Чечунг Лин, директор по маркетингу технических продуктов компании Western Digital, рассказывает на портале Information Age о том, почему не существует универсального решения для хранения данных Интернета вещей (IoT).
За сложной сетью подключенных технологий и устройств, составляющих ландшафт Интернета вещей, скрывается такая же большая и разветвленная сеть инфраструктуры данных. Объем данных, производимых IoT, коррелирует с масштабным ростом, который переживает этот сегмент. Хотя сбор данных является ключевой частью процесса, необходимо также обеспечить их хранение, доступ к ним и преобразование в ценные инсайты. Поскольку данные являются самым большим и уникальным ресурсом в каждом приложении IoT, предприятия должны уделять внимание тому, как правильно их хранить, чтобы извлечь из них максимальную пользу.
Назначение IoT-приложений различно — от систем безопасности до автоматизированных цепочек поставок и медицинских носимых устройств — как и требования к ним. Поэтому в каждом случае должна быть своя комплексная архитектура, способная удовлетворить широкий спектр запросов и требований. Без решений для хранения данных, которые отвечают конкретным требованиям, невозможно реализовать весь потенциал данных IoT. Следующие свойства систем хранения демонстрируют, почему решения для хранения данных должны быть специфическими и адаптированными.
Долгосрочное хранение
Чтобы извлечь максимальную пользу из подключенных технологий, очень важно, чтобы некоторые данные собирались и хранились на долгосрочной основе. Часто эти данные используются для выявления ежедневных, ежемесячных и ежегодных тенденций, поэтому, хотя их анализ может и не требоваться немедленно, очень важно, чтобы они хранились надежно и безопасно.
Ключевую роль здесь играет «холодное» хранение. Оно предназначено для данных, к которым обращаются время от времени, и их экономически выгоднее хранить на дешевых носителях, таких как жесткие диски, — по сравнению с живыми, «горячими» данными, к которым нужно обращаться часто и которые хранятся на твердотельных накопителях. Поскольку объем данных постоянно растет, становится необходимым хранить все больше данных на более холодных уровнях хранения до тех пор, пока они не понадобятся.
Ключевым примером, когда долгосрочное хранение данных является приоритетным, являются медицинские устройства, которые, например, отслеживают режим сна, ежедневные движения, питание и уровень кислорода в крови, чтобы выявить возможности для улучшения здоровья.
Долговечность и устойчивость
Некоторые решения для хранения данных разрабатываются с учетом таких свойств, как долговечность и отказоустойчивость. Такие решения, включая высоконадежные встраиваемые флеш-накопители промышленного класса e.MMC (embedded Multimedia Card) и UFS (Universal Flash Storage), могут выдерживать жесткие условия эксплуатации, в том числе экстремальные температуры и вибрации, например, в заводских условиях.
Одним из распространенных сценариев, требующих таких решений, являются беспилотные летательные аппараты промышленного назначения. Такие беспилотники, например, используются работниками нефтяных буровых установок для более быстрого проведения инспекций без риска для безопасности работников. Аналогичным образом, поисково-спасательные беспилотники требуют высокой производительности в различных условиях, например, при изменчивых и экстремальных погодных условиях.
Низкая задержка на периферии
Одним из способов достижения низкой задержки является приближение вычислительных систем и СХД к месту их использования, например, на периферию сети или к периферийным устройствам. Это помогает обеспечить быструю передачу данных в реальном времени и их анализ на периферии, где низкая задержка является основным требованием.
Например, «умные» города используют данные реального времени и действуют на их основе. Аварийные службы могут взаимодействовать со светофорами для синхронизации и обеспечения более быстрого и прямого проезда к критически важным местам при одновременном ограничении движения. Интеллектуальные системы парковки позволяют клиентам быстрее находить свободные места на переполненных стоянках также в режиме реального времени.
Аналогичным образом, «умная» розничная торговля может быть реализована путем мониторинга активности, например, перемещений покупателей в магазине, что может дать представление о влиянии витрин или поддержать стратегии роста, основанные на истории покупок клиентов. Получение доступа к данным о поведении покупателей в режиме реального времени приводит к улучшению обслуживания покупателей в магазине.
Чтобы воспользоваться преимуществами низких задержек и данных реального времени, необходимо заранее продумать систему хранения данных.
Специализированная архитектура хранения данных
В целом, существуют различные характеристики СХД, которые могут наилучшим образом поддерживать различные сценарии использования IoT. Выбор правильного хранилища имеет решающее значение для извлечения оптимальной ценности из IoT-данных.
Поскольку требования различных приложений сильно разнятся, стандартного универсального решения для хранения данных недостаточно. Один размер не подходит для всех.
Чтобы максимально использовать преимущества развивающегося ландшафта IoT и преобразовать данные в мощные и ценные инсайты, необходимо разработать стратегию хранения данных, рассмотреть и правильно развернуть специальные архитектуры для конкретных сценариев использования. Задержки с переходом от универсальных к специализированным СХД чреваты потерей ценности данных из-за неспособности сохранять их в достаточном объеме.
