
存储,迈向大数据时代的最佳媒介
三大点囊括大数据需求
大数据就是大量的数据,人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数大数据时代来临。那么,大数据到底有多大?有资料显示,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多;发出的社区帖子达200万个;卖出的手机为37.8万台,高于全球每天出生的婴儿数量 37.1万而到了2020年,全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍……
事实上,大数据不仅是大,它的复杂性对于各行各业的企业而言都是一个头疼的问题。因为客户无法在一定时间内使用传统数据库软件工具对大数据内容进行抓 取、管理和处理的数据集。几乎所有的企业都会关注在处理有意义的大数据之上。谈到这一点就一定要结合中国的大数据特点来看,正是因为这些特点促成了今天中 国的行业客户面对大数据应用时的需求在一定程度上存在的共性。简而言之可以归结为以下三点:
首先,数据体量大,这些大型的数据集有可能 会达到PB规模。 说到这个数据量级,人们首先会联想到学数字图书馆,高校数字图书馆或是国家数字图书馆可以说是开启了大数据时代PB级数据管理的一个典型案例。这要求信息 基础架构平台能够动态地支持多重数据,满足人们对数字的不同性能要求、不同的容量要求,并且随时能够改变;需要有效地管理共享资源,存储资源按需分配,同 时通过配额管理功能,以提高利用率。
其次,数据类别繁琐,囊括了半结构化和非结构化数据,从而促使客户需要借助智能工具,实现对所有类 型数据的索引、搜索和发掘。最后,所有的这些大数据应用的需求,都能够为企业带来价值。虽然很多企业都拥有可用的、高质量的海量数据,但如何保护这些海 量、非结构化的用户数据,并时时进行信息挖掘,给未来教育带来更大的可能,则对行业技术研究者的想象力提出了挑战。另一方面,数据是各个行业经营、管理和 决策的重要基础,数据综合利用是近年来也是各行各业信息化建设的核心。使企业持续发展的数据业务建设提速,给各行业运营中心对数据进行集中处理提出了更高的要求,这也成为行业客户发展规划中的重要内容。
最后,安全性,自2005年,美国银行加密的磁带丢失,造成了大量客户资料泄露,从此以后,数据存储的安全性就一直受到人们的关注。随着云计算和大数据技术落地,大数据信息存储的安全性又一次被重视,各行各业客户同样面临着数据时代的挑战。
存储应对大数据多样需求
综上所述,各行各业对于大数据应用的需求、性能的关注、可靠性的要求,同时也是企业需要满足自身对于业务系统的需求,而基于存储对大数据的可管理性、高性能、容灾保护、资源整合和总体成本等方面的性能,几乎囊括了满足大数据多样需求的可能。
今天,随着“互联网+”时代的进程加速,信息化建设突飞猛进,数据信息量的快速增长的大数据时代,处理大数据的真谛就是利用存储在海量数据中淘金的过程。
那么,存储是如何应对数据需求增长的呢?
存储适用于各行的数据灵活方案
结合整个行业来看,存储能够帮助客户应对在医疗、生命科学、能源研究、社会基础设施等各领域的诸多挑战和需求。
首先,针对大数据的容量需求,利用针对结构化数据的虚拟存储平台是大数据处理的一个很好方案。可实现将其全部虚拟化,并将同一类型的硬盘(如SSD、 SAS、SATA)重新“捆绑”在一起。针对结构化数据的存取动态分层技术。一定要“快”。可以根据数据被调用的频率,自动将常用的数据搬到最高层,提高效率。
其次,针对大数据最于难应对的非结构化数据,数据存储介质,大致经历几个阶段:较早以前是用光盘刻录数据,这种方式费时费力。后来,改用磁带库,成本低,存取也很快。如果磁带在磁带库中,每分钟可调取几百 M 数据,如果不在磁带库中,就要先找到磁带。但是今天,这些方案都不能满足客户业务的即时性和连续性需求。
最后,所有的大数据方案都是为了给客户带来大价值。虽然拥有庞大的数据,但是躺在那里睡觉的数据是没有任何价值的,只有盘活这些数据,才能体现出数据资产的价值。只有可利用的解决方案,才能充分发掘数据资产的价值。
目前,虽然中国大数据市场还处在初级阶段,但增速非常迅猛,应用也极其广泛,不管是云计算、物联网、智慧城市还是移动互联都要与大数据扯上关系。未来是 数据为王的时代,大数据应用将会越来越广泛的落地在各个领域,而存储绝对是企业未来应用大数据实现业务突破的重要媒介。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23