这些天，您无法谈论新兴技术，而不提及物业的事物（IIT）和大数据。而在该备注上，工厂经理可以在精神上检查对话并返回管理日常操作。虽然可以在理论上收集和存储大量机器数据的能力是一个好主意，但由于缺乏基础设施和缺乏基础设施而难以提供互操作性标准．而且，让我们面对现实吧，谁来管理收集到的海量数据呢?
在许多组织中，正是信息技术(It)专家和数据科学家推动了大数据倡议。但在操作技术(OT)中，许多机器数据是与IT网络隔离的。此外，它具有多种格式，如应用程序日志、配置文件、网络包、传感器数据和监控控制和数据采集(SCADA)记录，这只是其中的一小部分。传统的业务智能和数据仓库工具是用结构化的模式设计的，这些模式在面向批处理的过程中工作。因此，快速将非结构化机器生成的数据转化为实时操作情报一直是一个挑战。
但是那边的人Splunk他们的旗舰产品Splunk Enterprise可以解决所有问题，这是一款操作情报软件，可以搜索、分析和可视化大量机器数据流。它从任何来源收集和索引数据，包括网络流量、web服务器、定制应用程序、GPS系统、社交媒体和已有的结构化数据库。它还可以接入设备、控制系统、传感器、SCADA和移动销售点系统，将所有这些见解整合到商业和制造运营的整体视图中。
该公司植根于IT和安全应用程序，但我们也会看到正在进行IIT Apps的客户的巨大相关性，“Splunk的IT市场副总裁Rick Fitz说。他指出，在石油工业中展示了顾客的榜样，正在寻找使用Splunk来从管道中收集遥测数据。
在另一个例子中，纽约空气制动公司集成了Splunk Enterprise和它的机车工程师辅助/显示和事件记录(LEADER)系统。LEADER使用从车上系统捕获的数据来优化燃油经济性、列车内力量和时间表遵从性。Splunk通过整合新型传感器扩展了LEADER，同时索引非结构化列车数据，以实时警报和长期趋势的形式将其转变为操作情报。
虽然纽约空气制动的例子可能与制造流程没有直接关系，但它仍然与这个一直在寻找降低成本和优化运营的新方法的行业有关。Splunk的官员表示，上个月发布的Splunk企业版6.3使得这项技术与制造业的关系更加密切。
新版本包含一个HTTP事件收集器，通过使用标准HTTP/JSON应用程序接口(API)从任何应用程序或物联网设备直接加载流数据，检索未存储在文件中的流数据。它不仅可以扩展到每秒数百万个事件，而且还包括改进的数据分析和使用机器学习的高级异常检测形式，以发现可能需要进一步调查的罕见事件。
对于几年前开发了SCADA系统的菲茨来说，跨数据运行高级分析的能力是一件非常重要的事情。我们只考虑标准差。但现在有一种方法可以显示异常行为。”
如果你还不确定Splunk是否能让你摆脱对机器数据的恐惧，那就考虑一下吧Kepware开发了一款名为工业数据转发器的Splunk插件，利用KEPServerEX支持的150多个通信驱动程序，将实时工业传感器和机器数据直接流到Splunk软件和云服务中。
所以，it和OT，仍然是一个单独的劳动力现在，美国至少可以通过技术——大数据——联合起来。
