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[導讀] 隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長,迫使企業(yè)重新考慮其物聯(lián)網(wǎng)存儲策略。 Frost&Sullivan公司物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型全球研究總監(jiān)Dilip Sarangan說,“現(xiàn)在

隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈爆炸式增長,迫使企業(yè)重新考慮其物聯(lián)網(wǎng)存儲策略。

Frost&Sullivan公司物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型全球研究總監(jiān)Dilip Sarangan說,“現(xiàn)在,很多企業(yè)并不真正知道哪些數(shù)據(jù)真正有用,但一旦經(jīng)過分析,這些信息可以幫助他們做出商業(yè)決策?!?/p>

調(diào)研機構(gòu)Gartner公司估計,2020年將有240億個物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備正在產(chǎn)生數(shù)據(jù)龐大的數(shù)據(jù)。Sarangan說,“因此,問題在于是否保留它,如果保留,存儲在哪里?!?/p>

Gartner公司分析師表示,云計算存儲在過去幾年中是主要目標,而現(xiàn)在正轉(zhuǎn)向內(nèi)部部署存儲和邊緣存儲。而這一決定是根據(jù)具體的應(yīng)用和具體的地點來決定的。

Sarangan說,“許多擁有物聯(lián)網(wǎng)的組織不需要進入云端。他們主要希望在內(nèi)部部署和本地化進行處理和存儲。尤其是延遲問題,即使在未來十年也很難解決。當邊緣的大多數(shù)應(yīng)用程序至少需要實時分析時,將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫耸菦]有意義的?!?/p>

IDC公司基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)、平臺和技術(shù)研究副總裁EricBurgener表示,關(guān)于數(shù)據(jù)分析發(fā)生在何處的決定將推動購買決定存儲容量,無論數(shù)據(jù)是存儲在云端還是現(xiàn)場數(shù)據(jù)中心,還是在邊緣。

Burgener表示,云中的分層物聯(lián)網(wǎng)存儲選項(例如,從熱存儲到冷存儲)在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中的相關(guān)性較低,因為可以在本地存儲數(shù)據(jù)。他說,對于分層存儲,基本概念是所有數(shù)據(jù)不必存儲在同一個高性能、高成本的存儲區(qū)域。

他說,“企業(yè)只需要在那里提供必須以高性能交付的數(shù)據(jù),并采用成本更低的數(shù)據(jù)層,而這些數(shù)據(jù)是企業(yè)不需要在現(xiàn)場或需要經(jīng)常訪問的數(shù)據(jù)。”

需要立即分析數(shù)據(jù)的用例(例如自動駕駛汽車)通常不采用云存儲。些時間密集型用例允許數(shù)據(jù)被送回一個中心位置,在那里機器學習被應(yīng)用于獲取洞察力。

某些行業(yè)和應(yīng)用程序生成大量數(shù)據(jù),包括公用事業(yè)、建筑自動化系統(tǒng)(照明、供暖)和監(jiān)控系統(tǒng)。例如,監(jiān)控攝像機每秒傳輸大約2兆字節(jié)的數(shù)據(jù)。

Burgener表示,“物聯(lián)網(wǎng)存儲類型的組合適用很多企業(yè)使用。在數(shù)據(jù)中心中,可能會看到數(shù)百兆字節(jié)和數(shù)十兆字節(jié)的存儲空間,但在邊緣位置的存儲設(shè)備卻不足20兆字節(jié)。”

邊緣設(shè)備不一定需要大量處理能力或大量存儲,只需捕獲數(shù)據(jù)并將其發(fā)送回更集中的位置進行處理。根據(jù)它們的位置,這些設(shè)備需要堅固耐用,并且具有足夠的電力來維持數(shù)據(jù),直到可以更換電池

他說,“設(shè)備類型有一個真正廣泛的連續(xù)性,因此他們必須開發(fā)不同類型的存儲設(shè)備,以便在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中以非常低的功率運行。這往往是新的固態(tài)存儲技術(shù)?!?/p>

Burgener說,例如,自動駕駛汽車用來決定是否停車的數(shù)據(jù)會在邊緣進行處理,以便立即做出決定,但一旦做出決定,這些數(shù)據(jù)就會被丟棄。然而,有關(guān)車輛是否需要根據(jù)行駛里程加油的決定在邊緣收集,然后送回遠程位置進行處理和存儲。

IDC公司基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)、平臺和技術(shù)研究副總裁NatalyaYezhkova說,“物聯(lián)網(wǎng)沒有統(tǒng)一的存儲方案。每件事都是由一個特定的用例驅(qū)動的。一些大型工作負載可能會被傳送到云端進行分析,然后返回到內(nèi)部數(shù)據(jù)中心進行微調(diào)?!?/p>

還需要考慮企業(yè)對云存儲的舒適程度、數(shù)據(jù)傳輸量以及在需要移動大量數(shù)據(jù)時對帶寬的控制程度。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)提供了有關(guān)機器特性的信息,這些信息已傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心進行分析。監(jiān)控視頻產(chǎn)生的是大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),可能需要實時或經(jīng)常進行分析,因此不會再次使用。

此外,邊緣的存儲量由幾個因素決定,包括邊緣與核心的距離。例如,海洋石油鉆井平臺上的低功耗傳感器可能需要額外的存儲設(shè)備和電池電源,這取決于數(shù)據(jù)從設(shè)備上傳的頻率。

她說:“如果要實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的主要目標,數(shù)據(jù)不能只是保持閑置,需要通過分析來提高運營和客戶體驗?!?/p>

大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)都是非結(jié)構(gòu)化的,易于存儲在公共云中。所有主要的云提供商都提供可擴展的存儲系統(tǒng),幾乎不收取數(shù)據(jù)入口的費用。云端還為本地數(shù)據(jù)中心過大的作業(yè)提供大數(shù)據(jù)分析工具。

在考慮存儲選項時,企業(yè)應(yīng)確保數(shù)據(jù)管理與工作負載和應(yīng)用程序的規(guī)模保持一致。

Yezhkova說,“對于何時使用云端與數(shù)據(jù)中心,這并沒有一個固定的做法,對于一些企業(yè)來說,這需要反復(fù)驗證才能得到最終結(jié)果?!?/p>

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