Deprecated: Calling get_class() without arguments is deprecated in /var/www/vhosts/localhost/html/wp-content/plugins/integracao-rd-station/includes/events/rdsm_plugin_uninstalled.php on line 12 Deprecated: Calling get_class() without arguments is deprecated in /var/www/vhosts/localhost/html/wp-content/plugins/integracao-rd-station/rdsm_assets_loader.php on line 14 Deprecated: Calling get_class() without arguments is deprecated in /var/www/vhosts/localhost/html/wp-content/plugins/integracao-rd-station/rdsm_assets_loader.php on line 15 Deprecated: Calling get_class() without arguments is deprecated in /var/www/vhosts/localhost/html/wp-content/plugins/integracao-rd-station/rdsm_assets_loader.php on line 16 Deprecated: Calling get_class() without arguments is deprecated in /var/www/vhosts/localhost/html/wp-content/plugins/integracao-rd-station/rdsm_assets_loader.php on line 17 Warning: Trying to access array offset on false in /var/www/vhosts/localhost/html/wp-content/plugins/schema/includes/integrations/amp.php on line 29 Quatro duras verdades sobre Internet das Coisas IT Forum
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Quatro duras verdades sobre Internet das Coisas

A maioria das tecnologias passa por uma fase em que tudo parece possível.
Aconteceu com os computadores pessoais no início dos anos 80, com a Internet no
final da década de 1990 e com os aplicativos móveis no início desta década.

Com o tempo, de repente ou gradualmente, a realidade se instala.

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A Internet das Coisas ainda parece promissora, com vendedores e analistas
prevendo bilhões de dispositivos conectados que resolverão todos os tipos de
problemas em casas e empresas. Mas as costuras estão começando a aparecer. Por
mais promissora que seja a tecnologia, ela apresenta algumas deficiências. Aqui
estão alguns delas.

1 – Bad Data (Dados ruins)
Os sistemas IoT são tão bons quanto os dados que capturam, e alguns desses
dados estão aquém do necessário.

Até 40% dos dados dos sensores IoT podem estar errados, ser redundantes ou
inúteis quando chegarem à nuvem, de acordo com a General Electric. Isso torna
mais difícil a sua coleta e processamento.

Ambientes agressivos aumentam as probabilidades de um sensor gerar
informações ruins: condições de temperatura e pressão, como a variação do
tempo, o vandalismo e as pragas estão entre os muitos perigos enfrentados pela
coletada massiva de dados a partir de sensores. Para obter melhores resultados,
usuários de IoT empresarial podem precisar calibrar seus sensores, instalar nós
redundantes ou usar um tipo de dispositivo de detecção, como uma câmera, para
monitorar todo o sistema.

A Inteligência Artificial pode ajudar a resolver o problema, analisando
dados de vários sensores para chegar a conclusões mais precisas. Por exemplo,
os médicos podem monitorar um paciente com wearables que medem diferentes
sinais vitais que podem ser cruzados para uma análise mais precisa e até para
identificação e descarte de erros. Além disso, a filtragem de leituras que não
sejam necessárias – como 1 mil relatórios consecutivos de que um pipeline não
apresentou falhas nos últimos cinco minutos – é uma grande parte do que a Fog
ou a Edge Computing deve fazer.

2 – Dispositivos inseguros
Muitos dispositivos IoT domésticos já saem de fábrica com brechas de segurança,
e aqueles que não as têm, provavelmente terão. E não é suficiente enviar
pacotes de correção e atualização e pedir aos proprietários para instalá-los,
porque a maioria não vai fazê-lo, conforme alerta do Broadband Internet
Technical Advisory Group.

O pessoal da Hangzhou Xiongmai Technology aprendeu esta lição da maneira
mais dura no ano passado, quando seus DVRs e câmeras conectadas à Internet
passaram a ser usados em um ataque de negação de serviço da botnet  Mirai, que tirou do ar grandes serviços de
Internet. Senhas fracas padrão permitiram a captura desses equipamentos pelos
atacantes. A empresa já havia parado vender unidades com essas senhas fracas no
ano anterior, mas produtos mais antigos não foram atualizados por seus
proprietários, apesar do pedido da empresa para que o firmware fosse atualizado
e as senhas alteradas manualmente.

Isso significa duas coisas: dispositivos IoT atraem hackers, porque eles são
abundantes e negligenciados, e cabe aos fornecedores construir a camada de
segurança e permitir atualizações automática over-the-air.

3 – Rápidas mudanças tecnológicas
IoT ainda é um alvo em movimento, e assim permanecerá por muito tempo ainda.
Isso torna difícil escolher tecnologias, porque algumas podem não sobreviver no
longo prazo.

Se você é uma empresa com milhões de sensores instalados, de um fornecedor
que acabou saindo o mercado, manutenção e migração podem sair muito caro.

Algumas especificações com apenas alguns anos de idade, como IoTivity e
AllJoyn, já estão se fundindo. Ter menos padrões é provavelmente uma coisa boa,
e os fornecedores vão tentar manter a compatibilidade do trabalho antigo com o
novo, mas toda consolidação pode gerar surpresas.

Redes de baixa potência e de área ampla também endereçam esse problema. Há
muitas para escolher a partir de agora, mas analistas dizem que, provavelmente,
o mercado não suportará uma diversidade muito grande no longo prazo. E embora
as torres possam não ser desativadas antes que seja hora de substituir os
dispositivos conectados à rede, ela  também não estará em expansão.

Por enquanto, é melhor proceder com cautela.

4 – Falta de critério na adoção
Conectando um monte de máquinas e passar a automatizar processos e receber
insights de negócios soa como boa música, mas IoT não funciona dessa maneira.

Não se jogue de cabeça. Projetos-piloto são uma boa maneira de começar.
Pressa pode causar mais confusão do que conveniência: 51%  das empresas
participantes de um estudo da Strategy Analytics não tinham certeza se seus
projetos de IoT estavam se pagando.

Um dos grandes motivos para projetos IoT é o desejo de tomar melhores
decisões, o que exige análise para apresentar conclusões de uma forma útil.

Cerca de 60% das empresas pesquisadas pela LNS Research disseram que não têm
conhecimento interno suficiente para lançar um projeto de IoT por falta de
profissionais de análise de dados. Matthew Littlefield, presidente e analista
principal da LNS, diz que os 40% restantes – aqueles que dizem ter as
habilidades necessárias – “não entendem realmente o tamanho do
desafio”.

Projetos de coleta de dados precisam caminhar de mãos dadas com os de
análise, incluindo saber que perguntas fazer e quais ferramentas serão
necessárias para respondê-las.

O ecossistema de IoT é complexo, e os trabalhadores de tecnologia terão que
ter algum conhecimento sobre cada aspecto desse ecossistema, diz Seth Robinson,
diretor sênior de análise de tecnologia da CompTIA.

“Não se trata apenas de construir um sistema técnico competente que
possa realizar uma tarefa para a operação diária”, diz ele. “Trata-se
de usar esta tecnologia para avançar em novas áreas. Tem que haver esse
conhecimento do que o negócio está tentando fazer”.

Conclusão
Acima de tudo, para que as empresas possam aproveitar essa revolução
tecnológica e aplicar o conceito de IoT a favor dos negócios, é preciso
entender que ele não é limitado a uma tecnologia específica, e sim a um momento
que estamos vivenciando no setor de TI, no qual os fornecedores de tecnologia,
organizações e usuários finais, vêm construindo juntos.

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cristina.deluca
9 anos ago

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