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大数据带来的机遇与挑战

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随着物联网、移动互联网、社会化网络的快速发展, 企业数据的增长迅速,半结构化及非结构化的数据将成及几何倍增长。数据来源的渠道也逐渐增多,这不光包括了本地的文档、音视频,还包括了网络内容和社交媒体。大数据的时代已然来临,并给各行各业带来了根本性变革。

面对这种变革,如何实现高效的存储、如何有效地管理和利用使企业的营销管理更加智能以及现有数据如何保护,成为企业要面临的棘手问题。

数据仓库:

有效的数据仓库由于一直增长的大量数据确实变得越来越复杂。由于业务对快速数据仓库的需要,事情变得更加复杂化。这种高容量和低延迟的组合造成了传统工具不能解决的挑战,而客户正寻找能让他们适应这种变革中的业务和IT环境的技术和流程。

在解决这项需求时所面临的主要挑战之一,是无法在给定的时间内移动必要的数据量。如何突破容量的限制、实现高效检索为云存储等待了来了机遇。云存储平台能够实现快数据中心的存取及管理,并支持跨地域的用户访问、数据迁移。通过虚拟化技术、集群应用、网格技术以及自动分级存储功能。将网络上的不同类型上不同类型的存储设备统一管理起来,实现协同工作。

虚拟化存储技术将可以管控的存储单元汇集成一个巨大的可控“资源池“。对用户来说是”透明“的,用户不必关心数据存储的地理位置,也不必了解存储介质是磁带还是磁盘。对于管理员来说,通过可视的管理界面得到的是一个简化的虚拟控制视图。

集群存储将多台存储设备中的存储空间聚合成一个能够给应用服务器提供统一访问接口和管理界面的存储池,应用可以通过该访问接口透明地访问和利用所有存储设备上的磁盘,可以充分发挥存储设备的性能和磁盘利用率。数据将会按照一定的规则从多台存储设备上存储和读取,以获得更高的并发访问性能。

提高存储管理效率已经成为许多企业首要解决问题,自动分级存储成为最有效的基础技术,它指的是在不同磁盘类型和RAID级别之间迁移数据块的功能,这可满足性能和空间使用之间的适当平衡,快速将数据放到合适的地方并避免所谓的热点。在不同层级的存储介质之间,比如FC磁盘和SATA磁盘之间,移动数据需要实现全自动化的迁移流程。

数据安全:

存储资源不断升级应对数据增长,灾难恢复以及超出其原有设计极限的业务连续性架构,这使企业面临着巨大的风险。为了避免出现这些情况,你需要采取的最必要的措施就是将加强BC/DR资源的成本因素涵盖到你的主存储环境中,如同它们是相同的整体。这需要精心规划,以确定现有灾难恢复资源中哪些需要进行升级,以及明确在升级完成前你不能继续添加更多数据。这样做也有利于部署某种存储扣款机制,以显示企业数据增长的真正成本。在现今的商业环境中,由于种种原因,企业不被批准备份的措施,甚至要求削减备份计划,但管理员必须明确这其中的后果并应向CEO们说明将意味的风险。

商业智能分析:

事实证明,传统基于事实的商业智能分析模型能够为企业带来价值,但是大数据分析为企业从多种数据源中挖掘、分析铺平了道路,找出对未来企业战略具有影响的因素,能够大大提升效率并降低成本。企业数据的分析正朝着在一段时间内在那种内容中的信息的有意义的洞察,是大数据分析区别于传统数据仓库分析的原因所在。

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