在考慮物聯(lián)網(wǎng)存儲選項時(shí)位置很重要

　　隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生的數據量呈爆炸式增長(cháng)，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)和數字化轉型全球研究總監Dilip Sarangan說(shuō)，“現在，很多企業(yè)并不真正知道哪些數據真正有用，但一旦經(jīng)過(guò)分析，這些信息可以幫助他們做出商業(yè)決策。”

　　調研機構Gartner公司估計，2020年將有240億個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設備正在產(chǎn)生數據龐大的數據。Sarangan說(shuō)，“因此，問(wèn)題在于是否保留它，如果保留，存儲在哪里。”

　　Gartner公司分析師表示，云計算存儲在過(guò)去幾年中是主要目標，而現在正轉向內部部署存儲和邊緣存儲。而這一決定是根據具體的應用和具體的地點(diǎn)來(lái)決定的。
 

 

　　Sarangan說(shuō)，“許多擁有物聯(lián)網(wǎng)的組織不需要進(jìn)入云端。他們主要希望在內部部署和本地化進(jìn)行處理和存儲。尤其是延遲問(wèn)題，即使在未來(lái)十年也很難解決。當邊緣的大多數應用程序至少需要實(shí)時(shí)分析時(shí)，將數據傳輸到云端是沒(méi)有意義的。”

　　IDC公司基礎設施系統、平臺和技術(shù)研究副總裁EricBurgener表示，關(guān)于數據分析發(fā)生在何處的決定將推動(dòng)購買(mǎi)決定存儲容量，無(wú)論數據是存儲在云端還是現場(chǎng)數據中心，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)應用中的相關(guān)性較低，因為可以在本地存儲數據。他說(shuō)，對于分層存儲，基本概念是所有數據不必存儲在同一個(gè)高性能、高成本的存儲區域。

　　他說(shuō)，“企業(yè)只需要在那里提供必須以高性能交付的數據，并采用成本更低的數據層，而這些數據是企業(yè)不需要在現場(chǎng)或需要經(jīng)常訪(fǎng)問(wèn)的數據。”

　　需要立即分析數據的用例(例如自動(dòng)駕駛汽車(chē))通常不采用云存儲。些時(shí)間密集型用例允許數據被送回一個(gè)中心位置，在那里機器學(xué)習被應用于獲取洞察力。

　　某些行業(yè)和應用程序生成大量數據，包括公用事業(yè)、建筑自動(dòng)化系統(照明、供暖)和監控系統。例如，監控攝像機每秒傳輸大約2兆字節的數據。

　　Burgener表示，“物聯(lián)網(wǎng)存儲類(lèi)型的組合適用很多企業(yè)使用。在數據中心中，可能會(huì )看到數百兆字節和數十兆字節的存儲空間，但在邊緣位置的存儲設備卻不足20兆字節。”

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

 

　　他說(shuō)，“設備類(lèi)型有一個(gè)真正廣泛的連續性，因此他們必須開(kāi)發(fā)不同類(lèi)型的存儲設備，以便在物聯(lián)網(wǎng)設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)。”

　　Burgener說(shuō)，例如，自動(dòng)駕駛汽車(chē)用來(lái)決定是否停車(chē)的數據會(huì )在邊緣進(jìn)行處理，以便立即做出決定，但一旦做出決定，這些數據就會(huì )被丟棄。然而，有關(guān)車(chē)輛是否需要根據行駛里程加油的決定在邊緣收集，然后送回遠程位置進(jìn)行處理和存儲。

　　IDC公司基礎設施系統、平臺和技術(shù)研究副總裁NatalyaYezhkova說(shuō)，“物聯(lián)網(wǎng)沒(méi)有統一的存儲方案。每件事都是由一個(gè)特定的用例驅動(dòng)的。一些大型工作負載可能會(huì )被傳送到云端進(jìn)行分析，然后返回到內部數據中心進(jìn)行微調。”

　　還需要考慮企業(yè)對云存儲的舒適程度、數據傳輸量以及在需要移動(dòng)大量數據時(shí)對帶寬的控制程度。

　　物聯(lián)網(wǎng)設備收集的結構化數據提供了有關(guān)機器特性的信息，這些信息已傳輸到數據中心進(jìn)行分析。監控視頻產(chǎn)生的是大量的非結構化數據，可能需要實(shí)時(shí)或經(jīng)常進(jìn)行分析，因此不會(huì )再次使用。

　　此外，邊緣的存儲量由幾個(gè)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備和電池電源，這取決于數據從設備上傳的頻率。

　　她說(shuō)：“如果要實(shí)現物聯(lián)網(wǎng)的主要目標，數據不能只是保持閑置，需要通過(guò)分析來(lái)提高運營(yíng)和客戶(hù)體驗。”

　　大多數物聯(lián)網(wǎng)數據都是非結構化的，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，幾乎不收取數據入口的費用。云端還為本地數據中心過(guò)大的作業(yè)提供大數據分析工具。

　　在考慮存儲選項時(shí)，企業(yè)應確保數據管理與工作負載和應用程序的規模保持一致。

　　Yezhkova說(shuō)，“對于何時(shí)使用云端與數據中心，這并沒(méi)有一個(gè)固定的做法，對于一些企業(yè)來(lái)說(shuō)，這需要反復驗證才能得到最終結果。”