Utilizzare lo storage Ceph Mars 400 nel datacenter Edge.
Molte industrie considerano i dati come la loro risorsa più preziosa.
Tuttavia, molto poche di esse hanno esplorato e analizzato in modo efficiente i loro dati prima che l'IA e il ML diventassero popolari oggi.
Ad esempio, le aziende di servizi pubblici dispongono di molti dati provenienti dai sensori, ma li utilizzano molto poco.
IoT è uno dei contribuenti significativi all'esplosione dei dati. Tutti quei sensori, al margine, lontani dal data center, creano volumi di dati in crescita esponenziale. Ecco perché gli utenti dovrebbero considerare l'utilizzo di Ceph storage o SUSE Enterprise Storage per la memorizzazione dei dati IoT.
Di seguito è riportato un caso d'uso su Mars 200, un'apparecchio di archiviazione ceph utilizzato per il datacenter Edge che raccoglie e analizza i dati dei sensori delle industrie energetiche in Nord America.
Il cliente raccoglie i dati del sensore IoT nelle centrali del gas naturale per avere l'ingestione, l'aggregazione e l'analisi dei dati locali nel data center periferico. Dopo una serie di elaborazioni locali dei dati (tramite il loro strumento di intelligenza artificiale e machine learning), i risultati e i dataset originali vengono archiviati nel data center periferico. L'applicazione carica solo i risultati precisi nel datacenter centrale.
Ogni datacenter periferico ha uno spazio, una potenza e un sistema di raffreddamento limitati. Il cliente può posizionare solo un mini rack su ogni datacenter periferico per il nodo di calcolo, la rete e lo storage.
Le principali ragioni per cui questa applicazione IoT porta all'uso di Ceph storage sono:
(1) SCALABILITÀ con alta disponibilità
I sensori non dormono.Il cliente ha bisogno di un sistema che possa scalare senza interruzioni.A causa del volume di dati provenienti dai sensori che si espande molto rapidamente, diventa più che mai essenziale un'espansione su richiesta con alta disponibilità.
(2) Un sistema di archiviazione con protocollo di archiviazione unificato.
I dati provenienti da diversi tipi di sensori sono intrappolati e isolati in sistemi proprietari.Tutte le analisi basate su intelligenza artificiale e apprendimento automatico devono essere in grado di accedere direttamente ai dati;questi dati verranno utilizzati per ulteriori decisioni.È fondamentale rendere lo storage del datacenter periferico un cluster facile e conveniente, in grado di fornire il sistema di oggetti, blocchi e file in un unico cluster.
(3) Un sistema di storage definito dal software può partire da un mini-cluster.
Con il cluster Ceph Mars 200 / Mars 400, il cliente potrebbe avviare un cluster Ceph (o SUSE Enterprise Storage) con tre microserver ARM 1U.È facile da implementare, consuma il 70% in meno di energia, facile da scalare e da mantenere, includendo tutti i fattori fondamentali per un centro dati periferico.
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