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大数据存储问题及对策【求医】

发布时间:2021-01-14 16:21:02 阅读: 来源:床护栏厂家

大数据存储问题及对策

【安防产业网】“大数据”通常指的是那些数量巨大、难于收集、处理、分析的数据集,亦指那些在传统基础设施中长期保存的数据。这里的“大”有几层含义,它可以形容组织的大小,而更重要的是,它界定了企业中IT基础设施的规模。业内对大数据应用寄予了无限的期望–商业信息积累的越多价值也越大–只不过我们需要一个方法把这些价值挖掘出来。

也许人们对大数据的印象主要从存储容量的廉价性而来,但实际上,企业每天都在创造大量的数据,而且越来越多,而人们正在努力的从浩如烟海的数据中寻觅有价值的商业情报。另一方面,用户还会保存那些已经分析过的数据,因为这些旧数据可以与未来收集的新数据进行对照,依然有潜在的利用可能。

为什么要大数据?为什么是现在?

与以往相比,我们除了有能力存储更多的数据量之外,还要面对更多的数据类型。这些数据的来源包括网上交易、网络社交活动、自动传感器、移动设备以及科学仪器等等。除了那些固定的数据生产源,各种交易行为还可能加快数据的积累速度。比如说,社交类多媒体数据的爆炸性增长就源于新的网上交易和记录行为。数据永远都在增长之中,但是,只有存储海量数据的能力是不够的,因为这并不能保证我们能够成功地从中搜寻出商业价值。

数据是重要的生产要素

信息时代,数据俨然已成为一种重要的生产要素,如同资本、劳动力和原材料等其他要素一样,而且作为一种普遍需求,它也不再局限于某些特殊行业的应用。各行各业的公司都在收集并利用大量的数据分析结果,尽可能的降低成本,提高产品质量、提高生产效率以及创造新的产品。例如,通过分析直接从产品测试现场收集的数据,能够帮助企业改进设计。此外,一家公司还可以通过深入分析客户行为,对比大量的市场数据,从而超越他的竞争对手。

存储技术必须跟上

随着大数据应用的爆发性增长,它已经衍生出了自己独特的架构,而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。硬件的发展最终还是由软件需求推动的,就这个例子来说,我们很明显的看到大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。

从另一方面看,这一变化对存储厂商和其他IT基础设施厂商未尝不是一个机会。随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长,以及分析数据来源的多样化,此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。存储厂商已经意识到这一点,他们开始修改基于块和文件的存储系统的架构设计以适应这些新的要求。在这里,我们会讨论哪些与大数据存储基础设施相关的属性,看看它们如何迎接大数据的挑战。

容量问题这里所说的“大容量”通常可达到PB级的数据规模,因此,海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。与此同时,存储系统的扩展一定要简便,可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量,甚至不需要停机。基于这样的需求,客户现在越来越青睐Scale-out架构的存储。Scale-out集群结构的特点是每个节点除了具有一定的存储容量之外,内部还具备数据处理能力以及互联设备,与传统存储系统的烟囱式架构完全不同,Scale-out架构可以实现无缝平滑的扩展,避免存储孤岛。

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