大数据的未来将需要边缘环境

数据让世界运转起来，在企业方面尤其如此。公司的数据对其日常运营和未来都至关重要。随着业务数据量的不断增长，对更好性能的需求将会增加，因此管理这些数据的成本也会增加。将数据从一个位置移动到另一个位置非常昂贵。据估计，将 1 艾字节（100 万兆兆字节）的数据转移到公共云中将花费企业 3000 万美元。这对数据存储的未来有何影响？答案将在边缘计算、分层存储和人工智能系统中。

组织将采用分层方法存储和管理数据

由于移动数据的成本很高，许多组织可能会采用分层方法来存储和管理数据。从这个意义上说，公司的数据可能位于不同的位置，包括私有云、公共云、边缘环境和托管服务提供商。

分层方法出于特定原因使用不同的存储。企业可以将成本较高的空间用于公司的关键数据，将成本较低的存储用于近线访问，最后将云存储用于低访问数据需求。

在线存储层——这是存储公司最活跃数据的地方。在线存储通常更昂贵，因此这应该是公司最常访问的数据所在的位置。

近线存储层——这是存储的中间地带。这种类型的存储可以实现快速数据访问和离线存储。这一层是一个更实惠的选择，但访问数据确实需要更长的时间。近线存储在不严重降低速度的情况下降低了存储成本。公司还可以将数据复制到近线数据保护设备。

离线存储层——这种类型的存储在远程位置具有存档数据的副本。这适用于不经常访问的数据。有不同的方法可以实现；公司的最佳选择之一是拥有可以转移到另一个位置的可移动媒体。

异地复制– 建议使用异地数据副本，以防发生对主存储造成损坏的灾难。这就是云可以提供帮助的地方。大多数云提供商将提供灾难恢复、业务连续性以及可扩展性（随着业务的增长提供存储量和访问速度）。

通过采用分层的数据管理方法，您的公司将看到许多好处。分层方法将通过减少用于管理备份和恢复丢失数据的资源来降低成本。它将静态数据移动到近线或离线存储上，从而节省资金。公司还可以通过自动将数据迁移到其他层之一来提高效率。最后，拥有分层系统可以降低公司丢失数据的风险。拥有多个离线和异地存储数据的地方在灾难中可能是有益的。

大数据将需要更多的边缘计算环境

边缘让数据服务提供商更接近用户，或者至少让提供商的计算能力更接近用户。因为电源或算力离用户越近，服务越快、越强

我们都在通过 Gmail、Facebook、Dropbox 或任何类似的服务使用云（无论你是否知道）。边缘计算不会改变我们与云交互的方式，但它会改变云系统和数据中心的运行方式。

数据中心和云服务被称为集中式系统。通过边缘计算，这些服务将“更接近”其用户。这只是意味着它更快。从边缘计算中带走的最重要的想法是位置的想法。因为这些边缘计算平台将更接近其用户，它将使连接更快，甚至更可靠。通过边缘计算，公司的数据将更加安全。公司希望将数据提供给服务提供商的主要原因之一是利用额外服务。这些方面之一是安全性。

自动化和人工智能将是必要的

我们每天都在创建如此多的数据，自动化和人工智能将在数据管理中发挥至关重要的作用。数据管理策略将依赖自动化和人工智能。随着所有数据进入并需要存储和管理，手动配置和管理所有内容将变得更具挑战性。未来，我们将更多地依赖软件和自动化。

这就是人工智能和机器学习将变得更加关键的地方。机器学习是人工智能中的一种算法，允许软件无需额外编程即可预测结果并创建解决方案。在深度学习中就是所谓的深度学习。这是程序随着时间的推移变得更加智能的地方。这种类型的人工智能将使数据中心内的自动化自行运行。管理数据会变得非常繁忙，随着我们继续创建更多数据，数据管理工作将需要显着增长。这就是自动化和人工智能可以解决这个人力问题的地方。这就是我们需要更高科技的数据中心环境的地方。人工智能和其他自动化技术对于大数据的发展和发展方向至关重要。

结论

世界每天都在创造更多的数据，这对企业来说也不例外。随着公司产生更多数据，数据的概念将变得更有价值。而且成本会增加，访问和管理这些数据的性能也会提高。我们大多数人目前都将公有云用于个人用途，因为它很容易，而且没有太多需要担心的问题，但对于企业来说，公有云可能不是最好的前进方式。大数据将改变这些战略，并很可能将公司引入分层管理方法。而且由于对数据存储的需求增加，提供商将使用边缘计算和人工智能中的新技术来满足不断增长的需求。