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
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14