停止上传到云端的数据，应该有效地使用云端

作者： GrainneM，ADI物联网市场经理

作者： GrainneM，ADI物联网市场经理

上传到云端的数据正在形成数据湖，而且变得越来越大。我并不反对这样做，但它的意义何在？有多少数据是我们需要或用得到的？这让我想到很多无用的物联网应用。（我不得不为此找个理由……）

我最近读到一篇关于无线水壶的评论（相信我，这会引发一波响应—“谁被Andover惹恼了？”。我知道有很多完美的无线水壶产品，但老实说，从椅子上起身去拨一下开关很难吗？）……有些应用在我看来毫无意义。

我将分享一些关于使用这个水壶的反馈意见：“在首次尝试将水煮沸时，水壶受到强制调试的阻碍，导致其底座重置。水壶的底座看上去无法与水壶本身连接。经过重新校准，看似没有任何连接。然后，不可靠的WiFi连接需要不断地检查和重置。”——这所有一切只是为了一杯热水吗？如果水壶水位一直被监测并回送到我的系统，以便将煮沸开水的本地用电量传输到我的家庭能效系统，那么我可以理解。对我来说这就是发送见解，而不仅仅是数据。

传感器中的智能分区和嵌入算法可以在源头实时解读最关键的数据。嵌入智能传感器和云端的算法可让数据解读远远超越硅芯片。事实上，这使得预测未来系统行为成为可能。在任务关键型应用中加速采用物联网解决方案依赖于构建安全系统的能力——智能分区可实现这一点。

在工业自动化中，主动机器监控可以大幅提高正常运行时间，从而改造工厂。例如，精确的MEMS振动传感器和算法可以预测机器性能和可靠性，在本地实现实时优化和干预，同时在云端可以积累跨多个工厂多个系统的信息，进行分析并响应，从而提高生产力。

在移动医疗领域，生命体征和其他健康指标的临床分级监测变得越来越重要。例如，高能效光学传感器和超低功耗MEMS传感器可以通过先进的算法实时、可靠地评估患者的健康状况。另一个例子是运动抑制算法，可以更准确地从患者手腕处的光学测量系统解读心率。结果信息接着被传输到云端进行远程处理，这可能包括更为密集的数据分析，用于获取更多生物标志物和趋势。

这就是为什么应该有效地使用云端（不必花几个小时等待水壶里的水沸腾……）