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Herausforderungen des IoT

Das Internet of Things erzeugt unerschöpfliche Datenmengen und damit viele Herausforderungen, die Unternehmen bedenken müssen. So gilt es vor allem mit der richtigen Lösung, Daten nach ihrem Nutzen zu selektieren und diesen dann den entsprechenden Platz einzuräumen.

Bild: Commvault Systems Gmbh

Vom smarten Zähler zu Hause über den Sensor einer Wetterstation bis hin zum Sender im Magen einer Kuh, der dem Bauern den optimalen Melkzeitpunkt verrät – IoT vernetzt Geräte weltweit und ohne Einschränkungen. Da Daten, die vernetzte Geräte erzeugen, einen gewissen Wert in sich tragen sollten diese in Echtzeit verfügbar sein. Nur so können Unternehmen jederzeit von den neuesten Informationen profitieren. IT-Teams und Unternehmen müssen hierzu neue Wege finden, wie sich die Daten verarbeiten, managen und schützen lassen. Traditionelle IT-Ansätze sind auf IoT in den meisten Fällen nicht anwendbar. Daher benötigen konventionelle, zentralisierte IT-Netzwerke und Steuerungen mindestens ein Upgrade. In dieser Diskussion steht Edge-Computing zunehmend im Vordergrund. Für 2020 wird, laut Analysten von Crisp, das weltweite Datenvolumen auf knapp 50 Zettabytes geschätzt. Damit rückt auch ‚Object Storage‘ in den Fokus. Object Storage findet bereits mit 16 Prozent Einsatz im IoT, und die Zahl wird weiter ansteigen. Zusätzlich bleibt die IT-Sicherheit eine große technische Herausforderung. Während sich in der Cloud flexibel Softwareupdates realisieren lassen, kann sich unter der Vielzahl der angeschlossenen Geräte infizierte Hardware befinden.

Unvorhersehbare Datenmengen

Die benötigte Speicherkapazität einer Anwendung lässt sich schwer vorhersagen und planen. IoT-Daten sind meist unstrukturiert und lassen sich daher problemlos in der Public-Cloud-Infrastruktur speichern. Alle großen Cloudanbieter stellen kostengünstige, skalierbare Speichersysteme auf Basis von Objektspeicher-Lösungen bereit. Mit schnellen Netzwerken und kostenlosem Datenzugriff lassen sich in der Public Cloud große Mengen an Enterprise-IoT-Daten speichern. Und die Public Cloud hat noch mehr zu bieten: Cloud Service Provider (CSP) liefern leistungsfähige Datenanalysewerkzeuge, die große Mengen an unstrukturierten Inhalten aufnehmen und verarbeiten. Damit können Unternehmen hochskalierbare ML-/AI-Anwendungen entwickeln, um Daten effizienter als in einem privaten Rechenzentrum zu verarbeiten. Damit Anwender bei der Entscheidung für die passende Datenmanagementlösung mehr Auswahlmöglichkeiten haben, arbeitet Fujitsu eng mit Commvault zusammen und erweiterte das Storage-Portfolio um die Commvault HyperScale Appliances.

Sicher und effizient

Das IoT vernetzt Geräte, mit denen sich Inhalte an vielen Standorten erstellen, speichern und verarbeiten lassen. Der Begriff ‚Edge‘ beschreibt dabei Rechen- und Datenmanagement-Aufgaben, die außerhalb dieser zentralen Infrastrukturen ausgeführt werden. Obwohl Cloud Computing bereits seit vielen Jahren existiert, entwickelt sich die Technologie zusammen mit dem IoT aufgrund des wachsenden, externen Datenvolumens rasant weiter. Daher müssen IT-Abteilungen gewährleisten, dass die Daten angemessen gesichert, zugeordnet und verarbeitet werden. Die meisten IT-Organisationen wissen zwar (halbwegs), wo sich ihre Daten befinden, das IoT macht es aber schwieriger, den gesamten Content eines Unternehmens sicher in den Griff zu bekommen. Dies wirkt sich auch auf den Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften wie der europäischen DSGVO aus. Da so viele Informationen am Rand der Infrastrukturen erzeugt werden, lassen sich die Daten zur Verarbeitung nur schwer in ein Rechenzentrum verschieben. Aufgrund der Vielzahl von eingesetzten Geräten kann dies nur mit hohen Investitionen in externe Netzwerke gelingen. Zudem kann sich der Wert der Daten in vielen Fällen möglicherweise nicht optimal entwickeln, wenn der gesamte Inhalt gespeichert wird. So muss eine Kamera, die an einer Straßenkreuzung vorbeifahrende Autos zählt, nicht das gesamte Video speichern. Es reicht vielmehr, die Anzahl der in einem bestimmten Zeitraum gezählten Fahrzeuge zu dokumentieren. Die Videodaten könnten für einen späteren Zeitpunkt aufbewahrt oder einfach gelöscht werden. Zu berücksichtigen ist auch, dass die Daten zeitnah verarbeitet werden müssen. IoT-Geräte müssen schnell entscheiden, wie sie Informationen verwerten. Eine Latenzzeit durch das Lesen und Schreiben der Daten in ein Kern-Rechenzentrum kann dabei nicht toleriert werden. Aufgrund dieser Anforderungen sollten Unternehmen die Verarbeitung von Daten und Applikationen an den Rand verlagern. Dort werden sie vorverarbeitet, bevor sie zur langfristigen Aufbewahrung in das Kern-Rechenzentrum hochgeladen werden.

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