盘点物联网数据云存储方式

简介:

近年来,全球各地无论是政府组织还是知名企业,频繁被爆出大规模数据泄露事件,尤以信息化程度发达的国家更为严重。据业内分析机构预测,到2017年底,62%的企业都将在公共云上部署应用和服务,其中绝大多数集中在数据存储和防护上。就物联网数据存储来说,公共云是最简便的选择,适合大多数公司进行备份和数据保护。

目前主流的包括私有云、混合云、云代管、原生云这么几种,下面我们就来分析这几种方式的优缺点,看看该如何保护你的数据安全。

私有云
  私有云是为一个客户单独使用而构建的,因而提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制。将数据防护托管在本地部署的纯私有云上,相当于运营第二个数据中心,专门为了备份业务数据而设。
  优点:你的地盘你做主,可以随意控制、配置、升级。
  缺点:首先,硬件限制会影响存储空间和计算可用性。其次,就像把所有的鸡蛋放在一个篮子里,数据如果都放在一个地方,一旦断电或硬件故障就会造成数据丢失!
  分析:如果你的数据非常敏感且重要,那么私有云将是一个极具竞争力的选项。
混合云
  混合云将公有云和私有云进行混合和匹配,以获得最佳的效果,达到了既省钱又安全的目的。
  优点:备份数据存储在远程位置,可以避免本地硬件故障而导致数据丢失的问题,并且用户企业无需进行远程硬件的维护和升级,只需管理数据中心内的设备即可。
  缺点:缺少数据的冗余,并且由于所有往来于云端的数据都要经过该设备,而每个位置都需要一台设备,在这种模型下,云的存储效率低下,云存储成本上升。
  分析:混合云融合了公有云和私有云,是近年来云计算的主要模式和发展方向。
云托管
  云托管指用户拥有自己的服务器等IT设备,并把它放置在云数据中心的高标准机房环境中 ,由客户自己/其他的签约人进行维护。
  优点:比传统的服务器托管要便宜,当甩手掌柜后,用户比较轻松,该模式还将确保断电和其他灾难不会影响业务的责任加在了托管厂商身上。
  缺点:托管解决方案的架构将无法利用公共云环境的可扩展性和灵活性。另外,云托管在构建和管理上较贵,除了存储开销还有其他云提供商费用要支付。而且,托管服务通常都是单租户而非多租户模式,意味着运营厂商必须针对每个实例分别更新或修复,这就意味着更高出错概率和更大回滚复杂性。除此之外,你还得考虑到数据安全和服务连接权限的问题。
  分析:适合企事业单位、公司及网站用户。
原生云
  真正的原生云SaaS数据防护解决方案,是从零开始设计构造的,利用公有云的种种优势,比如全局重复数据删除、自动分层和动态分配存储、运行时间保证和灵活计算可用性。
  优点:原生云可根据业务需求而改变,无需额外的资源来维持合规,也不用经常性维护来对抗安全威胁,因为这些维护上的负担都落到了SaaS提供商身上。对用户来说,最吸引的地方是可预测的订阅费用结构,可以需要什么买什么。
  缺点:除非一开始某家创业公司的云战略全面正确,否则迁移到原生云模式的工作并不如想象中简单,你可能会遇到原生云应用与旧有设备的整合问题。
分析:对于许多小型企业而言,SaaS是采用先进技术的最好途径,它消除了企业购买、构建和维护基础设施和应用程序的需要。
企业在数据安全防护方面(例如安全设备管理和监控,事件的响应和缓解,数据容灾备份等)的持续投入,已经引起全球数据安全服务市场总体份额的显著增长。作为物联网解决方案提供商航大物联(www.leadtorch.com)认为随着数据量的快速增加,祈祷数据不会“生病”显然是一个不太现实的事情,数据安全是一个长期工作。

