IoT , Big Data et Cloud : 5 tendances notables en matière de stockage dans le Cloud à venir en 2019

Le paradigme du cloud computing offre aux entreprises un stockage à faible coût avec une excellente accessibilité et une évolutivité inégalée. Alors que le marché du stockage cloud devrait atteindre $ d'ici 2022 , il est clair que les entreprises chercheront à maximiser les cas d'utilisation de cette forme de stockage.

Cet article met en lumière cinq tendances notables en matière de stockage cloud, avec un accent particulier sur IoT et le Big Data, à l'approche de l'année 2019.

Cloud, IoT et Big Data

Les entreprises de toutes tailles collectent d’énormes quantités de données complexes et évolutives qui contiennent de la valeur qui peut leur donner un avantage concurrentiel ou conduire à de meilleures décisions commerciales. Une proportion croissante de ces données se présente sous la forme d’informations provenant d’un réseau d’appareils intelligents équipés de capteurs ; ce qu'on appelle l'Internet des objets ( IoT ).

En fait, la croissance attendue des données IoT Cisco estime que l' IoT générera plus de 500 zettaoctets de données par an à partir de 2019, soit 500 millions de pétaoctets !

Le problème est que l’infrastructure requise pour traiter, stocker et extraire des informations à partir des données IoT et d’autres sources de Big Data est d’un coût prohibitif à mettre en place sur site. De nombreuses entreprises se tournent désormais vers le cloud comme option réaliste pour les aider à gérer leurs charges de travail Big Data. En effet, le cloud fournit une plate-forme centralisée donnant accès à une infrastructure informatique puissante et à un stockage bon marché à un coût relativement faible.

1. Analyse du Big Data dans le cloud

Pour que le cloud prenne en charge l’analyse du Big Data, son architecture doit répondre aux exigences élevées en matière de performances de stockage pour de telles charges de travail. Il est donc important que les entreprises souhaitant effectuer des analyses de Big Data dans le cloud choisissent uniquement des options de stockage distribué hautes performances.

Heureusement, certains des principaux fournisseurs de stockage cloud, notamment AWS, Google et Microsoft, commencent à reconnaître le besoin croissant d'un stockage plus performant et commencent désormais à améliorer leurs services existants avec les capacités nécessaires pour effectuer des analyses de Big Data à un moment donné. niveaux de performances souhaités.

À mesure que les fournisseurs de stockage cloud évoluent et mettent à niveau leurs services, attendez-vous à voir le stockage cloud encore plus utilisé pour prendre en charge les charges de travail d'analyse du Big Data.

2. Hiérarchisation du stockage pour le Big Data

Même si les entreprises préfèrent utiliser un cloud privé dédié ou une infrastructure sur site pour le stockage principal du Big Data, les services de stockage dans le cloud public peuvent toujours jouer un rôle dans les approches de stockage hiérarchisées. La hiérarchisation du stockage utilise des règles de classification des données basées sur des politiques pour déplacer les données entre différents types de technologies de stockage.

Par exemple, le service de hiérarchisation du stockage cloud combine l'utilisation des volumes Amazon EBS hautes performances pour les données « chaudes » et du stockage d'objets Amazon S3 pour les données « froides ». Les frameworks Big Data comme Hadoop prennent en charge ce type de hiérarchisation du stockage, permettant aux entreprises de classer leurs clusters en niveaux de stockage chaud et froid en fonction de la fréquence à laquelle vous accédez aux données de chaque niveau.

La hiérarchisation du stockage pour le Big Data ajoute un niveau supplémentaire de rentabilité, en particulier lorsque les entreprises utilisent les services de stockage dans le cloud public comme option peu coûteuse pour les données moins fréquemment consultées.

3. Migration de données sombres

Selon Gartner , les dark data sont des informations que les entreprises collectent au cours de leurs activités régulières mais ne les utilisent pas à d'autres fins. Ces données peuvent contenir de la valeur, mais elles sont stockées dans un format non structuré et peuvent ne pas être accessibles via une requête (par exemple, des informations contenues dans des documents numérisés).

L’extraction de données sombres deviendra plus répandue à mesure que les entreprises chercheront à en tirer de la valeur et à améliorer leurs analyses grâce à l’accès à des pools de données plus vastes. Les services de stockage cloud peuvent s'avérer utiles ici en termes de réduction du coût du travail d'extraction global.

Idéalement, les entreprises utiliseront des outils d’extraction de données sombres capables d’identifier les informations inutiles par rapport aux informations précieuses, en éliminant les premières et en migrant les secondes vers un stockage cloud à faible coût.

4. Optimisation du stockage cloud pour l'apprentissage automatique

La révolution de l’IA d’entreprise est en marche, et les fournisseurs de cloud disposent déjà des technologies nécessaires pour fournir leur propre infrastructure d’IA puissante aux entreprises. Les modèles et algorithmes d’apprentissage automatique, en particulier, sont à l’origine de certains des cas d’utilisation de l’IA en entreprise les plus passionnants.

Étant donné que ces modèles s'appuient sur des pans entiers de données pour améliorer leurs performances, ne soyez pas surpris de voir les fournisseurs de cloud affiner et optimiser davantage leurs options de stockage dans le cloud en gardant à l'esprit l'apprentissage automatique.

5. Stockage des données des capteurs IoT et développement d'applications

de services et IoT fournit des bases de données NoSQL à faible latence pour stocker et interroger les données des appareils. Pendant ce temps, des plateformes plus petites comme Ubidots et Losant continuent de faire leurs preuves en tant que principales IoT fournissant des ensembles complets d'outils et de composants d'application pour connecter, traiter, stocker et analyser les données à la fois en périphérie et dans le cloud. Attendez-vous à voir les entreprises utiliser beaucoup plus ces types de IoT en 2019.

Conclure

Le stockage dans le cloud a parcouru un long chemin depuis 1983. CompuServe a offert à ses utilisateurs grand public une petite quantité d'espace disque pouvant être utilisée pour stocker les fichiers qu'ils ont téléchargés. Ces cinq tendances montrent ce à quoi vous pouvez vous attendre en 2019 si vous travaillez ou cherchez à adopter des solutions cloud dans votre entreprise.