基于物联网的云计算大数据存储系统

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在海量数据时代，云计算在存储和管理这些数据方面发挥着巨大作用。它涉及到处理大量数据以及扩展像Hadoop这样的数据分析平台。因此，它正在云计算领域创造新的机遇。

这反过来又催生了一种新的服务模式，称为分析即服务 (AaaS)。这将提供一种更快、更灵活的方式来整合结构化、半结构化和非结构化数据，并实时地对其进行分析、转换和可视化。

大数据与云计算之间的联系

此外，大数据-云计算关系可以从以下角度和优势进行考察 -

• 云计算环境通常包含多个客户端终端和服务提供商。客户端使用大数据工具从各种终端收集数据。

• 另一方面，从服务提供商方面来看，它存储、保存和处理海量数据。因此，云计算提供了一个大数据基础设施。该基础设施应提供按需资源和服务以确保持续支持。

• 由于云环境是可扩展的，因此无论数据量大小，它都能提供足够的数据管理解决方案。

• 如果重要的云计算服务提供商还可以根据客户的要求提供安全策略。

• 在处理机密组织数据时，身份管理和访问控制是两个主要问题。

• 云计算可以通过使用特定的编程接口来抽象数据内部细节，从而满足此安全要求。此外，这确保了客户数据的完全保密性，并且仅允许授权用户访问。

• 由于云计算可以通过地理分布式和虚拟服务器存储和处理数据，因此它大大降低了大数据处理的成本。

• 云计算使用高级编程和应用程序，这些应用程序不依赖于客户端设备的性能。

• 此外，它依赖于网络服务器及其强度。实际上，如果我们使用个人资源进行大数据处理，则将依赖于客户端设备。因此，大数据云计算服务非常有用。

• 云计算使数据能够在网络上快速流动。因此，它有助于更快地处理大数据。

数据管理是如何变得如此麻烦的？

长期以来，企业一直投资于大数据和边缘系统，以存储来自其边缘设备和机器的数据，以便做出快速而准确的决策。

当通过企业级系统（如 ERP、CRM 和其他基于分析的软件）进行处理时，这些数据片段会随着趋势和模式的出现而生成更多信息。

通过它们生成的数据对于企业来说管理起来非常庞大。但是，始终需要此类系统来管理各种任务和流程。

物联网系统的采用使事情变得更加复杂。这些灵活且可扩展的解决方案为企业打开了前沿机遇的大门，例如同时监控，这为他们提供了流程的清晰可见性。

尽管这对企业来说是一个巨大的机遇，但也导致了持续的实时数据流，处理这些数据并非易事。

如果存储系统没有相应调整，则可能会被物联网数据的涌入所淹没。

同样，由于数据类型可能根据设备的性质而异，因此需要一个适当的解决方案以及强大的架构来支持不断变化的数据模型。

由于此数据流可能包含有关连接设备的状况和性能的可操作信息，因此它也不能被忽略和无人看管。这是一个主要问题，限制了物联网技术的广泛采用。

使用大数据、物联网和云的优势

那么，为什么大数据、物联网和云是如此好的组合呢？实际上，通过将这两种服务结合使用，可以获得多种优势，下面列出了其中一些主要优势 -

规模经济效益

通过使用云来有效存储和管理您的 大数据和物联网，从而节省业务价值，云具有内置的管理工具、处理能力和应用程序来管理您的资产。

设备数据的灵活性

基于云的解决方案可以垂直和水平扩展以满足大数据托管和分析的需求。例如，您可以使用其他应用程序来增强服务器的功能，或者在需要时扩展您的硬件资源。云促进了大数据和数据分析的发展。

连接的物联网设备的分析和状况监控的进步

无数设备可能依赖于网络连接，并且需要智能设备将数据发送到服务器进行处理，而不是发送到中央服务器。您可以处于流程的“边缘”，访问组织内部的多个区域的数据，更快地响应停机时间，并预测何时可能发生错误。此外，将云与物联网一起使用有助于增强安全性，因为可以发送定期更新，并且可以立即发出有关任何系统中断的信息。

更快地在全球范围内使用和分发应用程序

您可以使用云从世界任何地方远程获取大量数据，以便在设备上执行操作，从而实现更好的协作。

日常任务效率提升

物联网和大数据会生成大量数据，而云则允许这些数据流动。

结论

在当前情况下，云存储是与物联网完美契合的最佳数据存储选择。毫无疑问，对于远程物联网设备实施云存储确实会带来与速度相关的挑战，因为数据网络是分散的。但是，5G 网络的兴起可以有效地解决此问题。人们还在讨论来自物联网设备的数据激增可能会压垮云存储系统的问题。但是，可以通过对物联网设备进行编程以共享可能有助于改进端点流程的数据来轻松解决此问题。其他端到端物联网解决方案提供商也正在尝试结合边缘计算和云计算的功能来存储必要的数据，仅此而已。