相关实践学习
钉钉群中如何接收IoT温控器数据告警通知
本实验主要介绍如何将温控器设备以MQTT协议接入IoT物联网平台,通过云产品流转到函数计算FC,调用钉钉群机器人API,实时推送温湿度消息到钉钉群。
阿里云AIoT物联网开发实战
本课程将由物联网专家带你熟悉阿里云AIoT物联网领域全套云产品,7天轻松搭建基于Arduino的端到端物联网场景应用。 开始学习前,请先开通下方两个云产品,让学习更流畅: IoT物联网平台:https://iot.console.aliyun.com/ LinkWAN物联网络管理平台:https://linkwan.console.aliyun.com/service-open
相关文章
|
关系型数据库 物联网 PostgreSQL
沉浸式学习PostgreSQL|PolarDB 11: 物联网(IoT)、监控系统、应用日志、用户行为记录等场景 - 时序数据高吞吐存取分析
物联网场景, 通常有大量的传感器(例如水质监控、气象监测、新能源汽车上的大量传感器)不断探测最新数据并上报到数据库. 监控系统, 通常也会有采集程序不断的读取被监控指标(例如CPU、网络数据包转发、磁盘的IOPS和BW占用情况、内存的使用率等等), 同时将监控数据上报到数据库. 应用日志、用户行为日志, 也就有同样的特征, 不断产生并上报到数据库. 以上数据具有时序特征, 对数据库的关键能力要求如下: 数据高速写入 高速按时间区间读取和分析, 目的是发现异常, 分析规律. 尽量节省存储空间
779 1
|
消息中间件 传感器 监控
IoT企业物联网平台,数据服务开发实战
IoT企业物联网平台开发实战
438 0
|
4月前
|
物联网 数据管理 Apache
拥抱IoT浪潮,Apache IoTDB如何成为你的智能数据守护者?解锁物联网新纪元的数据管理秘籍!
【8月更文挑战第22天】随着物联网技术的发展,数据量激增对数据库提出新挑战。Apache IoTDB凭借其面向时间序列数据的设计,在IoT领域脱颖而出。相较于传统数据库,IoTDB采用树形数据模型高效管理实时数据,具备轻量级结构与高并发能力,并集成Hadoop/Spark支持复杂分析。在智能城市等场景下,IoTDB能处理如交通流量等数据,为决策提供支持。IoTDB还提供InfluxDB协议适配器简化迁移过程,并支持细致的权限管理确保数据安全。综上所述,IoTDB在IoT数据管理中展现出巨大潜力与竞争力。
115 1
|
1月前
|
传感器 安全 算法
物联网发布者在数据传输过程中如何防止数据被篡改
在物联网数据传输中,为防止数据被篡改,可采用加密技术、数字签名、数据完整性校验等方法,确保数据的完整性和安全性。
|
1月前
|
存储 安全 算法
物联网发布者在发送数据时如何保证数据的安全性和完整性
数据加密、密钥管理和数据完整性验证是物联网安全的重要组成部分。对称加密(如AES)和非对称加密(如RSA)分别适用于大量数据和高安全需求的场景。密钥需安全存储并定期更新。数据完整性通过MAC(如HMAC-SHA256)和数字签名(如RSA签名)验证。通信协议如MQTT over TLS/SSL和CoAP over DTLS增强传输安全,确保数据在传输过程中的机密性和完整性。
|
4月前
|
存储 传感器 监控
理解并利用物联网(IoT)数据的技术探索
【8月更文挑战第11天】物联网数据是数字化转型的重要资源。通过深入理解物联网数据的特性和价值,并采取有效的收集、处理和分析策略,我们可以更好地利用这些数据为企业决策提供支持、优化运营效率、创造新的商业模式并推动数字化转型的深入发展。
|
5月前
|
物联网
好的资源链接,gitee全糖咖啡,B站视频转成mp4,全糖咖啡 / 物联网网关数据上传,,全糖咖啡 / springboot+百度智能车牌检测
好的资源链接,gitee全糖咖啡,B站视频转成mp4,全糖咖啡 / 物联网网关数据上传,,全糖咖啡 / springboot+百度智能车牌检测
|
6月前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
物联网(IoT)数据与机器学习的结合
【6月更文挑战第6天】物联网和机器学习加速融合,驱动数据收集与智能分析。通过机器学习算法处理 IoT 数据,实现智能家居、工业生产的智能化。示例代码展示如何用线性回归预测温度。结合带来的优势包括实时监测、预警、资源优化,但也面临数据质量、隐私安全、算法选择等挑战。未来需强化技术创新,应对挑战,推动社会智能化发展。
191 0
|
6月前
|
存储 安全 算法
物联网中的数据加密技术
【6月更文挑战第1天】物联网中的数据加密技术
739 0
|
7月前
|
数据采集 SQL Oracle
助力工业物联网,工业大数据之DWD层构建:数据抽取分析【十一】
助力工业物联网,工业大数据之DWD层构建:数据抽取分析【十一】
93 0

热门文章

最新文章

相关产品

  • 物联网平台