Cómo optimizar el uso de IoT a través del almacenamiento

Tribuna de opinión de CheChung Lin, Director of Technical Product Marketing, Western Digital

A medida que Internet de las cosas (IoT) sigue creciendo - desde cadenas de suministro automatizadas para ayudar a mantener el distanciamiento social, hasta ciudades y vehículos inteligentes más eficientes - la cantidad de datos producidos también crece rápidamente. Se estima que para 2025, los dispositivos IoT conectados generarán 73,1 zettabytes de datos.

Y dichos datos no sólo tienen que ser procesados, sino que también deben poder almacenarse, ser accesibles y transformarse en información útil.  Este proceso requiere una arquitectura de datos integral que pueda adaptarse a las demandas de una amplia gama de aplicaciones de uso a lo largo del recorrido (journey) de los datos.

¿Cuál es el recorrido de los datos de IoT?

La gran mayoría de los datos de IoT se almacenan en la nube, donde las unidades de alta capacidad, que ahora alcanzan los 20 TB, almacenan cantidades masivas de datos y soportan rápidas cargas de trabajo. Estas gestionan diversas actividades o proyectos como estudios de investigación genómica, análisis de lotes, modelado predictivo o la optimización de una cadena de suministro. Para otros usos, los datos migran al edge, donde se suelen almacenar en caché en servidores periféricos distribuidos para, por ejemplo, gestionar aplicaciones en tiempo real como vehículos autónomos, juegos en la nube, robótica de fabricación o streaming de video 4K / 8K.

El último paso del recorrido se encuentra en los endpoints, en los que los datos son generados por máquinas conectadas, dispositivos inteligentes y wearables. El objetivo principal aquí es reducir las latencias de la red y aumentar el rendimiento entre estas capas (de la nube a los endpoints y viceversa) para situaciones con un uso intensivo de datos. Un ejemplo de esto podría ser el 5G, mediante el uso de bandas de ondas milimétricas (mmWave) entre 20 y 100 GHz para crear “superautopistas de datos” con innovaciones sensibles al ancho de banda y la latencia.

¿Cuál es el valor de los datos de IoT?

La infraestructura de datos es fundamental en nuestro mundo digital ya que deben almacenarse y poder analizarse de forma rápida, eficiente y segura. Por lo tanto, las arquitecturas de datos deben ir más allá de la simple captura y almacenamiento para transformarlos y crear valor comercial en: 

Vehículos autónomos: están equipados con sensores, cámaras, LIDAR, radar y otros dispositivos que generan una cantidad ingente de datos - se estima que alcanzarán los 2 terabytes por día. Esos datos se utilizan para facilitar la toma decisiones de conducción en tiempo real utilizando tecnologías como mapeo 3D, sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS), actualizaciones inalámbricas (OTA) o comunicación de vehículo a todo (V2X). Además, los datos de IoT aportan valor en materia de “infoentretenimiento” personalizado y servicios en el vehículo que mejoran la experiencia del pasajero. Para ayudar a la toma de decisiones en tiempo real, crucial para la seguridad de los pasajeros, la prioridad de esta arquitectura de datos es reducir las latencias de la red, además de permitir un alto rendimiento para facilitar el mantenimiento predictivo.

Dispositivos médicos: se calcula que en 2021 el gasto de los usuarios finales en todo el mundo en dispositivos portátiles ascenderá a 81.500 millones de dólares. Estos dispositivos generan datos para rastrear los patrones de sueño, medir los movimientos diarios e identificar la nutrición y los niveles de oxígeno en sangre. Esta información de IoT se puede transformar en tendencias diarias, mensuales y anuales que puede identificar oportunidades para mejorar los hábitos de salud mediante decisiones basadas en datos. Dichos datos también podrían crear tratamientos más personalizados y proactivos, especialmente a medida que la atención sanitaria remota digital continúa progresando, incluso después de que la pandemia llegue a su fin.  La prioridad para esta arquitectura de datos es ofrecer almacenamiento a largo plazo para los registros sanitarios más importantes.

Además, también existen otras aplicaciones de IoT que proporcionan ejemplos clave de por qué las soluciones de almacenamiento varían según cada caso específico y cómo deben actuar para cumplir con su cometido.

