从物联网设备管理数据是实时分析过程的重要方面。为确保您的数据管理解决方案可以处理IoT数据需求，请查找以下五个关键功能：
1.多功能的连接性和处理各种数据的能力：物联网系统具有多种标准，并且物联网数据遵循多种协议（MQTT，OPC等）。此外，大多数物联网数据以半结构化或非结构化格式存在。因此，您的数据管理系统必须能够连接到所有这些系统并遵守各种协议，以便您可从这些
系统中提取数据。解决方案同时支持结构化和非结构化数据同样重要。
2.边缘处理和扩展：良好的数据管理解决方案能够在将其吸收到数据湖之前，过滤掉来自IoT系统的错误记录（例如负温度读数）。它还应该能够使用元数据（例如时间戳或静态文本）来丰富数据，以支持更好的分析。
3.大数据处理和机器学习：由于IoT数据量非常大，因此执行实时分析需要能够在亚秒级的延迟内运行扩充和提取，以便可以实时使用数据。此外，许多客户希望实时操作ML模型（例如异常检测），以便他们可以在太晚之前采取预防措施。
4.解决数据漂移：由于固件升级等事件，来自物联网系统的数据可能会随时间变化。这称为数据漂移或模式漂移。重要的是，您的数据管理解决方案可以自动解决数据漂移，而不会中断数据管理过程。
5.实时监控和警报：物联网数据的获取和处理从未停止。因此，您的数据管理解决方案应提供带有流程可视化的实时监控，以随时显示有关性能和吞吐量的流程状态。数据管理解决方案还应提供警报，以防在此过程中出现任何问题。
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