IoT, Big Data e Nuvem: 5 Tendências Notáveis ​​de Armazenamento em Nuvem para 2019

O paradigma da computação em nuvem oferece armazenamento de baixo custo para empresas, com excelente acessibilidade e escalabilidade incomparável. Com o mercado de armazenamento em nuvem projetado para atingir $ 92 bilhões até 2022 , fica claro que as empresas buscarão maximizar os casos de uso para essa forma de armazenamento.

Este artigo destaca cinco tendências notáveis ​​de armazenamento em nuvem, com foco particular em IoT e Big Data, à medida que o ano de 2019 se aproxima.

Nuvem, IoTe Big Data

Empresas de todos os portes estão coletando enormes quantidades de dados complexos e dinâmicos, que contêm informações valiosas que podem lhes conferir edge competitiva ou levar a melhores decisões de negócios. Uma proporção crescente desses dados provém de uma rede de dispositivos inteligentes equipados com sensores; a chamada Internet das Coisas (IoT).

De fato, o crescimento previsto nos dados IoT a Cisco estima a IoT gerará mais de 500 zettabytes por ano em dados a partir de 2019 — isso equivale a 500 milhões de petabytes!

O problema é que a infraestrutura necessária para processar, armazenar e extrair insights de dados IoT e outras fontes de big data tem um custo proibitivo para provisionamento local. Muitas empresas estão recorrendo à nuvem como uma opção viável para lidar com suas cargas de trabalho de big data. Isso porque a nuvem oferece uma plataforma centralizada com acesso a uma infraestrutura de computação poderosa e armazenamento barato a um custo relativamente baixo.

1. Análise de Big Data na Nuvem

Para que a nuvem suporte a análise de big data, sua arquitetura precisa atender às altas demandas de desempenho de armazenamento para essas cargas de trabalho. Portanto, é importante que as empresas que desejam realizar análises de big data na nuvem optem apenas por soluções de armazenamento distribuído de alto desempenho.

Felizmente, alguns dos principais provedores de armazenamento em nuvem, incluindo AWS, Google e Microsoft, estão começando a reconhecer a crescente necessidade de armazenamento de alto desempenho e estão aprimorando seus serviços existentes com os recursos necessários para realizar análises de big data nos níveis de desempenho desejados.

À medida que os provedores de armazenamento em nuvem evoluem e atualizam seus serviços, espere ver o armazenamento em nuvem sendo ainda mais utilizado para suportar cargas de trabalho de análise de big data.

2. Hierarquização de armazenamento para Big Data

Mesmo que as empresas prefiram usar uma nuvem privada dedicada ou infraestrutura local para armazenamento primário de big data, os serviços de armazenamento em nuvem pública ainda podem desempenhar um papel importante em abordagens de armazenamento em camadas. O armazenamento em camadas utiliza regras de classificação de dados baseadas em políticas para mover dados entre diferentes tipos de tecnologias de armazenamento.

Por exemplo, o serviço de armazenamento em camadas combina o uso de volumes Amazon EBS de alto desempenho para dados "quentes" e o armazenamento de objetos Amazon S3 para dados "frios". Frameworks de big data como o Hadoop suportam esse tipo de armazenamento em camadas, permitindo que as empresas categorizem seus clusters em camadas de armazenamento quente e frio, dependendo da frequência de acesso aos dados em cada camada.

O armazenamento em camadas para big data adiciona um nível extra de eficiência de custos, especialmente quando as empresas utilizam serviços de armazenamento em nuvem pública como uma opção de baixo custo para dados acessados ​​com menos frequência.

3. Migração de Dados Ocultos

Segundo a Gartner , dados ocultos são informações que as empresas coletam durante suas atividades regulares, mas não utilizam para outros fins. Esses dados podem conter valor, porém, são armazenados em formato não estruturado e podem não ser acessíveis por meio de uma consulta (por exemplo, informações em documentos digitalizados).

A extração de dados ocultos se tornará mais comum à medida que as empresas buscam extrair valor deles e aprimorar suas análises por meio do acesso a conjuntos de dados maiores. Os serviços de armazenamento em nuvem podem ser úteis nesse sentido, reduzindo o custo total da extração.

Idealmente, as empresas usarão ferramentas de extração de dados obscuros que consigam identificar informações inúteis em contraste com informações valiosas, descartando as primeiras e migrando as últimas para armazenamento em nuvem de baixo custo.

4. Otimizando o armazenamento em nuvem para Machine Learning

A revolução da IA ​​empresarial está em pleno andamento, e os provedores de nuvem já possuem as tecnologias necessárias para oferecer sua própria infraestrutura de IA robusta para empresas. Os modelos e algoritmos Machine learning , em particular, impulsionam alguns dos casos de uso de IA empresarial mais interessantes.

Dado que esses modelos dependem de grandes volumes de dados para melhorar seu desempenho, não se surpreenda se os provedores de nuvem refinarem e otimizarem ainda mais suas opções de armazenamento em nuvem com foco em machine learning .

5. Armazenamento de dados de sensores IoT e desenvolvimento de aplicativos

serviços e IoT oferece bancos de dados NoSQL de baixa latência para armazenar e consultar dados de dispositivos. Enquanto isso, plataformas menores e especializadas, como Ubidots e Losant, continuam a se consolidar como plataformas líderes IoT , fornecendo conjuntos completos de ferramentas e componentes para conectar, processar, armazenar e analisar dados tanto na edge quanto na nuvem. A expectativa é que as empresas utilizem esses tipos de serviços dedicados IoT com muito mais frequência em 2019.

Conclusão

O armazenamento em nuvem evoluiu muito desde 1983, quando a CompuServe oferecia aos seus usuários uma pequena quantidade de espaço em disco para armazenar arquivos que eles enviavam. Estas cinco tendências mostram o que você pode esperar em 2019 se estiver trabalhando com soluções em nuvem ou pensando em adotá-las em sua empresa.