物联网改变了日益增长的城市人口安全、公共安全管理和生活质量——但存在一个问题。所有这些节点都依靠大量的数据来提供情报信息,从绿色城市倡导到交通方式,以及天气如何危及城市交通。适用这一措施所需的基础设施增加了巨大的成本,往往令人望而生畏。电力公司和城市必须投资于复杂的5G网络部署、大量云计算服务器和广泛存储网络,以支持智慧城市造成的大量数据。
要充分发挥智慧城市,必须高效、智能、快速地处理和传递信息。数据是智慧城市的关键组成部分,合理存储大量数据是一个重要环节。所有这些都源于正确的存储基础设施来处理智慧城市数据的爆炸。
智慧城市数据管理方法难点。
世界上最先进、最聪明的城市方案取决于惊人的机器设备总数。例如,圣地亚哥有成千上万的路灯。来自该机器的数据在一系列公共和利益相关者中共享,以造福普通人。例如,圣迭戈的路灯用于检测空气数据、交通方式等。Waze利用公共交通数据来改善世界各地客户的旅行体验,并为城市企业家提供分析数据的工具。在更远的地方,在首尔,配备水位传感器的太阳能垃圾桶帮助改善了手动收集线,为更干净的城市节省了大量的成本。
所有这些传感器和解决方案都收集了大量的数据,给城市管理者留下了很多问题。应该存储什么数据,应该消除什么数据?应该总结和分享什么,应该保密什么信息?此外,如何传输和处理数字非常重要PB乃至EB智慧城市数据,方便也能根据提供的观点快速付诸行动?
控制增加了进一步的多样性。随着越来越多的自动化技术,公共政府必须保存历史数据来促进他们的数据,特别是当他们与医疗保健、金融信息服务和汽车交易市场密切相关时。
同时,个人身份信息也有自己的一套规定。人们对如何收集和使用数据提出了严重的担忧,导致了保存数据不应保留的困境。城市必须非常小心他们如何使用他们收集的数据,并确保PII保持安全和密名。
此外,还有那么多智能控制系统在运行,围绕这个系统软件经历了那么多考验。存档和维护数据最有效的方法是为了大规模合规管理和财务审计目的?
智慧城市边缘的数据管理方法。
应对各种问题,有利于掌握形成、数据收集和存储的差异。在一个城市里,许多数据都是在收集点(也称为边缘)生成的。这可能包括地铁列车中的传感器或河边公园的监控摄像头。公共政府面临的问题是确认边缘数据应保存或转移到中央处理核心进行聚集、共享、分析和归档。
城市必须能够根据边缘快速处理数据来调整和优化应用软件,但通常需要很长时间才能将数据从边缘机器设备传输到数据核心——然后返回。一种快速、更具成本效益的分析方法是将边缘存储(数据在设备本身解决)与边缘计算存储紧密结合,边缘计算存储涉及转换办公室计算和存储基础设施,以适用于中间聚合点。
这可以与真正集中存储的传统数据核心密切相关。当这样的事情发生时,可能会有一些其他的中级解决方案,但我们还没有实现具有传统数据核心功能的区域。随着边缘计算的广泛发展,这样的事情在不久的将来可能会发生变化。
现阶段,5G技术推动了边缘数据流的交易。G未来来源于边缘传感器,监控摄像头与设备之间的差异数据拼凑在一起。一开始,55,G充分发挥网络远端最重要的作用,最终遍布所有快速有线网络。
单一的存储设计方案并不适合每个人。
所有这些活动都需要一个灵活的存储架构,可以解决跨多个环境的数据解决方案。解决边缘或传统数据核心数据的方法是独特的存储要求。
由于可用空间相对有限,边缘存储通常占用较小的空间。存储的数据量很小,因为它主要用于收集点或附近的特殊即时应用程序。存储设计师要问的一个关键是根据边缘的临时数据有多短。它应该保存多久才能立即使用,什么时候应该首先引导关键?
大多数智能城市数据的目的地是中央存储设备,通常建立在公共、私人或云计算平台基础设施上。在这里,我们可以收集大量的信息内容进行宏观分析,所以我们需要强大的处理能力,不仅要扩展,而且要给出大规模的特征。
自动化技术存储解决方案可根据城市要求扩展。
因此,边缘和传统数据核心存储自然环境所需的框架必须稳定、坚固、耐用,并能够解决许多数据。传统存储阵列的建设并不是为了容纳智慧城市可能消耗的潜力EB级数据。
许多传统的数据人力资源方法根本无法扩展。自动化技术将变得很重要。根据开源项目和国家标准硬件配置标准构建的自动存储技术可以提供所需的可扩展性。它们也可以根据体积要求进行调整,通常比传统的分布式存储更具成本效益分析,特别适合必须快速处理的城市。
为什么数据存储在智慧城市中至关重要。
储存只是智能城市基础设施的一部分,但其多样性和成本通常是阻碍城市政府实现雄心壮志的最大障碍。
解决方案是利用适合国家标准硬件配置基础设施的大规模扩展和自动化技术存储解决方案,并根据不同的数据存储环境和测试用例定制框架。
提前安排和批判性思维和现实思维数据在城市环境中的使用步骤将极大地有利于建立具有成本效益分析的存储基础设施,使智慧城市发挥其真正的发展潜力。
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