物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)需要一個(gè)可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)，以及支持分析項(xiàng)目。企業(yè)應(yīng)該了解對象存儲(chǔ)系統(tǒng)如何滿足這些需求。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量主要是非結(jié)構(gòu)化文件的形式。雖然這些物聯(lián)網(wǎng)文件很小，但它們可以快速累積達(dá)到PB級別。這使得對象存儲(chǔ)系統(tǒng)或私有云，對象在公共云中的存儲(chǔ)，以及混合對象存儲(chǔ)云都成為了理想的物聯(lián)網(wǎng)存儲(chǔ)平臺(tái)。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)不適合塊存儲(chǔ)，而更適合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。文件存儲(chǔ)是一種可能性，然而，物聯(lián)網(wǎng)生成的文件的絕對數(shù)量使得文件存儲(chǔ)的分層性質(zhì)顯得遲鈍和尷尬。

對象存儲(chǔ)在物聯(lián)網(wǎng)存儲(chǔ)器列表的頂部有六個(gè)原因：

（1）以對象為中心的平面架構(gòu)是無限可擴(kuò)展的，盡管支持的規(guī)模取決于測試。對象存儲(chǔ)可以從數(shù)十億到數(shù)萬億的對象，或具有容量的文件擴(kuò)展到堯字節(jié)。這是為什么對象存儲(chǔ)是云計(jì)算服務(wù)提供商的主要云規(guī)模存儲(chǔ)模型的一個(gè)主要因素。這個(gè)云計(jì)算規(guī)模使基于對象的架構(gòu)成為一個(gè)卓越的物聯(lián)網(wǎng)存儲(chǔ)選擇。

（2）對象存儲(chǔ)為每個(gè)對象或文件提供廣泛的元數(shù)據(jù)。這種廣泛的元數(shù)據(jù)，從千字節(jié)到每個(gè)對象的千兆字節(jié)的信息，實(shí)現(xiàn)了對存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的高效和有效的搜索，數(shù)據(jù)挖掘和分析。這就是為什么對象存儲(chǔ)已經(jīng)成為HadoopMapReduce，HadoopYARN或NoSQL項(xiàng)目（從物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)獲得價(jià)值的分析項(xiàng)目）的最受歡迎的存儲(chǔ)系統(tǒng)的原因。

戴爾公司執(zhí)行長安迪·羅德斯闡述了許多中小型企業(yè)努力尋找能夠跟上數(shù)據(jù)生成的物聯(lián)網(wǎng)存儲(chǔ)的原因。

（3）對象存儲(chǔ)數(shù)據(jù)非常耐用。這是由于現(xiàn)代擦除編碼比RAID更高效，成本更低，資源密集更少和更具有彈性的數(shù)據(jù)保護(hù)方法。這種耐久性長期保護(hù)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行長時(shí)間的歷史分析。

（4）基于對象的存儲(chǔ)具有更高的攝取速率。物聯(lián)網(wǎng)存儲(chǔ)需要處理幾十到數(shù)百萬個(gè)并發(fā)數(shù)據(jù)流。對象存儲(chǔ)是一種無共享架構(gòu)，在擴(kuò)展處理的同時(shí)，通過添加對象存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)來擴(kuò)展容量。每個(gè)節(jié)點(diǎn)都添加計(jì)算能力，使對象存儲(chǔ)能夠擴(kuò)展到物聯(lián)網(wǎng)所需的接收速率。

（5）用戶可以在對象環(huán)境中執(zhí)行在線技術(shù)升級。對象存儲(chǔ)系統(tǒng)從不需要脫機(jī)，并且其數(shù)據(jù)不需要遷移。添加新節(jié)點(diǎn)，移除舊節(jié)點(diǎn)，并且通過擦除代碼簡單地重建在移除的節(jié)點(diǎn)中存在的任何對象。

（6）對象存儲(chǔ)成本低。其架構(gòu)旨在為活動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)存儲(chǔ)或任何其他類型的數(shù)據(jù)提供盡可能低的成本。

物聯(lián)網(wǎng)在IT專業(yè)人員中引起了巨大的熱議。連接到互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備的數(shù)量估計(jì)為數(shù)十億個(gè)，其增長繼續(xù)加速。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生了不可思議的數(shù)據(jù)量，但是從物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中獲取價(jià)值需要以成本有效的方式存儲(chǔ)和分析。