IoT , Big Data und Cloud: 5 bemerkenswerte Cloud-Speichertrends im Jahr 2019

Das Cloud-Computing-Paradigma bietet kostengünstigen Speicher für Unternehmen mit hervorragender Zugänglichkeit und konkurrenzloser Skalierbarkeit. Da der Markt für bis 2022 voraussichtlich auf 92 Milliarden $ anwachsen wird , ist klar, dass Unternehmen versuchen werden, die Anwendungsfälle für diese Speicherform zu maximieren.

In diesem Artikel werden fünf bemerkenswerte Cloud-Speichertrends hervorgehoben, wobei der Schwerpunkt auf IoT und Big Data liegt, während das Jahr 2019 näher rückt.

Cloud, IoT und Big Data

Unternehmen jeder Größe sammeln enorme Mengen komplexer, sich schnell bewegender Daten, die einen Wert enthalten, der ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen oder zu besseren Geschäftsentscheidungen führen kann. Ein zunehmender Anteil dieser Daten kommt in Form von Informationen aus einem Netzwerk intelligenter Geräte, die mit Sensoren ausgestattet sind; das sogenannte Internet der Dinge ( IoT ).

Tatsächlich ist das erwartete Wachstum der IoT Daten so groß, dass Cisco schätzt, dass das IoT ab 2019 mehr als 500 Zettabyte pro Jahr an Daten erzeugen wird – das sind 500 Millionen Petabyte!

Das Problem besteht darin, dass die Bereitstellung der Infrastruktur, die zum Verarbeiten, Speichern und Ableiten von Erkenntnissen aus IoT Daten und anderen Big-Data-Quellen erforderlich ist, vor Ort unerschwinglich teuer ist. Viele Unternehmen nutzen mittlerweile die Cloud als realistische Option zur Unterstützung ihrer Big-Data-Workloads. Dies liegt daran, dass die Cloud eine zentralisierte Plattform mit Zugriff auf eine leistungsstarke Computerinfrastruktur und kostengünstigen Speicher zu relativ geringen Kosten bietet.

1. Cloud-Big-Data-Analyse

Damit die Cloud Big-Data-Analysen unterstützen kann, muss ihre Architektur die hohen Anforderungen an die Speicherleistung für solche Workloads erfüllen. Daher ist es wichtig, dass Unternehmen, die Big-Data-Analysen in der Cloud durchführen möchten, nur leistungsstarke verteilte Speicheroptionen wählen.

Glücklicherweise beginnen einige der wichtigsten Cloud-Speicheranbieter, darunter AWS, Google und Microsoft, den gestiegenen Bedarf an leistungsstärkerem Speicher zu erkennen und beginnen nun damit, ihre bestehenden Dienste um die für die Durchführung von Big-Data-Analysen erforderlichen Funktionen zu erweitern gewünschten Leistungsniveaus.

Da sich Cloud-Speicheranbieter weiterentwickeln und ihre Dienste aktualisieren, können Sie damit rechnen, dass Cloud-Speicher noch stärker zur Unterstützung von Big-Data-Analyse-Workloads genutzt wird.

2. Speicher-Tiering für Big Data

Auch wenn Unternehmen lieber eine dedizierte private Cloud oder eine lokale Infrastruktur für die primäre Speicherung großer Datenmengen verwenden, können öffentliche Cloud-Speicherdienste dennoch eine Rolle bei Tiered-Storage-Ansätzen spielen. Beim Storage-Tiering werden richtlinienbasierte Datenklassifizierungsregeln verwendet, um Daten zwischen verschiedenen Arten von Speichertechnologien zu verschieben.

Beispielsweise Cloud-Storage-Tiering-Service die Nutzung der leistungsstarken Amazon EBS-Volumes für „heiße“ Daten und des Amazon S3-Objektspeichers für „kalte“ Daten. Big-Data-Frameworks wie Hadoop unterstützen diese Art der Speicherschichtung und ermöglichen es Unternehmen, ihre Cluster in Hot- und Cold-Speicherschichten zu kategorisieren, je nachdem, wie oft Sie auf die Daten in jeder Schicht zugreifen.

Storage-Tiering für Big Data sorgt für ein zusätzliches Maß an Kosteneffizienz, insbesondere wenn Unternehmen öffentliche Cloud-Speicherdienste als kostengünstige Option für weniger häufig aufgerufene Daten nutzen.

3. Migration dunkler Daten

Laut Gartner handelt es sich bei Dark Data um Informationen, die Unternehmen im Rahmen ihrer regulären Aktivitäten sammeln, aber nicht für andere Zwecke nutzen. Diese Daten könnten einen Wert enthalten, werden jedoch in einem unstrukturierten Format gespeichert und sind möglicherweise nicht über eine Abfrage zugänglich (z. B. Informationen in gescannten Dokumenten).

Die Extraktion dunkler Daten wird immer weiter verbreitet, da Unternehmen einen Mehrwert daraus ziehen und ihre Analysen durch den Zugriff auf größere Datenpools verbessern möchten. Cloud-Speicherdienste können hier hilfreich sein, um die Kosten für die gesamte Extraktionsaufgabe zu senken.

Im Idealfall verwenden Unternehmen Tools zur Extraktion dunkler Daten, die Müllinformationen von wertvollen Informationen unterscheiden können, indem sie erstere entfernen und letztere in kostengünstigen Cloud-Speicher migrieren.

4. Optimierung des Cloud-Speichers für maschinelles Lernen

Die Revolution der Unternehmens-KI ist in vollem Gange und Cloud-Anbieter verfügen bereits über die Technologien, um Unternehmen ihre eigene leistungsstarke KI-Infrastruktur bereitzustellen. Insbesondere Modelle und Algorithmen des maschinellen Lernens treiben einige der aufregendsten KI-Anwendungsfälle in Unternehmen voran.

Angesichts der Tatsache, dass diese Modelle auf riesigen Datenmengen basieren, um ihre Leistung zu verbessern, wundern Sie sich nicht, wenn Cloud-Anbieter ihre Cloud-Speicheroptionen unter Berücksichtigung des maschinellen Lernens weiter verfeinern und optimieren.

5. IoT Sensordatenspeicherung und App-Entwicklung

Das Leistungs- und IoT Datenspeicherunternehmen Amazon DynamoDB bietet NoSQL-Datenbanken mit geringer Latenz zum Speichern und Abfragen von Gerätedaten. erweisen sich kleinere Boutique-Plattformen wie Ubidots und Losant IoT App-Entwicklungsplattformen, die komplette Sets an Tools und App-Komponenten zum Verbinden, Verarbeiten, Speichern und Analysieren von Daten sowohl am Edge als auch in der Cloud bereitstellen. Erwarten Sie, dass Unternehmen diese Art von dedizierten IoT Speicher- und Verarbeitungsdiensten im Jahr 2019 deutlich häufiger nutzen werden.

Einpacken

Cloud-Speicher hat seit 1983 einen langen Weg zurückgelegt. CompuServe bot seinen Verbrauchern eine kleine Menge Speicherplatz an, der zum Speichern von hochgeladenen Dateien verwendet werden konnte. Diese fünf Trends zeigen, was Sie im Jahr 2019 erwarten können, wenn Sie in Ihrem Unternehmen mit Cloud-Lösungen arbeiten oder diese einführen möchten.