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Sechs Gründe: Darum sollte IoT-Storage objektbasiert sein

Das Internet der Dinge erfordert ein Speichersystem, das skaliert und Analytics-Projekte unterstützt. Objektspeicher erfüllt diese Anforderungen.

Das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) vernetzt Milliarden von Geräten miteinander oder mit der Cloud. Sie erzeugen unglaubliche Mengen an Daten, in erster Linie in Form von unstrukturierten Dateien. Diese IoT-Dateien sind für sich allein genommen zwar sehr klein, erreichen aber in Summe schnell Datenmengen im PByte-Bereich. Daher eignen sich Objektspeicher-Systeme in der Private Cloud, Public Cloud oder in Form einer Hybrid Cloud ideal für IoT-Daten.

Blockspeicher eignet sich sehr gut für strukturierte Daten, nicht aber für unstrukturierte Daten. Eine weitere Option sind Speichersysteme auf Dateiebene mit hierarchischer Struktur. Diese sind jedoch mit der schieren Menge von Dateien, die im IoT anfallen, überfordert und reagieren träge.

Objektspeicher unterscheidet sich von Dateispeicher, da er keinen Verzeichnisbaum mit Ordnern und Unterordnern besitzt. Ein Objekt enthält Daten, Metadaten und eine eindeutige, globale Identifikationsnummer. Die gespeicherte Nummer ist über einen Index schnell wiederzufinden. Anwendungen und Anwender müssen den Ort der Datei nicht kennen, sie geben lediglich die eindeutige ID ein, und das System ruft die Daten ab.

Darüber hinaus besitzt ein Objektspeicher-System einen einzigen flachen, globalen Namensraum, unabhängig von der Anzahl der Nodes oder geographischen Standorte. Verschiedene Nodes und Standorte erscheinen als ein einziges, logisches Speichersystem. Die Replikation und geografische Verteilung von Daten erfolgt Objekt für Objekt anhand von Richtlinien. Es gibt keine dedizierte Replikations- und Backup-Infrastruktur.

Sechs Gründe, warum sich Objektspeicher am besten für das Internet der Dinge eignet:

  1. Eine Objekt-zentrierte, flache Architektur ist unbegrenzt skalierbar, obwohl das unterstützte Volumen von Tests abhängt. Objektspeicher kann bis hin zu Milliarden bis Billionen von Objekten oder Dateien mit Kapazitäten im Yottabyte-Bereich (= 1000 Zettabyte) skalieren. Daher entschieden sich die Anbieter von Cloud-Services für Objektspeicher als bevorzugtes Speichermodell. 
  2. Objektspeicher liefert umfangreiche Metadaten für jedes Objekt oder jede Datei – die Spanne reicht von KByte bis GByte an Informationen. Diese umfangreiche Metadaten pro Objekt ermöglichen eine effiziente Suche, Data Mining und Analysen in und zu den gespeicherten Daten. Aus diesem Grund nutzen auch Hadoop MapReduce, Hadoop YARN oder NoSQL-Projekte überwiegend Objektspeicher als Basis für Analysen, die auf IoT-Daten beruhen. 
  3. Die Daten in Objektspeicher-Systemen sind sehr langlebig, da sie modernes Erasure Coding (EC) nutzen, um Daten effizienter, kostengünstiger, weniger ressourcenintensiv und widerstandfähiger als über RAID abzusichern. Die Daten werden hier in Fragmente aufgeteilt, die wiederum mit redundanten Datenstücken erweitert und kodiert werden. Danach speichert man diese über verschiedene Standorte verteilt zum Beispiel auf Festplatten, Storage-Knoten (Nodes) oder auch geografisch verteilten Speicherorten. Dadurch lassen sich auch beschädigte Dateien einfacher rekonstruieren. Dazu verwendet man die Informationen der Daten, die an anderer Stelle im Storage oder im jeweiligen Array abgelegt sind. Durch die längere Lebensdauer werden IoT-Langzeitdaten geschützt, die historische Analysen über lange Zeiträume ermöglichen.
  4. Objektbasierter Storage hat eine hohe Aufnahmerate, da sich die Kapazität und die Rechenleistung in der Shared-Nothing-Architektur durch das Hinzufügen eines neuen Objektspeicher-Nodes erhöht. Damit kann ein Objektspeicher-System beliebig skalieren und eine Vielzahl von IoT-Datenströmen parallel aufnehmen sowie verarbeiten.
  5. Nutzer können Objekt-Umgebungen über die Cloud aktualisieren und technisch auf den neuesten Stand bringen. Ein Objekt-Speichersystem geht niemals offline, und seine Daten müssen niemals migriert werden. Neue Knoten lassen sich hinzufügen, alte entfernen und alle Objekte, die auf den entfernten Knoten gespeichert wurden, werden über Erasure Coding wiederhergestellt.
  6. Objekt-Storage ist kostengünstig. Daher eignet sich dieses Speichermodell optimal für die unglaubliche Menge an Daten, die im IoT erzeugt werden.

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Artikel wurde zuletzt im Juli 2016 aktualisiert

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