物联网飞速发展的今天，物联网设备产生的数据量也急剧增长，这些数据起到承上启下的作用，向下服务于感知网络，向上为各类应用做有力支撑。这些数据以一定的形式记录于存储介质中，以便于人们对这些数据进行分析、处理。

  Frost&Sullivan公司物联网和数字化转型全球研究总监Dilip Sarangan说，“现在，很多企业并不真正知道哪些数据真正有用，但一旦经过分析，这些信息可以帮助他们做出商业决策。”

  调研机构Gartner公司估计，2020年将有240亿个物联网设备正在产生数据庞大的数据。Sarangan说，“因此，问题在于是否保留它，如果保留，存储在哪里。”

  Gartner公司分析师表示，云计算存储在过去几年中是主要目标，而现在正转向内部部署存储和边缘存储。而这一决定是根据具体的应用和具体的地点来决定的。

  Sarangan说，“许多拥有物联网的组织不需要进入云端。他们主要希望在内部部署和本地化进行处理和存储。尤其是延迟问题，即使在未来十年也很难解决。当边缘的大多数应用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公司基础设施系统、平台和技术研究副总裁 EricBurgener说，关于数据分析在哪里进行的决定将推动对存储能力的决策，不管数据是在云中还是在数据中心。

  Burgener表示，云中的分层物联网存储选项(例如，从热存储到冷存储)在物联网应用中的相关性较低，因为可以在本地存储数据。他说，对于分层存储，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。

  他说，“企业只需要在那里提供必须以高性能交付的数据，并采用成本更低的数据层，而这些数据是企业不需要在现场或需要经常访问的数据”。

  需要立即分析数据的用例(例如自动驾驶汽车)通常不采用云存储。这些时间密集型用例允许数据被送回一个中心位置，在那里机器学习被应用于获取洞察力。

  某些行业和应用程序生成大量数据，包括公用事业、建筑自动化系统(照明、供暖)和监控系统。例如，监控摄像机每秒传输大约2兆字节的数据。

  Burgener表示，“物联网存储类型的组合适用很多企业使用。在数据中心中，可能会看到数百兆字节和数十兆字节的存储空间，但在边缘位置的存储设备却不足20兆字节。”

  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，并且具有足够的电力来维持数据，直到可以更换电池。

  他说，“设备类型有一个真正广泛的连续性，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率运行。这往往是新的固态存储技术。”

  Burgener说，例如，自动驾驶汽车用来决定是否停车的数据会在边缘进行处理，以便立即做出决定，但一旦做出决定，这些数据就会被丢弃。但是，车辆是否需要根据里程在边缘处收集燃料，然后返回到远程处理和存储。

  IDC公司基础设施系统、平台和技术研究副总裁NatalyaYezhkova说，“物联网没有统一的存储方案。每件事都是由一个特定的用例驱动的。一些大型工作负载可能会被传送到云端进行分析，然后返回到内部数据中心进行微调。”

  还需要考虑企业对云存储的舒适程度、数据传输量以及在需要移动大量数据时对带宽的控制程度。

  物联网设备收集的结构化数据提供了有关机器特性的信息，这些信息已传输到数据中心进行分析。监控视频产生的是大量的非结构化数据，可能需要实时或经常进行分析，因此不会再次使用。

  此外，边缘的存储量由几个因素决定，包括边缘与核心的距离。例如，海洋石油钻井平台上的低功耗传感器可能需要额外的存储设备和电池电源，这取决于数据从设备上传的频率。

  物联网应用越来越复杂，智能化程度也日益增加，对存储系统的要求也随之增高，不同的存储模式在不同类型的应用中将会朝着更为安全、开放、兼容、高效等方向发展，以应对物联网数据的各类特性，满足智能化应用需求。对于选择什么样的存储方式，这并没有固定的说法，对企业来讲，适合自己的才是最好的。

  文章来源：《在考虑物联网存储选项时位置很重要》，智家网