IoT, Big Data et Cloud : 5 tendances majeures du stockage cloud à venir en 2019
Le modèle du cloud computing offre aux entreprises un stockage à faible coût, une excellente accessibilité et une évolutivité inégalée. Le marché du stockage cloud devant atteindre 92 milliards $ , il est clair que les entreprises chercheront à optimiser 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, IoTet Big Data
Les entreprises de toutes tailles collectent d'énormes quantités de données complexes et évolutives, porteuses de valeur, susceptibles de leur conférer un edge concurrentiel ou de les conduire à de meilleures décisions commerciales. Une part croissante de ces données provient d'un réseau d'objets connectés équipés de capteurs : l'Internet des objets (IoT).
En fait, la croissance prévue des IoT que Cisco estime que l' IoT générera plus de 500 zettaoctets par an de données à partir de 2019, soit 500 millions de pétaoctets !
Le problème réside dans le coût prohibitif de l'infrastructure nécessaire au traitement, au stockage et à l'analyse des données issues de IoT et d'autres sources de données massives, lorsqu'elle est déployée sur site. De nombreuses entreprises se tournent donc vers le cloud, une solution réaliste pour gérer leurs charges de travail liées aux données massives. En effet, le cloud offre une plateforme centralisée donnant accès à une infrastructure de calcul puissante et à un stockage économique.
1. Analyse des mégadonnées dans le cloud
Pour que le cloud puisse prendre en charge l'analyse du Big Data, son architecture doit répondre aux exigences élevées de performance 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 exclusivement des solutions de stockage distribué haute performance.
Heureusement, certains des principaux fournisseurs de stockage cloud, notamment AWS, Google et Microsoft, commencent à prendre conscience du besoin croissant de stockage plus performant et ils commencent désormais à améliorer leurs services existants avec les fonctionnalités nécessaires pour effectuer des analyses de données massives aux niveaux de performance souhaités.
À mesure que les fournisseurs de stockage cloud évoluent et mettent à jour leurs services, il faut s'attendre à ce que le stockage cloud soit encore plus utilisé pour prendre en charge les charges de travail d'analyse de données massives.
2. Hiérarchisation du stockage pour le Big Data
Même si les entreprises privilégient un cloud privé dédié ou une infrastructure sur site pour le stockage principal de leurs données massives, les services de stockage cloud public peuvent néanmoins jouer un rôle dans les approches de stockage hiérarchisé. 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.
le service de hiérarchisation du stockage cloud de NetApp combine l'utilisation des volumes haute performance Amazon EBS pour les données fréquemment consultées et du stockage objet Amazon S3 pour les données rarement consultées. Les frameworks Big Data comme Hadoop prennent en charge ce type de hiérarchisation du stockage, permettant aux entreprises de catégoriser leurs clusters en niveaux de stockage chauds et froids en fonction de la fréquence d'accès aux données de chaque niveau.
La hiérarchisation du stockage des données massives permet de réaliser des économies supplémentaires, notamment lorsque les entreprises utilisent les services de stockage cloud public comme option économique pour les données moins fréquemment consultées.
3. Migration des données dormantes
D'après Gartner , les données dormantes sont des informations que les entreprises collectent dans le cadre de leurs activités courantes, mais qu'elles n'exploitent pas à d'autres fins. Ces données pourraient receler une valeur, mais elles sont stockées sous une forme non structurée et ne sont pas toujours accessibles par requête (par exemple, les informations contenues dans des documents numérisés).
L'extraction de données dormantes va se généraliser à mesure que les entreprises chercheront à en tirer profit et à améliorer leurs analyses grâce à l'accès à de plus vastes ensembles de données. Les services de stockage cloud peuvent s'avérer utiles pour réduire le coût global de l'extraction.
Dans l'idéal, les entreprises utiliseront des outils d'extraction de données dormantes capables d'identifier les informations inutiles par rapport aux informations précieuses, d'éliminer les premières et de migrer les secondes vers un stockage cloud à faible coût.
4. Optimisation du stockage cloud pour Machine Learning
La révolution de l'IA en entreprise est bel et bien amorcée, et les fournisseurs de cloud disposent déjà des technologies nécessaires pour déployer leur propre infrastructure d'IA performante auprès des entreprises. Les modèles et algorithmes Machine learning , en particulier, sont au cœur de certains des cas d'usage les plus prometteurs de l'IA en entreprise.
Étant donné que ces modèles s'appuient sur d'énormes quantités de données pour améliorer leurs performances, ne soyez pas surpris de voir les fournisseurs de services cloud affiner et optimiser davantage leurs options de stockage cloud en tenant compte de machine learning .
5. Stockage des données des capteurs IoT et développement d'applications
IoT plan, propose des bases de données NoSQL à faible latence pour le stockage et l'interrogation des données des appareils. Parallèlement, des plateformes plus petites et spécialisées comme Ubidots et Losant continuent de s'imposer comme IoT , offrant des ensembles complets d'outils et de composants pour connecter, traiter, stocker et analyser les données, aussi bien en edge que dans le cloud. On peut s'attendre à ce que les entreprises utilisent beaucoup plus ce type de services dédiés IoT en 2019.
Conclure
Le stockage en nuage a considérablement évolué depuis 1983, date à laquelle CompuServe proposait à ses utilisateurs particuliers un petit espace disque pour stocker leurs fichiers. Ces cinq tendances illustrent ce à quoi vous pouvez vous attendre en 2019 si vous utilisez des solutions cloud ou envisagez de les adopter au sein de votre entreprise.