物联网设备生成的数据量激增，迫使企业重新考虑其物联网存储策略。Frost&Sullivan物联网和数字化转型全球研究总监DilipSarangan表示，“现在，许多公司并不真正了解哪些数据真正有用，但一旦分析，这些信息就可以帮助他们做出商业决策。”研究公司Gartner估计，到2020年，将有240亿台物联网设备产生海量数据。“所以问题是是否保留它，如果保留，存放在哪里，”Sarangan说。Gartner分析师表示，过去几年一直是主要目标的云计算存储，现在正转向本地存储和边缘存储。并且该决定是在特定于应用程序和特定于站点的基础上做出的。Sarangan说：“许多拥有物联网的组织不需要上云。他们主要想在本地和本地进行处理和存储。尤其是延迟，即使在未来十年内也很难解决。”当大多数应用程序在边缘程序至少需要实时分析时，将数据传输到云端是没有意义的。”IDC基础设施系统、平台和技术研究副总裁EricBurgener表示，关于数据分析发生在哪里的决定将推动购买决策存储容量，无论数据是否存储在云端、在现场数据中中心，或边缘。Burgener说，云中的分层IoT存储选项（例如，从热存储到冷存储）在IoT应用程序中不太相关，因为数据可以存储在本地。他说，分层存储的基本概念是所有数据不必存储在同一个高性能、高成本的存储区域。“企业只需要在那里获取必须以高性能、低成本数据层交付的数据，以及企业不需要在现场或需要经常访问的数据，”他说。需要立即分析数据的用例（例如自动驾驶汽车）通常不使用云存储。这些时间密集型用例允许将数据发送回中央位置，在该位置应用机器学习以获得洞察力。某些行业和应用会产生大量数据，包括公用事业、楼宇自动化系统（照明、供暖）和监控系统。例如，监控摄像头每秒传输大约2兆字节的数据。“有很多企业使用混合了物联网存储类型，”Burgener说。“在数据中心，你可能会看到几百兆和几十兆的存储，但在边缘你只有不到20兆的存储。”字节。“边缘设备不一定需要大量处理能力或大量存储，只需捕获数据并将其发送回更集中的位置进行处理。根据它们的位置，这些设备需要坚固耐用并具有足够的功率以维持数据直到电池可以更换。他说：“设备类型的连续性非常广泛，因此他们必须开发不同类型的存储设备，以便在物联网设备中以非常低的功耗运行。”这往往是更新的固态存储技术。例如，自动驾驶汽车用来决定是否停车的数据在边缘进行处理，以便立即做出决定，但一旦做出决定就会被丢弃，Burgener说。IDC基础设施系统、平台和技术研究副总裁NatalyaYezhkova说：“物联网没有单一的存储解决方案，”在边缘收集并发送回远程位置进行处理和存储。iven由一个特定的用例。一些大的工作负载可能会被发送到云端进行分析，然后返回到内部数据中心进行微调。“你还需要考虑你对云存储的舒适程度、你可以传输的数据量，以及当你需要移动大量数据时你对带宽的控制程度。物联网设备收集的结构化数据提供了关于机器的信息特点，转移到数据分析中心。监控视频产生大量非结构化数据，可能需要实时或频繁分析，因此不会被再次使用。另外，在存储量边缘由几个因素决定，包括边缘和核心之间的距离。例如，海上石油钻井平台上的低功率传感器可能需要额外的存储设备和电池电源，具体取决于从设备上传数据的频率。“如果物联网的主要目标是要实现，数据不能闲置，”她说。需要分析来改善运营和客户体验。“大多数物联网数据都是非结构化的并轻松存储在公共云中。所有主要的云提供商都提供可扩展的存储系统，几乎没有数据进入费用。提供大数据分析工具。在考虑存储选项时，企业应确保数据管理与工作负载和应用程序的规模保持一致。Yezhkova说，“对于何时使用云还是数据中心，没有一刀切的方法。对于某些企业来说，这需要反复验证才能得到最终结果。”
