IoT đem thách thức đến với ngành IT: bùng nổ dữ liệu, quản lý phức tạp

Có rất nhiều lĩnh vực mà Internet of Things (IoT) đã trở thành hiện thực: đèn đường thông minh, đồng hồ thông minh và các lĩnh vực tự canh tác,… là một vài ví dụ có thể thấy. Các thiết bị này có thể quyết định khi nào cần bật nguồn lên, khi nào cần tăng công suất và khi nào bắt đầu tưới nước cho một khu canh tác. Các quyết định đó được thực hiện dựa trên dữ liệu, không chỉ kích hoạt theo kiểu được lập trình từ trước.

Thậm chí còn hơn thế nữa: Các thiết bị đeo cá nhân có thể dự đoán một căn bệnh sắp tới hoặc thiết bị điện tử tự thông báo cho bộ phận dịch vụ khách hàng nếu có sự cố.

Các ứng dụng này đều có một điểm chung là: Dữ liệu. Khối lượng dữ liệu đã đạt mức cao nhất mọi thời đại và câu hỏi khác là những ai cần phân tích số lượng lớn dữ liệu này? Kể từ khi bắt đầu kỷ nguyên IoT, bạn không thể theo dõi thủ công các hoạt động CNTT được nữa. IoT sẽ sớm trở thành một giải pháp tiêu chuẩn, vì vậy bạn sẽ phải tự động kiểm tra tính sẵn sàng và giám sát.

Bùng nổ sự phức tạp

Công nghệ đám mây và IoT gần như đồng thời chiếm lĩnh thế giới. Điều này có nghĩa là lượng dữ liệu bùng nổ thông qua mạng lưới thiết bị mở rộng, cũng như tỷ lệ thay đổi cao với các ứng dụng dựa trên đám mây (hyper-dynamic) ngày nay.

IoT được kỳ vọng sẽ mang lại giá trị kinh tế toàn cầu trị giá trên 10,000 tỷ USD hàng năm vào năm 2025. 90% tổng giá trị đó sẽ mang lại lợi ích cho người dùng – người tiêu dùng hoặc công ty sử dụng ứng dụng IoT – ví dụ như giảm giá hoặc tiết kiệm thời gian. Đồng thời, Internet of Things sẽ làm mờ ranh giới giữa các công ty công nghệ và các doanh nghiệp truyền thống, tạo điều kiện cho các mô hình kinh doanh theo định hướng dữ liệu mới.

Hãy trở lại với ví dụ về tưới nước tự động. Việc giám sát các hoạt động gần như tách rời với các cảm biến cung cấp dữ liệu tại chỗ. Hệ thống back-end mới là nơi chịu trách nhiệm cho điều này, trong một số trường hợp cũng có thể có các xử lý ban đầu tại chỗ ở vùng biên (edge processing). Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu giao tiếp giữa hai lớp không hoạt động? Hoặc nếu có vấn đề trong hệ thống back-end, có lẽ vì một bản cập nhật bị lỗi đã được triển khai? Hệ thống sẽ không kích hoạt việc tưới tiêu và hậu quả là cây trồng sẽ chết.

Vấn đề nằm ở đâu?

Thường thì rất khó để biết nguyên nhân của vấn đề là gì. Nó có thể là một thách thức để tìm ra lý do tại sao một thiết bị đang hoạt động và một thiết bị khác thì không. Với IoT, các câu hỏi và vấn đề này được nhân lên, vì vậy cần phải tự động phát hiện và phân tích cấu trúc liên kết IoT mà không cần các can thiệp thủ công, hiểu tác động và giải quyết các vấn đề ảnh hưởng đến hệ thống kinh doanh quan trọng một cách nhanh chóng và chủ động trong thời gian thực. Lỗi trong một hệ thống Smart Home có thể sẽ không gây ra tình huống hiểm nguy nào đến tính mạng, nhưng trong một chiếc xe tự lái thì rất có thể. Đó là lý do tại sao nó là cần thiết để phát hiện các vấn đề ngay lập tức và sửa chữa chúng hoặc chuyển sang một hệ thống dự phòng.

Một hệ quả của số lượng dữ liệu khổng lồ là các thiết bị IoT phải tự theo dõi và giám sát tính khả dụng, như đã đề cập ở trên, nó trở thành một khía cạnh trung tâm của IoT. Ngay cả bây giờ, các nhà cung cấp chuyên nghiệp cần các giải pháp tiêu chuẩn hóa, chứ không phải các công cụ tự phát triển mà chúng chỉ nhận ra một tập nhỏ của các ràng buộc.

AI là cứu cánh cho vấn đề

Sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy, ngay cả những hệ thống phức tạp nhất cũng có thể được theo dõi liên tục. Các giải pháp giám sát dựa trên AI cần phải hiểu toàn bộ hệ thống. Điều này áp dụng cho các hệ thống back-end liên quan cũng như các hệ thống kết nối như cơ sở dữ liệu, phần mềm trung gian, ứng dụng và ứng dụng front-end ngoài cơ sở hạ tầng cạnh của thiết bị IoT.

Muốn giám sát IoT hiệu quả phải hiểu toàn bộ hệ thống

Do đó, việc giám sát hiệu suất ứng dụng (end-to-end application performance monitoring – APM) trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Các doanh nghiệp cần các giải pháp thông minh để tránh thời gian chết và các vấn đề về hiệu suất. Các công ty muốn tạo ra sự bền vững cần phải phân tích trong thời gian thực xem hệ thống của họ có chạy trơn tru và hiệu quả hay không, người dùng của họ đang làm gì và trải nghiệm ra sao và cách các thiết bị cuối đang vận hành trong “Internet of Things”.

Liên hệ tác giả