物聯網數據需要一個可擴展的存儲系統，以及支持分析項目。企業應該了解對象存儲系統如何滿足這些需求。

物聯網設備產生的數據量主要是非結構化文件的形式。雖然這些物聯網文件很小，但它們可以快速累積達到PB級別。這使得對象存儲系統或私有云，對象在公共云中的存儲，以及混合對象存儲云都成為了理想的物聯網存儲平臺。

非結構化數據不適合塊存儲，而更適合結構化數據。文件存儲是一種可能性，然而，物聯網生成的文件的絕對數量使得文件存儲的分層性質顯得遲鈍和尷尬。

對象存儲在物聯網存儲器列表的頂部有六個原因：

（1）以對象為中心的平面架構是無限可擴展的，盡管支持的規模取決于測試。對象存儲可以從數十億到數萬億的對象，或具有容量的文件擴展到堯字節。這是為什么對象存儲是云計算服務提供商的主要云規模存儲模型的一個主要因素。這個云計算規模使基于對象的架構成為一個卓越的物聯網存儲選擇。

（2）對象存儲為每個對象或文件提供廣泛的元數據。這種廣泛的元數據，從千字節到每個對象的千兆字節的信息，實現了對存儲數據的高效和有效的搜索，數據挖掘和分析。這就是為什么對象存儲已經成為HadoopMapReduce，HadoopYARN或NoSQL項目（從物聯網數據獲得價值的分析項目）的最受歡迎的存儲系統的原因。

戴爾公司執行長安迪·羅德斯闡述了許多中小型企業努力尋找能夠跟上數據生成的物聯網存儲的原因。

（3）對象存儲數據非常耐用。這是由于現代擦除編碼比RAID更高效，成本更低，資源密集更少和更具有彈性的數據保護方法。這種耐久性長期保護物聯網數據，可以進行長時間的歷史分析。

（4）基于對象的存儲具有更高的攝取速率。物聯網存儲需要處理幾十到數百萬個并發數據流。對象存儲是一種無共享架構，在擴展處理的同時，通過添加對象存儲節點來擴展容量。每個節點都添加計算能力，使對象存儲能夠擴展到物聯網所需的接收速率。

（5）用戶可以在對象環境中執行在線技術升級。對象存儲系統從不需要脫機，并且其數據不需要遷移。添加新節點，移除舊節點，并且通過擦除代碼簡單地重建在移除的節點中存在的任何對象。

（6）對象存儲成本低。其架構旨在為活動物聯網存儲或任何其他類型的數據提供盡可能低的成本。

物聯網在IT專業人員中引起了巨大的熱議。連接到互聯網的設備的數量估計為數十億個，其增長繼續加速。物聯網設備產生了不可思議的數據量，但是從物聯網數據中獲取價值需要以成本有效的方式存儲和分析。

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