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如果數據中心管理人員認為虛擬化和云計算在架構上的巨大變化方面具有一定挑戰(zhàn)性的話,那么他們好為下一件大事做好準備——物聯網可能會在數據存儲量、設備連接和系統(tǒng)集成等方面帶來更多的麻煩。

有著長期工作經驗的數據中心管理人員一定見證了近幾十年來的巨大變化,數據中心技術從大型機到小型機,再發(fā)展到客戶端/服務器,然后發(fā)展到虛擬化和云計算。其模式似乎總是如此反復:首先,他們的整個運作模式得到挑戰(zhàn)和改變,經過幾年緊張忙碌之后,終于適應,然后,又一次創(chuàng)新浪潮席卷了數據中心的世界。

人們對于使用物聯網(IoT)一般的想法是將傳感器和微芯片放置在任何地方,并進行高級分析,為業(yè)務提供競爭優(yōu)勢,并為數據中心提供更大的基礎設施管理和安全性能。

SAS公司的前執(zhí)行副總裁兼首席營銷官、目前就職于Informatica公司的 Jim Davis表示:"物聯網意味著一切都將擁有一個IP地址。"據英特爾公司數據中心集團的機器學習解決方案總監(jiān)Vin Sharma介紹,未來可能會有更多的分布式數據中心,也許是由巨大的集中式樞紐,或是規(guī)模更小、更加本地化的數據中心組成的網絡。一些數據中心可能會從人們的記憶中消失,而其他數據中心也必須進行改造才能生存發(fā)展。

物聯網的含義

近年來,人們對于物聯網的興趣和爭議一直在增長,但這一承諾日益接近現實。根據調研機構IDC(國際數據公司)的數據,目前物聯網正在進行轉型,2020年,物聯網解決方案的全球市場規(guī)模將達到7.1萬億美元。

根據IDC的數據顯示,僅在2013年就售出了15億部智能手機、平板電腦、臺式機和筆記本電腦等可以將人們連接到互聯網的智能設備。到2020年,這個數字將達到驚人的320億。

絕大多數這些設備在沒有人工互動的情況下運行。例如,在數據中心,許多高端服務器和存儲設備自動收集傳感器數據并將其報告給制造商。制造商可以遠程調整設置以獲得更好的性能,或者在發(fā)生故障之前通知技術人員更換故障組件。

GE(通用電氣)公司位于物聯網競爭的市場前沿。其產品組合涵蓋了大量的工業(yè)和消費類設備項目,這些將成為物聯網的骨干。GE公司數字軟件總監(jiān)Rachel Trombetta預計許多數據中心功能將消失在云端。但她承認,一些制造業(yè)活動將不得不遠離云端,并繼續(xù)在傳統(tǒng)的數據中心運行。人們仍然需要更好的安全性和基礎架構即服務(IaaS)。"更有可能的是,GE公司將采用混合模式,它創(chuàng)建了兩個云,一個用于自己的企業(yè)業(yè)務,一個用于客戶數據。某些功能放在公共云中,而其他功能將由GE公司自有的私有云托管,由GE公司公司擁有和運營的數據中心提供支持。

"我們目前正在查看每一個業(yè)務的所有應用程序,以發(fā)現我們實際需要哪些應用程序,哪些可以移動到云端。"在Trombetta設想中,希望GE公司將能夠啟動整個制造執(zhí)行系統(tǒng),滿足數據中心內部業(yè)務部門以及客戶的需求。

Trombetta問道:"如果用戶可以按一下按鈕一分鐘內就能上網的話,那為什么要花六個月的時間建立自己的數據中心呢?"

數據存儲的麻煩

已經有很多關于物聯網設備的故事,而其生成的數據量可能是數據中心面臨的最可怕的麻煩。

以下是一些例子:石油鉆機每天能夠生成8 TB的數據。民航飛機在飛行時,平均每個引擎將會無線傳輸0.5TB的數據,著陸之后需要下載額外的200 TB數據。Google自主駕駛汽車每秒產生1 GB的數據。

思科公司智能連接車輛總監(jiān)Andreas Mai表示:"大數據是連接車輛的燃料。而數據分析才是所提供的真正價值。"谷歌公司一直在推動自動駕駛汽車的研發(fā)。但是將其技術擴展到每輛車輛時,那么交通堵塞將會從道路轉移到無線電波上。

通過衛(wèi)星,蜂窩或基于云計算的網絡能夠應對這些數據是不切實際的。不僅現有的數據中心將陷入數據的泥潭,也超出了目前所采用的技術能夠存儲該信息的能力。那么這些數據將去哪里呢?

"物聯網需要更多的計算能力。"Mai表示可以從所謂的"霧計算"中獲得額外的網絡計算能力。

好消息是,只有一些數據具有長期保存的價值。大部分數據的價值可能是非常短暫的,并且沒有什么長期的價值。

StorageIO 集團分析師Greg Schulz表示:"物聯網產生的大量數據都很短暫。必須對其進行分析,總結,然后在一段時間后拋棄。"因此,數據中心管理人員不會被要求找到足夠的存儲容量來容納所有這些數據。

原文出處:http://www.datacenterknowledge.com/archives/2017/05/01/great-data-center-headache-internet-things/

「本文為中國IDC圈原創(chuàng),轉載須注明出處。」

 

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