Bagaimana IoT dan Cloud Computing Mengembentuk Masa Depan Data Perusahaan
Pada 2022, diperkirakan 29 miliar perangkat terhubung akan beroperasi—dan proyeksi menunjukkan bahwa pada 2025, lanskap IoT global akan membesar ke lebih dari 75 miliar perangkat. Bagi perusahaan yang berpikir ke depan, lonjakan ini berarti tambang emas data yang dapat membuka wawasan yang kuat. Seperti yang dijelaskan oleh Shivnath Babu, Chief Technology Officer di Unravel Data, volume dan kecepatan data yang dihasilkan IoT hanya akan bertambah, menuntut solusi cloud yang kuat untuk menangkap, memproses, dan bertindak atas informasi tersebut.
Tantangan Mengelola Data IoT
Perangkat IoT memancarkan berbagai macam data—daripada angka penjualan pelanggan dan koordinat GPS hingga metrik lingkungan seperti kelembaban, suhu, dan kualitas udara. Mengelola heterogenitas dan volume yang besar ini semakin kompleks, seringkali mengakibatkan pipa data yang lambat dan tidak efisien, terutama untuk layanan yang didorong aplikasi real-time.
Untuk memenuhi tuntutan ini, perusahaan modern beralih ke platform streaming real-time yang dipersonalisasi seperti Kafka, Spark, Kudu, Flink, dan HBase. Meskipun alat ini unggul dalam menangani beban kerja big data, mereka juga menimbulkan biaya operasional yang signifikan: pemantauan multi-lapisan, orkestrasi lintas sistem (misalnya, Spark dengan YARN, HDFS/S3, Kafka/Flink), dan langkah pra-pemrosesan berulang yang memperkalikan kompleksitas.
Menskalakan Pertumbuhan IoT dengan AI dan ML
Kerangka manajemen data saat ini tidak dapat menikmati dengan ekspansi meledaknya perangkat IoT. Banyak organisasi sekarang mengintegrasikan AI dan pembelajaran mesin (ML) ke dalam operasi data mereka untuk mengotomatisasi wawasan, menyederhanakan routing data, dan mempertahankan kinerja real-time.
Algoritma ML dapat terus memeriksa eksekusi aplikasi, menentukan penyebab kegagalan, dan merekomendasikan optimasi kinerja—mengurangi biaya operasional sambil meningkatkan keandalan. Saat pipa streaming melag, diagnosa yang didorong AI dapat dengan cepat mengisolasi bottleneck, memberikan prediktivitas dan ketahanan yang diperlukan perusahaan.
Sesuaikan Solusi dengan Use Case Tertentu
Penerapan IoT yang sukses bergantung pada pemahaman mendalam tentang tantangan unik yang dihadapkan setiap use case. Dengan memetakan lingkungan spesifik dan titik nyeri, tim IT dapat mempercepat adopsi solusi data yang diperkuat AI, memastikan otomatisasi tetap sejalan dengan kompleksitas ekosistem IoT modern.
Penulis: Shivnath Babu, Chief Technology Officer, Unravel Data.
