
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
CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-30探秘卷积层:为何一个卷积层需要两个卷积核 在深度学习的世界里,卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力 ...
2025-06-30探索 CDA 数据分析师在线课程:开启数据洞察之旅 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、创新与发展的核心驱 ...
2025-06-303D VLA新范式!CVPR冠军方案BridgeVLA,真机性能提升32% 编辑:LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型,通过将 ...
2025-06-30LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26CDA 数据分析师会被 AI 取代吗? 在当今数字化时代,数据的重要性日益凸显,数据分析师成为了众多企业不可或缺的角色 ...
2025-06-26CDA 数据分析师证书考取全攻略 在数字化浪潮汹涌的当下,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。数据分析师作 ...
2025-06-25人工智能在数据分析的应用场景 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据以前所未有的速度增长,传统的数据分析方法逐渐难以满足海 ...
2025-06-25评估模型预测为正时的准确性 在机器学习与数据科学领域,模型预测的准确性是衡量其性能优劣的核心指标。尤其是当模型预测结 ...
2025-06-25CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-06-24金融行业的大数据变革:五大应用案例深度解析 在数字化浪潮中,金融行业正经历着深刻的变革,大数据技术的广泛应用 ...
2025-06-24Power Query 中实现移动加权平均的详细指南 在数据分析和处理中,移动加权平均是一种非常有用的计算方法,它能够根据不同数据 ...
2025-06-24数据驱动营销革命:解析数据分析在网络营销中的核心作用 在数字经济蓬勃发展的当下,网络营销已成为企业触达消费者 ...
2025-06-23随机森林模型与 OPLS-DA 的优缺点深度剖析 在数据分析与机器学习领域,随机森林模型与 OPLS-DA(正交偏最小二乘法判 ...
2025-06-23CDA 一级:开启数据分析师职业大门的钥匙 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业发展和决策的核心驱动力,数据分析师 ...
2025-06-23透视表内计算两个字段乘积的实用指南 在数据处理与分析的过程中,透视表凭借其强大的数据汇总和整理能力,成为了众多数据工 ...
2025-06-20CDA 一级考试备考时长全解析,助你高效备考 CDA(Certified Data Analyst)一级认证考试,作为数据分析师领域的重要资格认证, ...
2025-06-20