工業物聯網的"春天"來了，但還放不下海量數據存儲之痛
2020-11-26新聞
眼下，5G、物聯網、大數據、云計算、AI等信息技術的發展讓市場產生了很多變化，搜索其中任何一個詞條，都能找到無數與之關聯的行業和公司。
在技術洪流的裹挾中，全世界的產業競爭形勢變得激烈起來，關于生存和發展的問題變得日益嚴峻。尤其在工業場景，講究從批量化轉向定制化，從單一性走向多樣性；生產周期要變短，更新速度要快；工業應用要整體朝著需求高端化、技術高端化、產品高端化發展……
有目標當然是好，但有時候，這些"口號"恰巧制造了某種焦慮，如同坊間流傳的那句——不轉型等死，轉不好找死，透露出"想象中"和"現實里"二者間的矛盾與拉扯。
想象中，以工業環境下數據產生、采集、傳輸、分析、應用為核心，工業物聯網是物聯網行業中最被寄予厚望的一類分支，未來將達到萬億美元市場規模。Gartner也為此做出了樂觀預測——到2025年，50%的工業企業將利用工業物聯網平臺改善工廠運營，對比2020年這一數據僅為10%。 現實里，企業用戶在上線工業物聯網項目之前存在很多顧慮與難題，比如資金投入不足、系統化建設滯后、數據管理水平與數據質量不高、企業內部存在數據孤島等。降本增效的愿景雖然很美好，但如何從沒有盡頭的物聯網數據中快速有效地挖掘價值，似乎不是一件容易的事。
兩種觀點的作用下，工業物聯網最終被共識為一項值得長期發展的重要事業。而回到數據才是物聯網事業的核心價值這一點，由于工業場景設備眾多，有些設備甚至處于偏遠地帶或惡劣的環境狀態，如若不能用自動化、智能化的手段進行數據存儲與管理，很多風險便如同隱形****一般長期存在，最終將影響數據在場景應用中的變現能力。
大致說來，圍繞工業場景數據存儲與管理的四大痛點可以歸納如下：
根據IDC 2018年的預測，到2025年，世界數據的總和將從33ZB增長到175ZB，其中在IoT設備上將產生90ZB的數據，并且有30%的數據將被實時消耗。
結合5G最大的應用場景在工業物聯網，另有機構預測表示，未來每個智能工廠每天約產生1TB數據，每輛自動駕駛汽車每天約產生4TB數據……數據之洪流，正滾滾撲面而來，任何一次高并發或高帶寬的任務請求，都有可能使存儲系統空間不足而致業務中斷。
物聯網應用最大的痛點是碎片化和分散化，這一點也體現在數據上。Gartner預測到2021年，全球聯網設備將達到280億個，其中半數以上與物聯網相關。工業環境中數不盡的傳感器、設備、生產線，幾近24小時日夜不間斷地產生數據，如果不加控制地讓數據跟隨設備成為一個個的信息孤島，數據之間缺少流動和整合，那么數據的價值也就因此降低。而且在大多時候，因為各存儲設備空間不共享，其實也會造成存儲資源的浪費和成本的增加。
感谢您访问我们的网站，您可能还对以下资源感兴趣：