ما هو إنترنت الأشياء وكيف يعمل؟

في عام 2021، كان هناك أكثر من 10 مليارات جهاز إنترنت الأشياء في العالم، وبحلول عام 2025، تتوقع IDC أن يتجاوز توليد البيانات العالمية 73 زيتابايت – وهو ما يساوي 73 تريليون غيغابايت. على الرغم من أننا لا نستطيع في الواقع قياس البيانات الرقمية من الناحية المادية، يمكننا القول إنه إذا تم تحويل كل تلك البيانات إلى أقراص مرنة في التسعينات - ووضعت نهايتها لنهايتها - فإنها يمكن أن تذهب إلى القمر وتعود إلى أكثر من 5000 مرة.

خلال عقود قليلة فقط، نمت بيانات إنترنت الأشياء بشكل كبير، ومن المرجح أن تستمر. فماذا انطلق من طفرة إنترنت الأشياء هذه؟ ولكي تتطور إنترنت الأشياء، كان لا بد من مجموعة محددة من التقنيات أن تجتمع وتتقدم في آن واحد.

• الاتصال: تطور من البدايات المتواضعة القائمة على المودم، أصبح الاتصال بالإنترنت والسحابة اليوم سريع ومتين بما فيه الكفاية بما يكفي لإرسال واستقبال أحجام هائلة من البيانات ودعم النمو الأسي لإنترنت الأشياء. 
• تكنولوجيا الاستشعار: مع الارتفاع المطرد في الطلب على ابتكار أجهزة استشعار إنترنت الأشياء، انتقل السوق من عدد قليل من مقدمي الخدمات المكلفة المتخصصة إلى صناعة تصنيع أجهزة استشعار ذات عولمة وتنافسية عالية من حيث الأسعار. ومنذ عام 2004، انخفض متوسط سعر مستشعرات إنترنت الأشياء بأكثر من 70%، مصحوباً بارتفاع وقوده الطلب في وظائف أفضل وتنوع في هذه المنتجات.
• طاقة الحوسبة: سيكون هناك مرتين أكثر من البيانات التي تم إنشاؤها في السنوات الخمس المقبلة، مقارنة مع منذ بدء التخزين الرقمي. ولاستخدام كل تلك البيانات والاستفادة منها، تتطلب الشركات الحديثة كميات متزايدة باستمرار من الذاكرة وقوة المعالجة. وكان السباق لتحقيق ذلك سريعاً وتنافسياً ودفع إلى تزايد أهمية إنترنت الأشياء وقابليته للتطبيق.
• تقنية البيانات الضخمة: منذ ثمانينيات القرن العشرين، نمت بيانات العالم، بالإضافة إلى تقنية الكمبيوتر اللازمة لتخزينها، بشكل كبير. وقد أتاح التقدم في قواعد البيانات وأدوات التحليل معالجة أحجام هائلة من البيانات المولدة من أجهزة إنترنت الأشياء والمركبات الذكية والمعدات وتحليلها في الوقت الفعلي. هذه السرعة والسعة ضروريان لإنترنت الأشياء.
• الذكاء الاصطناعي وتدريب الآلة: توفر هذه التقنيات القدرة ليس فقط على إدارة ومعالجة كميات هائلة من بيانات إنترنت الأشياء، ولكن على تحليلها والتعلم منها. البيانات الضخمة هي الغذاء المفضل للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. وكلما كانت مجموعات البيانات أكبر وأكثر تنوعًا، زادت فعالية ودقة الرؤى الشاملة والمعلومات التي يمكن أن تقدمها التحليلات المتقدمة المشغَّلة بواسطة AI. وقد نما الارتفاع في أجهزة إنترنت الأشياء كثيراً إلى جانب تقدم الذكاء الاصطناعي وشهيته للبيانات التي تقدمها.
• الحوسبة السحابية: مثلما كان الاتصال جزءًا لا يتجزأ من تطوير إنترنت الأشياء، فإن صعود الحوسبة السحابية ارتبط أيضًا ارتباطًا وثيقًا بتطورها. ومع القدرة على تقديم طاقة معالجة وتخزين كبير الحجم عند الطلب، مهدت خدمات إنترنت الأشياء السحابية الطريق أمام أجهزة إنترنت الأشياء لجمع ونقل مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة على نحو متزايد.