工业4.0时代IIoT存储面临哪些挑战

新技术正在改变商业世界，从5G到人工智能以及机器学习，这个即将到来的创新和数字化转型时代被认为是工业革命的第四次浪潮，一些趋势也愈发明显。比如，企业在从大量互连设备中生成和收集数据方面投入了越来越多的资金。这在工业领域尤为突出，从装配线到ERP系统，数据正在被大量处理。随着生成的数据量持续增长，该领域的企业正在考虑如何大规模处理和存储大量数据。

存储正在向边缘转移

随着进入第四次工业革命浪潮，企业运营方式不断发展。随着连接设备的数量比以往任何时候都多，公司在日常运营中依赖自动化以及数据记录和传输，达到了前所未有的程度。5G等新一代技术的发展还会将连接设备的运行速度和容量推向新高度。数据的爆炸式增长也影响着数据中心的运作方式。计算能力越来越多地转移到端点和边缘数据中心，以减轻核心数据中心的负载并尽可能减少网络延迟。

长期储存

对于企业来说，长期存储数据通常很有用，这样他们就可以得出Know-How，为各种战略决策提供信息。尤其，在某些情况下，长期存储数据的需求更是是必不可少。如果一家公司正在处理和记录关键数据，无论是政府信息还是医疗记录，为了遵守法规，这些数据可能需要存储更长的时间。在这些类型的情况下，长时间存储数据的能力将是必要的，并且需要适当的存储解决方案来实现这一点。

可靠性与性能

对于写入和读取密集型应用程序，需要一个强大且可靠的存储解决方案来在相当长的一段时间内记录该数据。这在设备难以访问（例如热像仪）的情况下尤其重要，因此需要信任才能安装并在有限维护的情况下无缝工作。虽然性能对数据存储设备很重要，但在某些情况下，处理速度并不像整体可靠性那么重要 —— 工业工人将需要根据自己的任务做出决定。

远程监控存储设备

在监控数据时，需要考虑许多因素。例如，使用了哪些方法？谁有权访问该数据以及访问频率如何？随着最近边缘数据中心的兴起，物理访问和服务数据中心或IIoT设备并不总是可行的。在这些情况下，远程监控存储设备状况的能力对于长期维护和确保不会出现不必要的难题非常重要。

提高性能要求

在数据存储方面，所需的处理能力和性能水平完全取决于设备。例如，由于所要求的任务类型，旧智能手机的性能要求相对较低。将此与人工智能驱动的工业无人机的需求进行比较，差异就很明显了。对存储设备处理和存储大量AI生成数据的需求是巨大的，对于需要大量数据的IIoT技术来说，这是一个需要的考虑因素。技术正在继续改变业务运营，对于那些希望采用新的创新解决方案的人来说，将数据需求放在首位非常重要。在投资5G、AI和ML等技术时，工业领域的公司应该考虑他们是否具备有效支持这些新解决方案的存储能力。这样企业才能在工业4.0中充分发挥潜力。

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