A medida que crecen los datos de la Internet de las Cosas, crecen los datos no estructurados que las organizaciones necesitan procesar. La Internet de las Cosas (Internet of Things, IoT) actual ha recorrido un largo camino. Ahora estamos en una escala de infraestructura global inteligente, con millones de dispositivos en red. Su practicidad es clara; sin embargo, lo que es menos práctico es el tamaño de su conjunto de datos.
La IoT crea zettabytes de datos durante todo el día. Estos datos no sólo son grandes: no están estructurados. Ello significa que almacenarlos ni siquiera es la historia completa: procesarlos, extraerlos y analizarlos es el próximo gran obstáculo. Eso está dejando a muchas organizaciones luchando por encontrar las soluciones de almacenamiento y análisis adecuadas para mantenerse a la vanguardia de su escala.
¿Por qué los datos de la Internet de las Cosas están creciendo en alcance y en valor?
La IoT se compone de máquinas, sistemas, sensores, cámaras y otros equipos que están conectados en red con otras máquinas y sistemas para compartir, almacenar y procesar datos. Estos dispositivos pueden ofrecer, entre muchas otras cosas:
●Recomendaciones automatizadas.
●Eficiencia incrementada.
●Seguimiento de inventario.
●Escaneo biométrico en los controles de seguridad.
IDC predijo que en 2025, cada minuto se conectarán 152,000 dispositivos a la IoT; las estimaciones del total de dispositivos conectados hacia 2025 fluctúan entre 27,000 millones y 80,000 millones.
Cada uno de esos miles de millones de dispositivos genera sus propios grandes volúmenes de datos no estructurados en tiempo real. La mayoría de ellos deben almacenarse, administrarse, agregarse y analizarse si una organización desea obtener su verdadero valor. Intentar hacerlo en hardware heredado es una batalla cuesta arriba.
El desafío de los datos de la Internet de las Cosas
Los tipos de datos de la Internet de las Cosas pueden variar:
●Datos estructurados: Información categorizada fácilmente, que podría caber en filas y columnas de una hoja de cálculo de Excel.
●Datos no estructurados: Son más difíciles de organizar. Pueden incluir datos de flujo de tráfico, comentarios grabados desde una llamada telefónica, imágenes de vigilancia de cámaras o comentarios en las redes sociales, entre otros.
Los datos no estructurados son los más comunes. Los analistas de la industria dicen que podrían representar del 80% al 90% de toda la recopilación de datos de una organización. Para muchas organizaciones la forma más viable y económica de almacenarlos era en discos. Pero para que los datos de la Internet de las Cosas sean útiles, deben ser accesibles y los discos se suman a este desafío.
Lo que se necesita es velocidad y agilidad. Los sistemas de análisis de big data que pueden analizar datos no estructurados y agregarlos con otras fuentes y tipos de datos. De hecho, pueden hacer conexiones y proporcionar información a partir de conjuntos de datos muy diferentes, como la rotación de empleados y las tasas de interés federales.
La importancia y las demandas de los datos no estructurados no son diferentes cuando se trata de la IoT. Ahí es donde el almacenamiento basado en flash puede ayudar.
Contrarrestar los silos
Las organizaciones que desean aprovechar el verdadero potencial de la IoT y otros datos necesitan la solución adecuada para almacenarlos. Si se trata de almacenar datos de la Internet de las Cosas para un análisis inmediato o posterior, la solución inteligente es aquella que les ayuda a abordar los desafíos enfrentados.
El almacenamiento se suele dividir en silos. Estos a menudo se alinean con las diversas formas en que el sistema mantiene, organiza y presenta los datos. Si las soluciones de almacenamiento están optimizadas para tipos específicos de datos y cargas de trabajo en función del soporte del protocolo, los requisitos de rendimiento o la escalabilidad, pueden surgir problemas para el análisis del big data.
Cuando todos los tipos de datos deben almacenarse, administrarse y analizarse juntos, la capacidad de organizar, administrar y acceder a todos desde la misma plataforma es fundamental. Las innovaciones modernas exigen bases modernas para tener éxito.
En el espacio de la IoT, lo que distingue a los líderes de la industria es su capacidad para administrar y analizar esos datos para obtener información procesable sobre las operaciones, las preferencias de los clientes y las tendencias en evolución. Flash Blade es una solución unificada de escalamiento horizontal de archivos y objetos para datos estructurados y no estructurados. Puede manejar incluso análisis a gran escala y volúmenes masivos de información para obtener el máximo valor de los datos de la Internet de las Cosas.