Drones de búsqueda y rescate: este es un ejemplo claro de uso de IoT que requiere una solución de almacenamiento de datos muy específica para obtener el máximo valor de la aplicación. A menudo estos drones deben operar en entornos naturales hostiles con temperaturas y patrones climáticos extremos. Por lo tanto, las soluciones de almacenamiento utilizadas en estas tecnologías deben ser especialmente duraderas y resistentes, como las unidades flash industriales integradas e.MMC y UFS de alta resistencia y fiabilidad. Los drones de búsqueda y rescate también se usan comúnmente en combinación como parte de una red más amplia, utilizando rutas optimizadas y misiones automatizadas compartidas. Esto significa que la arquitectura de datos debe ser escalable, permitiendo el funcionamiento de múltiples tecnologías con altos niveles de eficiencia, rendimiento y durabilidad.

Ciudades inteligentes: para que las ciudades inteligentes funcionen tienen que ser capaces de gestionar grandes cantidades de datos, tanto archivados como en tiempo real. Para analizar y actuar sobre datos en tiempo real, las tecnologías de IoT se basan en el almacenamiento en edge y en los endpoints. Por ejemplo, los sistemas de transporte público inteligentes requieren datos en tiempo real sobre el tráfico para ajustarse de forma rápida y precisa a los picos de demanda, como en las horas de mayor tráfico.  Esto significa que, al igual que los coches inteligentes, esta aplicación requiere un almacenamiento de datos que facilite bajas latencias de red.

Por su lado, el almacenamiento de datos de archivo requiere menos énfasis en la transferencia rápida en tiempo real, y más en la retención a largo plazo. Aquí entran en juego las soluciones en la nube. Las herramientas inteligentes de análisis de huella de carbono permiten otro uso de IoT basado en datos históricos de emisiones de carbono para identificar tendencias e implementar medidas para reducirlo.

Modelo de arquitectura adaptada

Varias tecnologías conectadas tienen diferentes requisitos cuando se trata de cómo se deben almacenar los datos de la manera más adecuada y cómo obtener el mejor valor de ellos. Por ejemplo, las soluciones de almacenamiento NVMe son ideales para proyectos que requieran un rendimiento muy alto y baja latencia en el recorrido de los datos. Por lo tanto, el almacenamiento especializado es necesario para crear un valor óptimo a partir de los datos de IoT, que debe tenerse en cuenta al construir una infraestructura de datos más amplia. Sin embargo, muchas empresas todavía usan sus arquitecturas no especializadas para administrar sus datos de IoT. Esta arquitectura no satisface completamente las distintas necesidades de las aplicaciones y cargas de trabajo de IoT para consumidores y empresas. Por ejemplo, mientras que los drones de búsqueda y rescate priorizan la resistencia y la resiliencia, las soluciones de almacenamiento en aplicaciones de atención médica digital deben centrarse en ofrecer retención y seguridad a largo plazo para los registros de salud más importantes.

Por lo tanto, debe haber un cambio del almacenamiento de uso general al almacenamiento de datos especialmente diseñado, y que existan soluciones que se adapten a las distintas necesidades.

Para cualquier arquitectura de datos, el objetivo es maximizar el valor de la información. Para usos de IoT en tiempo real, la estrategia de almacenamiento debe diseñarse específicamente para IoT y que tenga en cuenta las siguientes consideraciones:

- Accesibilidad: ¿cuál es el grado de facilidad de servicio, conectividad y mantenimiento?

- Resistencia al desgaste: ¿es de escritura o de lectura?

- Requisitos de almacenamiento: ¿qué tipo de datos y cuánto deben procesarse, analizarse y guardarse en los endpoints, edge y en la nube?

- Medio ambiente: ¿cuál es la altitud, temperatura, humedad y niveles de vibración del medio ambiente en el que se recogerán y guardarán los datos?

Especialización para la optimización

Aprovechar al máximo el creciente mercado de datos de IoT significa utilizar soluciones de almacenamiento especializadas para brindar un valor comercial único. Ya no es suficiente confiar en soluciones de almacenamiento estándar de "talla única", cuando los requisitos para diferentes aplicaciones de IoT varían de manera tan drástica.

La implementación de soluciones innovadoras y específicas de almacenamiento de datos ayudará a las empresas a viajar por el recorrido de IoT y garantizará que el valor de los datos no se pierda innecesariamente en el proceso.

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