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。”

　　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。”

　　Gartner公司分析師表示，云計算存儲在過去幾年中是主要目標(biāo)，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(jìn)入云端。他們主要希望在內(nèi)部部署和本地化進(jìn)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(dāng)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。”

　　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(xué)習(xí)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(jìn)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?jǐn)?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)。”

　　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(jìn)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(yuǎn)程位置進(jìn)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(fù)載可能會被傳送到云端進(jìn)行分析，然后返回到內(nèi)部數(shù)據(jù)中心進(jìn)行微調(diào)。”

　　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(jìn)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(jìn)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(biāo)，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。”

　　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(kuò)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(fù)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。”