随着全球迈入数字经济时代，数据、连接和流量预计将激增，现有基础设施无法应对。
我们常常谈论数字经济，却很少深入探讨它究竟意味着什么。它意味着纸质记录和电话沟通正逐渐被审计跟踪记录和电子邮件取代，发票和客户档案也正逐步被电子收据和数据库记录取代。
未来，人们将会认为，我们向数字数据的迁移与从石板转向纸莎草一样具有深远的历史影响。人类记录数据的方式每经历一次演变，成本都会更低、速度更快、效率也会更高。这意味着，我们不仅在创造数据，还在以前所未有的速度囤积数据。
这种趋势仍看不到尽头。当我们能够用高效的二进制数字1和0记录海量数据时，数字经济开始初现端倪。但当时的数据采集仍主要依靠人工。在互联网发展初期，收集的数据大多来自数据录入和日志文件。
如今，我们已经掌握了自动收集数据的方法。借助微型晶体管和机器人技术，我们将过去需要整栋建筑才能提供的计算能力压缩到针尖大小，并将其应用于各种物品中：灯泡、手表、运动传感器、摄像头、净水器、汽车、冰箱、手表、手机、泰迪熊和玩具。
如今，似乎已经没有什么东西不能联网，不能成为不断发展的物联网的一部分了。没错，我也听说过那款成人玩具。不必展开讨论，毕竟这是一个适合全年龄阅读的博客。
但设备存在并不意味着会被使用，而物联网设备的爆发式增长才刚刚开始。这意味着未来几年，接入互联网的设备将越来越多，数量远超以往，而且这些设备传输和接收的数据量也将达到前所未有的规模。行业预测显示，到2020年，全球联网设备将达到500亿台，相当于地球上每人拥有7台设备。
我现在坐在这里，一眼就能数出自己的3台设备，这还不包括家里的其他设备。如果环顾自己的办公桌仍不足以让您信服，下面还有一些实用的统计数据。
根据Chetan Sharma Consulting汇总的今年第二季度统计数据，仅汽车接入蜂窝网络的速度就超过了其他所有设备。综合美国所有运营商的数据，该季度约有140万辆汽车接入蜂窝网络，相比之下，手机为120万部，平板电脑不足90万台。
通过取消配送中心内托盘搬运车的人工驾驶，Giant Eagle将生产效率提高了10%至30%。每辆车都配有用于收集数据的传感器。所有数据，包括所搬运货物的大小、货物交付所需时间、车辆在设施内的位置以及车辆停机时间，都会上传到Seegrid Supervisor应用程序。
Chick-fil-A部署了温度传感器，用于监测其冷冻柜和冰箱，确保食品安全。此前采用人工监测，需要目视检查每个温度计；当餐厅关门、无人值守时，这种方式存在较大风险。现在，传感器可全天候监测并每小时报告一次。如果冷藏设备发生故障而未被发现，这套系统有望避免约15,000至20,000美元的库存更换成本。
我还有很多例子，但说到这里，有一点已经很清楚：全球每时每刻都在生成、传输和存储大数据。其中相当一部分并非面向消费者。业界将其称为“工业”数据，主要用于监控运营和流程。如今，各处部署着数以百万计的传感器，每个传感器都在生成数据。
海量数据。
物联网设备会在后台更新，报告状态、检查新指令并交换收集到的数据。每台设备每天都会与对应的应用通信。该应用位于某个地方，可能在数据中心，也可能在云端。无论它位于何处，关键在于它确实存在。因为设备与应用之间还有基础设施和服务，而这些基础设施和服务尚未准备好应对爆发式增长。
这并非只是我的个人观点。一篇《福布斯》文章援引了贝恩公司的一项调查。该调查覆盖全球325家公司，结果发现：“59%的受访公司认为，他们缺乏从数据中获得有意义业务洞察的能力。在贝恩公司另一项针对250家公司的调查中，85%的受访公司表示，需要投入大量资金来更新现有数据平台，包括整合和清理数据、简化访问和权限管理，以及改善对外部数据源的访问。”［着重号为笔者所加］
当然，这场数据爆炸的核心是数据平台（如果您今天在玩“流行术语宾果”，这就是所谓的“大数据”。不用谢）。也就是数据库。对于MongoDB和Heroku等NoSQL（非关系型）数据库，以及Oracle、MySQL和Microsoft等SQL（关系型）数据库，业界都有大量支持或反对的评论和专家分析。
但在讨论大数据、仪表板和运营洞察收集时，人们往往忽略了一个事实：这些数据源要实现规模化并支持访问，背后需要大量基础设施。很少有业务线负责人或高管会伏在键盘前亲自编写查询，从数据中挖掘价值。这项工作同样由应用来完成。
如果说数字经济中有一条普遍规律，那很可能就是：总有某个应用负责控制数据访问。
而该应用需要基础设施支撑。它需要安全保障和扩展能力；在这个数字世界不分昼夜的时代，它还需要全天候保持可用。
如今的基础设施是为Web构建的。确切地说，它服务于人和应用。两者仍然至关重要，但现在我们还必须同时应对物联网设备在规模、安全性和可用性方面的要求。我们需要重新评估这对网络和基础设施意味着什么，以及对相关运维流程有何影响。这些流程负责扩展和保护位于用户与应用之间的应用和设备。这里所说的用户也包括物联网设备和系统。
我们需要重新思考如何管理身份验证和授权，如何确定请求与响应的优先级并进行处理，以及如何保护最关键的业务资产（即数据），避免其泄露给不应访问的人（或物）。
如果要应对“大数据”及其带来的种种挑战，我们还有许多重要工作要做。
关于作者
Lori MacVittie是F5首席技术官办公室的杰出工程师兼首席技术布道师，在应用交付、自动化战略和基础设施领域拥有深厚的专业知识。无论是为AI智能体定义防护机制、剖析脆弱的多云架构，还是探索可扩展系统的极限，她都善于化繁为简。她在应用开发、IT架构以及网络和系统运维领域拥有30多年的行业经验。加入F5之前，她曾担任技术编辑，并因出色表现获得奖项。 MacVittie拥有计算机科学硕士学位，著述颇丰，出版作品涵盖安全、云和企业架构领域。她还热衷于桌面游戏和电子游戏，并且对奶酪有着毫不掩饰的鲜明见解。
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