京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代 PB级数据怎么管
如何理解PB级数据?说到这个数据量级,人们首先会联想到CADAL项目(大学数字图书馆国际合作计划),该项目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。他的成功运行搭建为众多方案商提供了借鉴。
PB级数据挑战多
据大学数字图书馆国际合作计划管理中心副主任黄晨介绍:“CADAL项目面临的三个大数据应用挑战是:首先是 PB级数据需要长期保留;其次,需要24小时不间断为高校师生服务;最后,多重业务需要共享资源。为此,我们在建设中,从系统稳定性、易用性、分级存储/信息生命周期管理、硬件升级更新与业务连续性、可用性、性能六个方面去考虑。
事实上,CADAL在开展二期项目的过程中,就明显感觉到了大数据上述的三大应用挑战。经过一期和二期工程建设,CADAL项目已经完成250多万册古籍和相关音视频资料的数字化,面向全国2000所高校开展服务,部分资源向公众开放。250多万册古籍和相关音视频资料加在一起,数据量已经达到600TB。三期工程将继续扩大资源建设,数据量将很快达到PB级。
为此,信息基础架构平台需要能够动态地支持多重工作流,满足不同的性能要求、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。
选择方案的关键点
据了解,250万册的纸质图书,需要1栋15层的大楼才能容纳。如图2所示。而采用现代的技术手段,只需要一个机柜,就足够应对250万册甚至更多图书的数字化影像。图所3所示。
图2某省图书馆介绍,建筑面积18073平方米,书库主体15层,可容纳250万册藏书
图3 这样一组EMC Isilon机柜可以保存几千万册数字化图书
面对上述挑战,据CADAL项目管理中心数据主管刘涛老师介绍说,CADAL项目管理中心从系统稳定性、易用性、分级存储/信息生命周期管理、硬件升级更新与业务连续性、可用性、性能六个方面进行综合考察。最终选择了EMC Isilon,总容量1PB的EMC Isilon大数据存储系统在CADAL项目管理中心部署完成,投入使用。
方案核心优势
这一方案的核心优势主要表现在两个方面:
一是支持文件、FTP等多种灵活的访问方式,简化了操作,提高了效率。
CADAL图书数字化的大致工作流程是:共建高校申报图书资源à项目管理委员会审定à共建高校负责数字化处理并将数字图书提交给管理中心à管理中心将数字图书发布到前端存储对外提供服务,同时备份多份份到后端存储。
刘老师经常要做的一件事情是:通过工作机将共建高校提交的数字图书从临时存储复制到前端和后台存储。由于各台服务器连接不同的光纤存储,需要把存储设备挂接到服务器才能操作,并且各服务器还应用不同的操作系统,数据需要走“临时存储à工作机服务器à服务器à后端存储”的路径。换成Isilon之后,数据只需要走“临时存储à前端服务器à后端Isilon存储”的路径,由于Isilon的吞吐量很大,并且没有文件系统和LUN管理的兼容问题,可以同时从多个临时存储往后端Isilon存储保存数据,且没有额外的速度损失,效率大大提高。以前,从共建高校接收数字图书较多时,后端的发布或备份服务器上的数据流量会比较大,会影响其它数据访问或应用,发布和备份会出现瓶颈;如果大量使用光纤存储,服务器端的成本也会增加。采用Isilon之后,硬件上带宽提高了,系统上跳过了操作系统层面的处理,这种现象有较大改观。
二是支持磁盘分级存储、节点分级存储和SSD固态硬盘加速,既保证了大容量,也保证了高性能。
CADAL的做法是,将活跃的数据保存在配有固态硬盘的高速Isilon节点上,其它数据保存在普通Isilon节点上。不同高校图书馆提供的数字图书分区保存,存储空间按需分配,并实行配额管理,提高存储利用率。
PB知识链接:
TechTarget自己的百科网站Whatis有关于PB大小的定义:“PB是数据存储容量的单位,它等于2的50次方个字节,或者在数值上大约等于1000个TB。”
那么一个TB呢?
“TB是一个计算机存储容量的单位,它等于2的40次方,或者接近一万亿个字节(即,一千千兆字节)。”
未来学家Raymond Kurzweil他的论文中对PB的定义进行延伸:人类功能记忆的容量预计在1.25个TB。这意味着,800个人类记忆才相当于1个PB。
如果这样还不够清楚,那么Adfonic的CTO Wes Biggs给出了下面更直接的计算:
假设手机播放MP3的编码速度为平均每分钟1MB,而1首歌曲的平均时长为4分钟,那么1PB歌曲可以连续播放2000年。
如果智能手机相机拍摄相片的平均大小为3MB,打印照片的平均大小为8.5英寸,那么总共1PB的照片的并排排列长度就达到48000英里——大约可以环绕地球2周。
1PB足够存储整个美国人口的DNA,而且还能再克隆2倍。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 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 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 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 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 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 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-07-15【核心关键词】产品、经营、客户、调研、销售额、宏观、会计行业、客户满意度、发展趋势、经营状况、数据分析、竞争对手、数据 ...
2026-07-14问卷调查是市场调研、用户研究、社会调研与产品分析的核心数据采集方式。问卷数据大多以分类数据为主,例如用户性别、年龄分层、 ...
2026-07-14 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-07-14在数据分析、业务效果验证、AB实验扩展、行业对比等场景中,我们经常需要对比三组及以上样本的均值差异,例如不同区域的客单价对 ...
2026-07-13在互联网产品运营、用户生命周期管理与商业化数据分析中,留存指标是判断产品价值、用户满意度与商业模式健康度的核心基准。常规 ...
2026-07-13