物联网时代存储告急边缘存储如何缓解存储压力？

2020/11/3 16:03:41

编程Tag： 云存储云计算云服务

本文主要是介绍物联网时代存储告急边缘存储如何缓解存储压力？，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

云妹导读：

随着物联网技术与 5G 网络的快速发展，千行百业正在迅速联网化，随之带来的数据量将变得不可估量，存储空间恐将告急，海量数据在哪里分析，在哪里存储，成为相关从业者亟待解决的问题。大家开始寻找新的存储解决方案，边缘存储由此而生。

提起边缘存储，就不得不提到中心存储。“边缘”和“中心”是一对相对概念。传统云计算架构下，存储集群是部署在云服务厂商中心机房的。如京东智联云在全国有北京、上海、广州、宿迁四大数据中心，把存储集群架设在这些数据中心，并通过网络对外提供存储服务，就是中心存储，也就是传统的云存储服务。

如果把存储集群，部署在中心机房以外的区域，也通过网络提供存储服务的，都可以叫做边缘存储。而我们在选择边缘存储部署位置时，会有一定的倾向性。

举个例子，如果我们来存放华北某二线城市里汽车行车记录仪录制的视频，我们肯定会优先选择在这座城市的某个地方部署一个边缘存储服务，不会选择在北京部署。原因很简单，同城上传显然优于异地上传。而如果必须选择在北京部署，还不如直接使用京东智联云的中心存储服务，不需要费事再搭一套边缘存储了。存储集群靠近数据产生地，是边缘存储的一个重要特点。

相对于边缘存储而言，我们如果选择中心存储，有一些问题是不好解决的：

首先，如果我们的业务会在短时间内产生大量数据，这些数据如都需要存下来，那么我们至少要保证数据的上传速度是大于数据产生速度的，否则数据会在本地不断积压，再大的本地缓存也不够。这种对上传响应延时非常敏感的场景，就不太适合把数据存到中心存储了。

其次，当同时产生数据的终端数量非常多时，我们就需要一个非常大的上传总带宽，才能满足高并发上传的需求，而中心机房的带宽是非常昂贵的，成本问题也可能导致我们舍弃中心存储。

最后，一些极端场景需求。如果有监管方面的强制要求，数据只能存放在自建机房，不能存在第三方云厂商的机房里；或者产生数据的终端是在一个局域网中，不通外网，这些情况就肯定无法考虑中心存储了。

边缘存储的部署地点非常灵活，我们可以利用这一特性来规避中心存储的以上问题。如果业务对上传响应延时非常敏感，就把边缘存储部署到离数据产生地最近的位置，甚至可以和业务部署到同一个机房，保证最大的上传速度。如果业务需要一个非常大的总带宽，我们就可以选择带宽成本较低的机房，或者通过部署到本机房或拉通专线，使流量从高成本的公网流量变成零成本的内网流量。

下面，我们从带宽成本、响应延时、数据安全性几个方面，对边缘存储和中心存储两种方案进行对比：

细看边缘存储与中心存储对比的几大优势，我们会发现私有云存储也同样拥有。但私有云存储是完全独立部署的，与中心存储没有关系，而边缘与中心是可以互通的，主要体现在以下几个方面：

元数据可以存储在中心。用户的上传操作可以通过智能调度，上传到最优的边缘节点。而在下载时，用户不需要关心文件存在中心还是边缘节点，由中心自动调度到资源所在的节点；；
数据可以同步到中心。私有云存储如果遇到集群容量不足的情况，只能通过扩容，增加机器的方式来解决，而边缘存储可以将重要的数据同步至中心，从而实现弹性扩容。考虑这样一种场景：业务产生的大部分数据在存储一定时间后是可以删除的，而也有少量的重要数据，如日志文件等，是需要长期保存的。虽然需要长期保存的数据量小，但从长时间看，总有一天会遇到容量不足的情况。这种场景下边缘存储比私有云存储是有突出优势的；

在我们身边，视频监控无处不在，有商店、银行等商业监控设施，还有违章监控、电子停车等公共监控设施，甚至有行车记录仪、家用摄像头等个人监控设施。每时每刻都会产生大量的视频数据，如果要把监控数据集中存储，比如一个城市的违章监控数据、一个厂区的视频监控数据，就是一个对上传响应延时非常敏感、总带宽非常高的存储场景。

如果使用中心存储方案，存储架构将如下图：