
大数据时代,如何更好地运用云归档_数据分析师
大数据时代,面对非结构化数据的爆发式增长,我们需要更好的存储战略,以便以更低成本访问更多内容,通常思考分布式存储、云备份、云归档或加入分层技术的传统存储方案。美国昆腾国际公司亚太区高级市场营销总监Jim Simon认为,通过备份服务器、基于政策的文档管理以及云归档的结合,能够减少网络负载、备份存储和备份软件许可开支,并减少主存储成本,通常会节约40%的TCO。
昆腾公司昆腾对自身的定位是做数据流(从数据产生、使用到归档的整个过程,也称工作流)存储方案的公司,数据流在媒体、石油天然气勘探等行业最为典型。针对数据长期保存,昆腾已经研发出多种成熟的解决方案和产品,包括:
Jim Simon强调,不断备份相同的静态非结构化文件数据,不仅会给网络资源以及满足备份窗口带来压力, 同时主存储和备份成本也会增加,这会对 IT 预算带来更大的压力,实施归档策略才是解决方案。
昆腾正在致力于传统归档方案的升级,并将其与云归档相结合,以应对整个行业90%的新数据增长是非结构化数据的挑战。这一次,昆腾发布了三个新的增强型产品组合:
1、Artico智能 NAS 设备可在线访问内容,并智能地把数据分层存储到 Q-Cloud归档、 Lattus对象存储或Scala 磁带库中
2、DXi with Arkivio,整合了昆腾DXi设备与Rocket Arkivio Autostor软件,可在同一个设备上同时支持数据备份和归档
3、新的 Lattus扩展在线存储产品 ,带有对象存储节点,集成了新的6TB磁盘驱动器,提高了对象存储密度并降低了每 TB 成本
Artico智能 NAS 设备
根据昆腾对中国100多家用户的调查显示,当数据增长的时候,大约50%的IT经理会继续购买主存储,因为判断常用和不常用数据对IT经理来说还是比较困难的。但昆腾Artico分层策略设计的初衷,就是“在合适的时间把数据放到合适的位置”,它内置StorNext,与Arkivio Autostor数据迁移工具结合,可以帮助IT经理做分析和判断的工作,把内容迁移到成本较低的存储以节约资金,同时通过在一个深度活动库上共享内容而提高工作力。举例而言,针对纯文档的办公环境,Artico会根据文档类型,把视频、图片文件迁移到低成本的Artico存储上,另一个判断依据就是文件使用频率,整个过程对用户完全透明。
Artico本身提供33TB磁盘存储,可扩展到73TB,最多支持10亿份文件。通过云、对象存储或磁带技术,还可以提供更大的可扩展性。这就降低了购买更多主存储的必要性。Artico可通过 NAS 连接集成到多种环境,支持EMC、NetApp、HP、Linux、RedHat、Windows等多种不同的操作系统和主存储。
DXi with Arkivio
在DXi4700及DXi6900阵列,运行Rocket提供的Arkivio数据归档软件,可将主存储阵列的文件转移到Artico设备、或者具备重复数据删除功能的备份磁盘阵列当中,并在其中提供一个专门的归档分区,这可以减少备份窗口和网络占用。Jim Simon称,Arkivio Autostor能够评估数据属性并根据这些属性而支持智能政策,从而把非结构化数据从主存储迁移到DXi重复数据删除设备。
根据Jim Simon的现场演算,对于从主存储迁移到归档的每TB非结构化数据,DXi设备与Arkivio软件的组合可帮助客户节约超过60%的总体存储成本。
新的 Lattus 存储节点
对象存储能够在性能与成本之间实现新的平衡,昆腾Lattus已经利用对象存储技术来扩展在线存储,并提供即时访问数据,它最大的好处就是数据可以存储很多年也不会丢失,而且它能存储上百个TB的数据。此次Lattus提供新的带有6TB数据中心归档驱动器的S30存储节点,将每个阶段的原始容量提高到了72TB,相对当前的S20存储节点,密度提高50%,每TB成本降低了15%。
第三代存储战略解决方案
基于推出的这些新品,昆腾形成了自己的第三代存储战略解决方案,即结构化数据和非结构化数据分离:结构化数据可以备份到昆腾DXi虚拟磁带库备份设备,还可以进一步复制或者拿出一部分拷贝备份到云端或者远端;非结构化数据可以归档到DXi设备或者Artico设备上,最后在移到其他磁带库存储上。到云端或者远端的备份,得益于重复数据删除技术的利用,这不仅实现性能的提升,同时广域网传输也成为可能。
云端的数据备份,目前只支持Q-Cloud。谈到Q-Cloud Artico Archive在国内的进展,Jim Simon表示,正在随着AWS进行测试,未来也可能会支持别的公有云。他同时提醒,如果要完全从云端恢复数据,可能需要花费很多的时间,因而云归档和本地归档的结合非常重要。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA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 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22