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M2M和连接设备最近很受欢迎，这要归功于一个相对较新的绰号——“物联网”。但它的流行绝不仅仅是因为这个名称很新鲜。 每台机器都有生成数据的能力，这些数据被设备自行存储。迄今为止，我们关注的焦点还是设备或系统之间的数据传输和共享。据Machina研究，到2022年，将有18亿M2M连接，并且以每年22%的增长率增长。 
M2M和连接设备最近很受欢迎，这要归功于一个相对较新的绰号——“物联网”。但它的流行绝不仅仅是因为这个名称很新鲜。企业对M2M的投资主要是为了远程监控和远程设备诊断。然而，他们一直不愿在用于趋势预测分析的数据仓库和分析解决方案方面多作投资，因为传统的数据仓库解决方案昂贵又费时费力。现在，大数据在云计算中的可用性使得企业无需庞大的前期投资也可以获得巨大的投资回报率。 虽然大数据用例围绕数据数量、种类和速度不断增长，但是云计算却更侧重于标准格式的低字节数据传输和更小的磁盘I/O速度。考虑到云计算中可用的大数据技术，最终还是M2M分析更胜一筹。 构建大数据M2M分析前的注意事项 然而，M2M确实带来了不小的挑战。各种M2M的分段、应用和设备，以及动态和不可预测的流量，对低延迟和实时性的要求，当创建一个低成本、高吞吐量和数据安全的解决方案时，这些都是不可小觑的问题。 要克服这些障碍，并构建一个M2M的分析解决方案，企业开发团队必须作好在云中如何最好地利用大数据技术的准备 | 
