Il mercato dell’Internet of Things è in netta espansione e con esso crescono anche i dati che le imprese possono utilizzare per realizzare strategie ad hoc per le esigenze dei clienti. Abbiamo voluto approfondire la tematica con Eran Brown, EMEA CTO di Infinidat, il quale ha risposto alle nostre domande
Cosa accade alle differenti tipologie di dati provenienti da edge e IoT?
Per processare in modo efficiente sia i dati IoT che quelli “edge”, alcuni livelli di elaborazioni e analisi dovranno avvenire a livello edge, alcuni dati dovranno essere distribuiti a livello locale o regionale e in molti casi altri saranno aggregati a livello globale per un processo centralizzato di elaborazione.
L’utilizzo che si fa di questi dati, il luogo in cui si trovano e quello in cui saranno archiviati dipenderà in ugual misura da due fattori chiave: ciò che è economicamente vantaggioso per l’azienda e la garanzia di poter offrire, con questi dati, la miglior user experience possibile.
Quale impatto hanno sullo storage? Dove vengono archiviati i dati?
Garantire una user experience eccellente dipenderà in larga parte dalla capacità di fornire servizi a bassissima latenza e con una rilevanza localizzata per il singolo utente. Per rendere effettivo tutto questo, stiamo assistendo alla tendenza di processare ed analizzare meglio i dati sull’edge della rete, per focalizzarsi su analisi e azioni in tempo reale.
Da un punto di vista aziendale, questo metodo modera la necessità di inviare i dati allo storage centrale, riducendo i costi associati. Le reti cellulari rappresentano un collo di bottiglia in questo caso, e se tutti i dati venissero inviati allo storage centrale, l’infrastruttura dovrebbe essere altamente scalabile per affrontare l’enorme mole di dati periferici che le tecnologie dedicate alla riduzione dei dati non riescono più a contenere. Ci sono semplicemente troppi dati per far sì che sia una prospettiva efficiente!
Tutto dipende ovviamente dall’equilibrio che si trova. Ogni azienda avrà priorità diverse legate al business e ai propri clienti, e in base all’utilizzo che dovranno fare dei dati dipenderanno dettagli su quali processi saranno necessari a livello edge e quanti dovranno essere processati e archiviati nel core. Per l’analisi a livello core, le aziende dovranno investire in storage software-defined ultra efficiente e ad alta densità, per gestire lo tsunami di dati e ridurre al massimo i colli di bottiglia.
Per quanto tempo sono archiviati i dati edge?
La lunghezza del periodo di archiviazione dei dati e la loro quantità dipende dai livelli specifici richiesti di analisi retrospettiva. Molte aziende hanno bisogno che i dati vengano archiviati per periodi più lunghi al fine di allinearsi ai propri obiettivi di business e alla customer experience.
Nel settore dei digital media, ad esempio, consigli sui contenuti fruiti dagli utenti basate sulle abitudini di consumo precedenti sono fondamentali per garantire la miglior user experience. Non si tratta solo di quali contenuti siano stati visualizzati, ma anche quando e perché. Per creare un ricco profilo utente back-end, necessario per perfezionare i consigli, sarà richiesta una cronistoria ricca di queste informazioni con dati granulari. Le aziende che fanno affidamento su questi ampi dati retrospettivi dovranno dare priorità a soluzioni storage altamente scalabili, affidabili e dai costi contenuti al centro delle loro reti.
L’aumento di dati edge e della relativa necessità di analizzarli in modo approfondito offre un’opportunità significativa agli operatori del settore delle telecomunicazioni di riguadagnare terreno nel mercato, quando si tratta di promuovere l’innovazione in questa area, rispetto ai grandi cloud service provider.
