更高級的數據意味著更高級的網絡監控。

大數據開始以我們幾年前無法想象的方式改變我們的日常生活。最近的研究表明，到2020年，我們有望看到44澤字節或44萬億千兆字節的數據格局。

將此與我們目前擁有的4.4澤字節進行比較，很容易看出即將發生的爆炸性增長。但目前的技術限制只能讓我們分析和利用大約0.5%的數據——其余的都被浪費了。

像上面這樣的統計數據強調了對嚴格的網絡監控協議的需求。這些最佳實踐不僅可以幫助您的組織控制所有這些數據，還可以確保您的運營符合任何當前或未來的法律、標準或趨勢。

實時監控數據

組織需要建立由IT專家和應用程序管理專業人員組成的聯合團隊來容納這些海量數據集。龐大的數據量和各種來源需要配備精良的多學科工作人員來理解傳入的信息。

但他們還需要合適的硬件來支持傳入的信息。Shimane Fujitsu的團隊最近使用云計算和物聯網連接的傳感器來創建其產品返工站的綜合可視化模型，最終可以更好地訪問有關截止日期和發貨日期的信息，并降低運輸成本和縮短交貨時間。

根據這些數據采取行動

收集和監控傳入數據僅僅是個開始。如果您希望通過大數據分析產生最大影響，您的組織需要迅速采取行動：

1.實時處理

利用需要即時流式傳輸、處理、管理和利用的持續數據輸入和輸出的信息。一般示例包括銀行ATM、天氣雷達系統和零售銷售點設備。

Centrak使用實時定位系統或RTLS來跟蹤日常工作流程并最大限度地提高客戶回報。他們的技術直接向醫生、護士和行政級別的官員提供可操作的數據。雖然Centrak的服務目前僅用于醫療保健領域，但這種技術很容易轉移到其他行業。

實時數據處理在大數據管理、歸檔和倉儲中也很有用。盡管它最初是在向電子交易過渡期間由證券交易所使用的，但流式數據收集和處理在當今幾乎每個行業都有用。

基于機器的算法經常出現在實時欺詐檢測中。通過分析和突出各種習慣、趨勢和模式，當今的實時處理系統可以識別哪些活動具有欺詐的可能性，并標記它們以供進一步調查。在這種情況下，機器和人工都需要完成這個過程。

2.近實時處理

與實時處理相比，這是一種常見的替代方法，可以減少計算需求和開銷成本。這種方法仍然很快，但通常會在幾分鐘而不是幾秒鐘內得出結果。

最近在奧蘭多市附近部署了微波車輛檢測系統或MVDS，以監控車輛交通并減少擁堵。通過安排他們的監視器以每分鐘為基礎歸檔交通流量數據，研究人員利用了一個近乎實時的處理系統。他們最終能夠識別出更擁堵的時期，并提前向司機發出適當的警告。

當時間不那么重要時，使用批處理。這種方法可能需要數小時、數天甚至數周時間。盡管速度沒有那么快，但此過程通常會帶來更深入的分析和更好的商業智能。

印度一家領先的IT解決方案提供商最近在其后端交易處理系統中實施了近實時處理。升級帶來了許多可衡量的好處，包括：

大大減少處理時間和成本。他們將每個項目的時間減少了10倍以上。

改進了網絡資源的優化。他們在整個系統中總共實現了65%的集群利用率。

該公司將100,000件商品的處理時間從12小時縮短到50分鐘，并將處理成本削減了近70%。還實施了并行處理，進一步縮短了項目時間。使用他們當前的系統，該公司每分鐘可以處理800條記錄，每處理1,000件物品的成本為10美分。

在緊急情況下保持生產力

現代公司還需要擔心業務連續性和災難規劃。無論是像長達一小時的停電這樣簡單的事情，還是更糟糕的事情，制定應急計劃都是至關重要的。

威斯康星大學麥迪遜分校最近遭遇了一次大停電。電子郵件、語音郵件甚至網站突然被蒙在鼓里。一些系統恢復為離線備份，例如圖書館的圖書結賬系統，但其他系統在數小時內無法訪問。在這種情況下，學校借助社交媒體和短信向學生和教職員工傳遞重要信息。

意識到大數據和網絡監控的重要性

未能圍繞大數據流和分析引入最佳實踐的企業和組織面臨著眾多挑戰。

僅在上述案例研究中，既定協議的存在導致了更大的生產工作流程、更多的信息訪問和改善的公共安全。

通過每個行業和每個專業的此類具體示例，很容易看出實時網絡監控變得多么重要。