物聯(lián)網(wǎng)不僅是傳感器的爆發(fā)式增長。
物聯(lián)網(wǎng)（IOT）的未來可以從存儲技術(shù)如何發(fā)展中推斷出來。有一件事是肯定的：數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和數(shù)據(jù)流量將急劇增加。
IOT數(shù)據(jù)被認為是非結(jié)構(gòu)化的，但現(xiàn)實中也存在許多數(shù)據(jù)流，每個都擁有其自身的結(jié)構(gòu)。許多被存儲的數(shù)據(jù)只會被使用一次，然后就被丟棄或歸檔。
使整個事件變得復(fù)雜的問題在于對數(shù)據(jù)的使用是近乎實時的。例如，當(dāng)你購物時，所在店鋪的位置可以被定位出來。個性化廣告的時效性往往只有1到2秒。
大多數(shù)IoT數(shù)據(jù)在進入數(shù)據(jù)中心時被“消化”（例如，面部識別轉(zhuǎn)化為存儲位置）。原始數(shù)據(jù)被存儲一段時間，這取決于它將做什么用，它可能最后會傳輸?shù)酱疟P存儲。消化后的產(chǎn)物是新的，更有價值的數(shù)據(jù)流。這股數(shù)據(jù)流連同其他數(shù)據(jù)，被發(fā)送到采用大數(shù)據(jù)技術(shù)來進行推理的強大分析引擎中。
大數(shù)據(jù)引擎通常都是內(nèi)存式數(shù)據(jù)庫引擎，擁有非常巨大的動態(tài)隨機訪問存儲（RAM），幾個處理器核心以及PCI-E接口的固態(tài)硬盤（SSD）。數(shù)據(jù)直接導(dǎo)入內(nèi)存，或者通過SSD保存。GPU在諸如Hadoop或其他分布式式存儲系架構(gòu)的協(xié)助下，能夠以極大的速度實現(xiàn)并行處理，如數(shù)據(jù)搜索。使用過的數(shù)據(jù)會轉(zhuǎn)存至SSD，然后分層存儲到海量存儲陣列中。
數(shù)據(jù)中心將擁有海量的數(shù)據(jù)攝食者和分析引擎。大容量存儲將是向外擴展對象存儲，擁有強大的壓縮/重復(fù)數(shù)據(jù)刪除以及10TB大小的驅(qū)動器。網(wǎng)絡(luò)性能將更高，從10Gbe的標(biāo)配升級到25/50GbE。聚合后的帶寬將是現(xiàn)有規(guī)模的10倍，骨干網(wǎng)將遷移至100GbE作為技術(shù)主流。
IoT的未來，出站設(shè)備將激增，覆蓋從廣告顯示到智能票價以及智能路標(biāo)等。
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