物聯網生態系統由許多方面組成，數據存儲管理是其中關鍵方面之一。從頂層的角度來看，我們可以將物聯網 (IoT) 定義為由嵌入式傳感器、無人駕駛汽車、可穿戴設備、智能手機/平板電腦或家用電器等物理設備組成的網絡，這些設備可以在沒有人為干擾的情況下生成和傳輸數據。今天，我們看到物聯網和數字化的強勁動力，但這個概念在過去十年中一直在呼吸，互連的設備和應用程序在許多行業和消耗品中發揮作用。
物聯網和數字化的強勁動力
2022年最明顯的變化是連接設備、快速通信網絡、標準化通信協議和負擔得起的IT的容量增加，為物聯網流程增加了渦輪增壓。這些事情正在改變各種市場和應用程序的運營流程和產品生命周期。物聯網設備提供的精確信息使制造商能夠利用工業4.0的優勢在自動化生產/裝配線中發揮作用，但速度不如您預期的那么快。
數據收集過程
物聯網及其連接的設備和應用程序的一個不可避免的結果是大量不斷變化的數據。物聯網提供的數據必須實時處理，以得出最有用的結論并迅速做出決策，以避免瓶頸，保持生產線正常運轉，并跳過導致巨大損失的最小延遲。此功能對于依賴人工智能(AI)和機器學習(ML)的制造商來說非常重要。這兩種技術都需要數據、帶寬和對允許大規模并行處理的強大存儲管理流程的需求。
工業物聯網網絡中的數據泛洪是一個三層過程，如下所示：
數據源：物聯網從“n”個連接設備或嵌入式傳感器收集數據。然后，收集的數據要么在本地處理，要么根據對適當基礎設施的訪問、數據的敏感性、行業類型，或通過邊緣網關傳輸到云進行處理和處理或托管設施。
數據分析和應用
數據存儲：嵌入式或連接技術收集的數據然后被適當地存儲以用于短期或長期應用。有些數據可能需要根據應用程序立即處理，而有些數據可能需要安全傳輸和存儲以供將來的應用程序使用。
數據分析和應用：這是最后一層。分析數據以產生有用的信息，并為操作和控制過程提供一個王牌。對生產線和產品生命周期的詳細了解可以通過預測性維護和其他故障排除措施實現更流暢的操作。這些功能有助于跳過導致效率低下和阻礙利潤的停機時間和中斷。
處理數據存儲
存儲系統只是物聯網數據處理生態系統的一部分，但由于存儲容量不足，危及可操作性，已成為重要元素。任何物聯網網絡的存儲容量都必須保證數據的完整性、安全性和可靠性。它們必須靈活地維持各種環境和應用程序，同時在云邊緣網關和其他邊緣設備之間提供統一的互連。對于許多擁有過時通訊室的制造商來說，質量受損的存儲是致命弱點，無法充分發揮物聯網數據的潛力。
根據行業研究，存儲容量不足會導致60%和73%的機器生成數據未經分析。為了獲得最佳結果，出于可操作性和安全性原因，必須在源頭附近處理推動4.0的物聯網數據。依賴關鍵數據的組織將意識到傳統的托管設施無法保證所需的超高速和低延遲。
4.0的物聯網數據
相反，就物聯網數據存儲管理而言，許多本地設施并不適合用于物聯網數據存儲管理的目的，因為它們無法容納所需的專業IT。隨著容量需求的增加，即使是IT團隊也常常缺乏擴展空間。高性能計算機具有龐大的規模、基于GPU的處理能力、相關的冷卻技術和高能耗;所有這些都需要防火、防風雨、無縫連接到云并支持動態功耗的專業設施。
滿足數據需求
由于成本高昂，提供能夠滿足物聯網數據需求的定制設施不在許多制造商的名單上。所需要的是一種在本地提供集中式數據中心功能的方法。
由于財務限制、復雜的項目管理需求和過多的部署時間，這目前還無法實現。盡管如此，制造中的物聯網處理復雜性即將解決，所有功勞都歸功于邊緣數據中心基礎設施的顛覆性方法。由于缺乏在邊緣交付HPC的具有成本效益和可能的方法，無論相關嵌入式傳感器的精度或復雜性如何，物聯網數據都將保持未開發狀態。邊緣數據中心基礎設施必須適應不斷變化的數據處理環境。
邊緣數據中心
為成功的物聯網提供適當的存儲
我們都知道物聯網是技術的未來，未來幾年一切都將實現互聯和自動化。從健康可穿戴設備到醫院的設備位置跟蹤，從智能房屋到智能城鎮，物聯網已經提供了許多讓我們的日常生活更加舒適的東西。盡管如此，在物聯網中還有很多東西有待發現。這意味著存儲系統需要改進，因為任何物聯網衍生數據的價值都很短，如果連接的存儲管理基礎設施無法跟上不斷變化的數據，就會變得毫無價值。如果不采取適當的措施，物聯網投資將成為昂貴的累贅。
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