IDC:预计到2025年全球将有175 Zettabytes的数据

2023-10-25 01:59

本文主要是介绍IDC:预计到2025年全球将有175 Zettabytes的数据,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

转载自:https://www.networkworld.com/article/3325397/idc-expect-175-zettabytes-of-data-worldwide-by-2025.html
IDC发布了一份关于不断增长的数据领域的报告,它称之为集体世界的数据,就像最近的思科研究一样,这些数字是惊人的。IDC预测,世界数据的总和将从今年的33个zettabytes增长到2025年的175ZB,复合年增长率为61%。
在这里插入图片描述
175ZB的数字比去年对数据增长的预测增加了9%,到2025年。由希捷赞助的IDC的“2025年数据时代”白皮书表示数据领域有三个位置。首先是核心,其中包括传统和云数据中心,第二是边缘,其中包括手机信号塔和分支机构,第三是端点,包括PC,智能手机和物联网(IoT)设备。

很难想象175ZB的数据,但IDC的高级副总裁David Reinsel在希捷公司的一个视频中解释了这一消息。zettabyte是兆兆字节。现在乘以175倍。

“如果有人能够将175ZB存储到BluRay光盘上,那么你将有一堆光盘可以让你登上月球23次,”Reinsel在视频中说。“即使你可以在今天最大的硬盘上下载175ZB,也需要125亿个硬盘。作为一个行业,我们今天只发运了一小部分。“

毫无疑问,希捷很高兴听到这一点。

2025年的数据和存储预测
2025年还有其他非凡的统计数据:

存储行业将在未来七年内出货42ZB。
到2025年,将在物联网设备上创建90ZB的数据。
到2025年,49%的数据将存储在公共云环境中。
到2025年,将近30%的数据将实时消耗。
基于云的数据的爆炸性增长将与核心或数据中心中存储的数据的增加相匹配。IDC表示,企业正在寻求集中数据管理和交付,以及利用数据来控制其业务和用户体验。

“维护和管理所有这些消费者和业务数据的责任支持云提供商数据中心的增长。因此,企业作为数据管理者的角色不断增长,消费者不仅仅是允许这样做,而是期待它。从2019年开始,企业核心中存储的数据将超过世界上所有现有端点,“白皮书说。

IDC看到了新旧技术的混合,传统的旋转硬盘驱动器和固态硬盘都在快速增长,NVM-NAND技术在价格下降时起飞。磁带驱动器将增长,而不会消失,因为它们提供经济的存储和卓越的存档功能。

更多数据将存储在核心中
IDC还预测,到2024年,核心中存储的数据量将超过端点存储量的两倍,“从2015年开始完全逆转动态”,因为核心成为首选的存储库。这是一个有趣的趋势,因为近年来智能手机的存储容量大大增加,现在高端智能手机提供256GB的存储空间。

在物联网的推动下,边缘将继续增长,并转向“实时”数据,而不是后来存储和采取行动的数据。IDC预测,到2025年,普通人每天将有近5,000次数字互动,而今天人们的平均数量为700到800左右。

这篇关于IDC:预计到2025年全球将有175 Zettabytes的数据的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/279292

相关文章

PHP轻松处理千万行数据的方法详解

《PHP轻松处理千万行数据的方法详解》说到处理大数据集,PHP通常不是第一个想到的语言,但如果你曾经需要处理数百万行数据而不让服务器崩溃或内存耗尽,你就会知道PHP用对了工具有多强大,下面小编就... 目录问题的本质php 中的数据流处理:为什么必不可少生成器:内存高效的迭代方式流量控制:避免系统过载一次性

C#实现千万数据秒级导入的代码

《C#实现千万数据秒级导入的代码》在实际开发中excel导入很常见,现代社会中很容易遇到大数据处理业务,所以本文我就给大家分享一下千万数据秒级导入怎么实现,文中有详细的代码示例供大家参考,需要的朋友可... 目录前言一、数据存储二、处理逻辑优化前代码处理逻辑优化后的代码总结前言在实际开发中excel导入很

MyBatis-plus处理存储json数据过程

《MyBatis-plus处理存储json数据过程》文章介绍MyBatis-Plus3.4.21处理对象与集合的差异:对象可用内置Handler配合autoResultMap,集合需自定义处理器继承F... 目录1、如果是对象2、如果需要转换的是List集合总结对象和集合分两种情况处理,目前我用的MP的版本

GSON框架下将百度天气JSON数据转JavaBean

《GSON框架下将百度天气JSON数据转JavaBean》这篇文章主要为大家详细介绍了如何在GSON框架下实现将百度天气JSON数据转JavaBean,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以了解下... 目录前言一、百度天气jsON1、请求参数2、返回参数3、属性映射二、GSON属性映射实战1、类对象映

C# LiteDB处理时间序列数据的高性能解决方案

《C#LiteDB处理时间序列数据的高性能解决方案》LiteDB作为.NET生态下的轻量级嵌入式NoSQL数据库,一直是时间序列处理的优选方案,本文将为大家大家简单介绍一下LiteDB处理时间序列数... 目录为什么选择LiteDB处理时间序列数据第一章:LiteDB时间序列数据模型设计1.1 核心设计原则

Java+AI驱动实现PDF文件数据提取与解析

《Java+AI驱动实现PDF文件数据提取与解析》本文将和大家分享一套基于AI的体检报告智能评估方案,详细介绍从PDF上传、内容提取到AI分析、数据存储的全流程自动化实现方法,感兴趣的可以了解下... 目录一、核心流程:从上传到评估的完整链路二、第一步:解析 PDF,提取体检报告内容1. 引入依赖2. 封装

MySQL中查询和展示LONGBLOB类型数据的技巧总结

《MySQL中查询和展示LONGBLOB类型数据的技巧总结》在MySQL中LONGBLOB是一种二进制大对象(BLOB)数据类型,用于存储大量的二进制数据,:本文主要介绍MySQL中查询和展示LO... 目录前言1. 查询 LONGBLOB 数据的大小2. 查询并展示 LONGBLOB 数据2.1 转换为十

使用SpringBoot+InfluxDB实现高效数据存储与查询

《使用SpringBoot+InfluxDB实现高效数据存储与查询》InfluxDB是一个开源的时间序列数据库,特别适合处理带有时间戳的监控数据、指标数据等,下面详细介绍如何在SpringBoot项目... 目录1、项目介绍2、 InfluxDB 介绍3、Spring Boot 配置 InfluxDB4、I

Java整合Protocol Buffers实现高效数据序列化实践

《Java整合ProtocolBuffers实现高效数据序列化实践》ProtocolBuffers是Google开发的一种语言中立、平台中立、可扩展的结构化数据序列化机制,类似于XML但更小、更快... 目录一、Protocol Buffers简介1.1 什么是Protocol Buffers1.2 Pro

Python实现数据可视化图表生成(适合新手入门)

《Python实现数据可视化图表生成(适合新手入门)》在数据科学和数据分析的新时代,高效、直观的数据可视化工具显得尤为重要,下面:本文主要介绍Python实现数据可视化图表生成的相关资料,文中通过... 目录前言为什么需要数据可视化准备工作基本图表绘制折线图柱状图散点图使用Seaborn创建高级图表箱线图热