造和物流中普及。

集成

• 随着内存和CPU持续增加，功耗和成本降低，实时流和批量集成之间的界限将逐渐消失，流式集成采用越来越多的传统批处理ETL工作负载。
• 流式数据平台将变得更加强大和统一，将企业数据库和日志文件数据与IoT，云，SaaS和应用程序信息合并。 这些平台将通过企业，云和网关进行分发，提供所有数据流动的可靠的神经系统。
• 集成和分析将变得越来越依赖于彼此，因为机器学习，人工智能和空间以及时间的相关性方面将被用于解决集成问题。

分析

• 与2016年的复杂事件处理一样，分析平台将在2017年纳入越来越多的机器学习和人工智能功能。
• 日志相关性将越来越多地在内存中管理，因为实时分析的要求和传统技术许可证的成本增加。
• 神经网络和遗传算法将促进更多的无监督学习，提供人类数据科学家可能没有考虑的见解。
• 快速响应，可靠性和安全性考虑将推动实时分析到物联网的边缘位置。 这将通过连接汽车，家庭物联网中心，零售商店的网关，其他本地化技术将变得明显。 匿名数据将被推送到云以进行更深入的分析。
• 由于分析，人工智能将自动化应用于所有客户互动，客户将习惯于更加个性化的关怀和流畅的体验。

大数据

• 由大型三大数据供应商提供的内部部署数据库将通过使用开放源代码Hadoop和Spark，通过商品化到基于云的大数据存储和分析。
• 安全问题将迫使企业再次看看他们的Data Lake计划。 将具有未知和潜在敏感信息的未处理日志文件转储到Hadoop中的当前实践将被所有长期数据存储的系统数据分类，加密和混淆所取代。
• 流式数据将变得至关重要，因为快速，关键的企业应用越来越多地要求在到底层数据存储之前过滤，转换，聚合和丰富数据。

安全

• 安全技术会随着技术的发展进行不断扩展，跨多个安全孤岛，再加上分析和基于人工智能的安全模型，实时监控和关联会成功预防违规和欺诈行为。
• 随着家庭和企业IoT进入超速传输，路由器将让位于智能网关，支持分析，并且可以检测和防止远程访问，数据窃取，勒索软件和其他恶意攻击。
• 至少一个互联网连接的烤面包机将感染勒索软件，随机威胁烤面包，除非通过比特币支付。

行业影响

• 由于基于传感器的实时数据与地理位置，时间序列，患者资料以及安全驱动的规则和算法相结合，医疗保健将成为物联网进步的主要受益者，从而提高效率和合规性，加速发展。
• 内存处理，关联和分析将进一步加速实时卫生系统获得准确结论，并向卫生保健专业人员提出有效建议，改善患者体验。
• 农业将极大节约成本和提高生产力，Agtech会通过使用物联网，云和内存计算战略，超越当前技术。

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