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制造业非结构化数据存储的挑战是什么？
2023/04/17
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随着传统制造企业向“互联网+制造”转型的步伐越来越快，业务数据的类型也不再局限简单的关系型数据。其中产生了海量的小文件，比如图片、媒体、图像、音视频等。不同的业务每天产生的数据量也各异。这些非结构化数据包括但不限于传感器数据、图像数据、视频数据、语音数据、文档数据等等，这些数据的产生速度快、规模大、种类多样，给制造业企业的数据存储和管理带来了巨大的挑战。以某汽车制造企业的车联网系统为例，非结构化数据每天平均以1TB的速度增长，产生数亿条关键数据。这对于传统的存储来说，是一个挑战，因为海量小文件对存储的访问性能要求很高，因为直接关系到终端车主的体验。
- 数据量巨大：制造业的非结构化数据通常具有高维度和大容量的特点，需要大规模的存储和处理能力。因此，企业需要考虑存储技术、存储容量和网络带宽等因素，以保证数据的安全性和可靠性。
- 数据来源复杂：制造业的非结构化数据来自于多个业务系统和设备，如MES系统、ERP系统等。这些数据来源可能具有不同的数据格式、数据结构和数据质量，需要进行数据整合和清洗，以保证数据的一致性和准确性。
- 数据存储和访问效率：制造业的非结构化数据通常需要快速存储和访问，以支持实时监控、预测分析和决策制定。因此，企业需要考虑存储和访问的效率，以满足业务需求。
- 数据安全和隐私保护：制造业的非结构化数据可能包含机密信息，如产品设计、生产工艺等。因此，企业需要采取措施保护数据安全和隐私，防止数据泄露和滥用。
- 数据分析和应用能力：制造业的非结构化数据需要进行分析和挖掘，以获取业务价值。因此，企业需要具备相关的数据分析和应用能力，以支持生产管理、质量控制、供应链管理等业务领域。
大多数向“互联网+”转型的企业，几乎都已经采用分布式数据库、大数据等技术，来实现历史数据的在线统一存储和查询，而非结构化数据的存储规模可能会达到TB级甚至PB级。在这种情况下如何实现数据的统一存储和管理、历史数据的实时查询、未来的大数据分析，对存储高度智能化的管理能力提出了更高的要求。
当前IaaS层云化是大趋势，私有云实现了计算和存储资源的云化，分布式数据库实现了结构化数据的云化，云化后的资源可按需分配、弹性扩展。而非结构化数据存储的云化却缺乏很好的解决方案，尤其是随着音视频数据的加入，占用的存储空间越来越大，而这些数据的单位价值不高，如何降低单位存储成本也需重点关注。
标签：
非结构化数据管理
