京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
曙光用软件定义大数据时代的超融合_数据分析师考试
步入数据时代,数据量爆发性增长、数据类型日趋复杂不仅带来存储和管理方面的问题,更让传统存储系统的性能大打折扣。这要求存储厂商提供一种更新、更快、更适合用户现阶段需求的存储系统。数据服务供应商曙光公司祭出了“软件定义存储”的应对策略,不仅解决数据存储和复杂处理方面的难题,更通过将存储与大数据在三个层次上实现“统一架构为基础的超融合”,为进一步挖掘数据背后的价值打下基础。
层次一:硬件资源融合
软件定义,靠的是硬件上的可靠支撑。曙光公司存储产品事业部总经理惠润海介绍说,第一个层次上的融合硬件资源的融合——即存储与计算、网络资源的融合,硬件资源融合可大幅度降低运营的建设成本。
据统计,大数据技术年复合增长率超过惊人的40%。反映在在高端服务器市场,带来的是大数据应用的骤增、企业级客户对存储容量的需求从TB级升至PB级。在此格局之下,企业级客户首要的要求便是降低单位容量成本。为迎合这一技术发展的趋势,曙光推出S650-G20高密度存储服务器产品,回应用户对海量存储的需求。
5U88盘位的S650-G20存储服务器集高密度与高可靠性于一身,最大可以扩展到1PB的存储容量。这款可直接安装在标准机柜里的产品,采用了Haswell处理器架构和DDR4内存技术,使得它不仅可用于企业用户管理、存储大量非结构化数据、满足用户业务对存储容量的扩展需求,还将显著提升应用程序的性能。
1PB的存储容量大概相当于25万部高清的电影,因此S650-G20存储服务器完全可以胜任爱奇艺、土豆网这样的视频服务提供商的使用环境。当然,计算存储平衡的S650-G20可面向任何PB级需求的业务,如导航服务、云盘、视频监控、IPTV等。
此外,曙光的整机柜产品(66TB存储容量)也是曙光硬件资源融合产品的代表作,整机柜架构还可大幅度节省部署时间。
层次二:数据平台的融合
数据平台的融合是软件定义存储的核心,软件性能的提升有赖于数据平台的资源整合。惠润海提出,数据平台的融合应分为两个方面:数据存储平台自身的融合和数据存储平台和数据处理平台深层次的融合。这两个有点像绕口令的融合,其在数据平台中的价值体现中大有乾坤。
数据存储平台本身的融合,顾名思义,即为存储平台对各种类型数据的“大一统”。曙光分布式的云存储系统,可以融合多种存储接口,如文件接口、块接口、对象接口、大数据AP接口等,各种类型的数据都可以兼容。这种普适性对于复杂数据的处理而言非常重要。
ParaStor是曙光分布式存储的核心,发展至今已历经15年、升级至第5代产品。此分布式云存储系统面向云环境进行优化,定位于中大规模存储应用。目前服务超过1100家用户,累计销售可用容量260+PB。
数据存储平台和数据处理平台的深层次融合,面向的是日渐复杂的数据处理场景应用。复杂数据的处理要求存储平台和数据平台的多样化,一个统一融合的数据平台显得非常重要。
曙光经营12年之久、升级了4代的XData大数据一体机系列产品就是存储平台和处理平台深层次融合的典范。目前曙光XData大数据一体机产品高峰时段写入速度可达每秒钟百万条,查询速度仅以秒计,已成为客户海量网络流数据处理平台的中坚。一个生动的例子是,用户一年的数据可能达到几万亿条,要在这几万亿条里面找到一条指定的微信消息,几秒内甚至一秒钟就能找到。
层次三:应用系统的融合
应用系统的融合是“超融合”形态初具的关键。早在2014年10月,曙光公司就在业内率先推出将云计算、大数据、HPC三类应用融合到一起的“超融合”计算架构解决方案,致力于打破“数据孤岛”、挖掘数据价值。
如今,曙光从解决复杂数据存储与数据处理的角度,进一步丰富了“超融合”的概念。曙光“超融合”的布局今天可以表述为:以数据的统一存储和共享为基础,实现统一资源管理融合(计算、存储、网络)、实现统一数据管理融合(调度、共享、处理)、实现统一应用管理的融合(HPC、云计算、大数据)。这给用户带来的是极大地简化数据中心的建设和运营模式,节省大量成本。
预计到2020年,中国的数据量将占据全球的18%,在全球的位置越来越重要,这对中国的IT服务厂商而言意味着更大的机遇,软件定义的存储从中发挥出的作用也将会更大。当存储将不再只是一个存储系统、而是需要考量与存储相关的生态系统及其上下游产业链的呼应之时,定位于“IT综合服务提供商”的曙光真正迎来了时代的机遇。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析、业务监控、运营复盘等场景中,列值趋势计算是核心需求之一。无论是分析销售额的月度增长、用户活跃的变化趋势、库存 ...
2026-06-12在数字经济深度渗透的当下,消费者的购买行为已从过去的 “被动接受” 转变为 “主动决策”。流量红利消退、获客成本攀升、用户 ...
2026-06-12CDA三级认证是三个级别中的塔尖,全面考察数据战略、团队领导和复杂项目的综合能力。它所对应的《敏捷数据挖掘》教材,不再局限 ...
2026-06-12在游戏产业的商业逻辑中,付费玩家是支撑游戏生存与发展的核心支柱。行业普遍遵循 “二八定律”:20% 的付费玩家贡献了游戏 80% ...
2026-06-11【核心关键词】企业、定位、传统、产品、互联网、可视化、业务侧、数字化、结构化、数据分析、传统制造业、市场状态、发展空间 ...
2026-06-11 解读《CDA二级教材:量化策略分析(2025)》的全景结构与学习逻辑 ” CDA二级认证是企业招聘数据分析师时最常提及的证书门槛 ...
2026-06-11【核心关键词】药企、可视化、营销、分类、数据分析师、销售数据、业务人员、指导方向、分析报告、营销数据、营销医生 【专访摘 ...
2026-06-10在统计学分析、问卷调研、实验验证、业务复盘等场景中,卡方检验与 T 检验是应用最广泛的两类基础假设检验方法。前者专门处理分 ...
2026-06-10 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-06-10在MySQL数据库日常查询、数据统计、后台接口开发、数据导出等场景中,开发者经常需要查询数据表除某几列之外的所有字段。例如查 ...
2026-06-09在Python网络请求、爬虫开发、接口测试、数据抓取等实操场景中,requests库是最常用的第三方请求工具,而content属性是requests ...
2026-06-09 数据分析正在重塑每一个行业。CDA认证的三本官方教材,分别对应Level I、Level II、Level III,为你铺就从业务数据分析到数 ...
2026-06-09在数字财务、智慧财税、业财融合深度推进的当下,传统财务模式下数据标准混乱、业务流程碎片化、知识无法沉淀、系统互通性差等问 ...
2026-06-08随着数字经济深度渗透各行各业,数据正式成为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素,是企业数字化转型、精细化运营、 ...
2026-06-08 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-06-08【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04