大数据使一个新时代应运而生
在“大数据”趋势的驱动下,企业具有更大规模的收集和处理数据的能力,越来越广泛的信息加速了各行各业决策的速率和准确率。而大数据的“大”,已成为存储业界目前所面临的严峻挑战。据IDC预测,到2015年,大数据技术和服务市场将从2010年的32亿美元增长到169亿美元,年复合增长率(CAGR)达到39.4%,几乎是整个信息和通信技术市场年复合增长率的七倍。快速的数据流转,动态的数据体系,以及越来越多样化的数据类型,面对如此海量的数据规模,尽管业界的专业人士不断的推崇“大数据”,但其所带来的复杂程度和处理难度,使得企业不得不去重新考虑存储基础架构的问题。
随着企业不断寻求通过各种方法创新并为客户构建更好的解决方案,他们面临的一个最大挑战是,如何使真正对社会具有深远意义以及可持续影响力的创新解决方案实现商业化。据 IDC 调查,到2014年,绝大部分数据将是非结构化数据。因此,在数据大爆炸或大数据的背景下,我们需要具备发挥非结构化数据巨大潜力的能力,以便生成新的可持续业务、从现有资产获取经济价值并提高用户生产效率。
大数据洞察,基础架构先行
大数据数量庞大,格式多样化。大量数据和信息由家庭和办公场所的各种设备生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力,给企业带来严峻的数据管理问题。
IDC认为传统的基础架构不能满足大数据需求和挑战。支持大数据部署的架构必须可以动态调整,并具备以下主要特性:
按需提供的容量和可扩展性,使基础架构能够在必要时根据容量和性能扩展或缩减规模。
维持“始终在线”的环境以及防止计划外停机的故障恢复能力。
内置数据管理,并且能够在每个处理阶段以及每个后处理常规运行阶段管理数据保护、监管达标、处置和同化。
针对大数据的容量需求,存储虚拟化是目前为止提高容量效率最重要最有效的解决方案,它为缺乏这些能力的现有存储系统拓展了自动分层和精简配置等存储效率的工具。拥有了虚拟化存储,便可以将来自内部、外部和多厂商存储的结构化和非结构化数据的文件、内容和块存储等所有的数据类型,整合到一个单一的存储平台上。当所有存储资产成为一个单一的存储资源池时,自动分层和精简配置功能就可以扩大到整个存储基础设施,从而可以轻松实现容量回收和利用最大化,甚至达到重用现有资产以延长使用,显著提高IT灵活性和容量效率,以满足非结构化数据增长的需求。目前,借助HUS中型企业可以在不影响性能的情况下能够扩展系统容量达到近3PB,自动更正性能问题,通过动态虚拟控制器实现快速预配置。此外,通过VSP的虚拟化,大型企业可以创建接近四分之一EB容量的存储池。
针对非结构化数据,传统文件系统中有限的索引节点总数导致文件系统可以容纳的文件、目录或其它对象的最大数量受到限制。而HNAS和HCP使用基于对象的文件系统,这使它们能够扩展到PB级,以及数十亿的文件或对象。位于VSP或HUS顶部的HNAS和HCP网关可以充分利用模块存储的可扩展性,同时享受到通用管理平台Hitachi
Command Suite带来的好处。HNAS和HCP为大数据文件和内容构建起了相应的架构。
除了可扩展性,大数据必须能够不受干扰地持续扩展并具有跨越不同时代技术的迁移能力。数据迁移必须保持在最小范围,且在后台完成。大数据应该只需要复制一次便可以恢复可用性;通过版本控制来跟踪变更,而不是为大数据发生的每一个变更备份整个大数据。大数据太大而无法整体备份。整个HDS的产品系列均可以实现数据的后台移动和分层,也可以增加VSP或HUS块数据池、HNAS文件系统或HCP租户的容量,并自动在新的容量中调整数据。旧的文件系统与块数据存储设备不支持动态扩展。为了使用新的存储容量,这些旧系统中的数据不得不从旧的块数据存储或文件系统中重新加载到新的存储容量中。
不论企业规模大小,信息过载都是长期以来难以解决的问题。企业需要高度集成的基础架构堆栈,以便统一地对所有来源的大数据进行汇聚、访问管理、分析和交付。这需要基础架构能够管理和理解信息。根据及时、相关、全面、准确的信息而非猜测来采取行动,企业也会因此赢得竞争优势。反之,则会在浩瀚的信息中受制于繁杂的数据、拘泥不前。
三步走,轻松驾驭大数据
基于对云计算和大数据的深入研究,HDS提出了三步云战略,即基础架构云、内容云和信息云。三步云战略基于企业现有的IT设施,为企业的所有数据提供单一的虚拟化平台。其中基础架构云目的为提供动态基础架构,以实现支持所有数据的单一平台。而内容云则基于这一单一平台,借助智能工具,实现对所有类型数据的索引、搜索和发掘。让数据可以更容易地被发现、共享并且重新利用,因而也会变得更有价值。在信息云中,和大数据会更加关联,让各种信息分析工具和流程与底层基础架构完美集成。连接不同的数据集,揭示其中的规律,以为企业用户提供有价值的信息和商业洞察,帮助客户应对在医疗、生命科学、能源研究、社会基础设施等领域的挑战。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析领域,Excel作为一种普及率极高且功能强大的工具,无疑为无数专业人士提供了便捷的解决方案。尽管Excel自带了丰富的功 ...
2025-01-17在这个瞬息万变的时代,许多人都在寻找能让他们脱颖而出的职业。而数据分析师,作为大数据和人工智能时代的热门职业,自然吸引了 ...
2025-01-14Python作为一门功能强大的编程语言,已经成为数据分析和可视化领域的重要工具。无论你是数据分析的新手,还是经验丰富的专业人士 ...
2025-01-10完全靠数据决策,真的靠谱吗? 最近几年,“数据驱动”成了商界最火的关键词之一,但靠数据就能走天下?其实不然!那些真正成功 ...
2025-01-09SparkSQL 结构化数据处理流程及原理是什么?Spark SQL 可以使用现有的Hive元存储、SerDes 和 UDF。它可以使用 JDBC/ODB ...
2025-01-09在如今这个信息爆炸的时代,数据已然成为企业的生命线。无论是科技公司还是传统行业,数据分析正在深刻地影响着商业决策以及未来 ...
2025-01-08“数据为王”相信大家都听说过。当前,数据信息不再仅仅是传递的媒介,它成为了驱动经济发展的新燃料。对于企业而言,数据指标体 ...
2025-01-07在职场中,当你遇到问题的时候,如果感到无从下手,或者抓不到重点,可能是因为你掌握的思维模型不够多。 一个好用的思维模型, ...
2025-01-06在现代企业中,数据分析师扮演着至关重要的角色。每天都有大量数据涌入,从社交媒体到交易平台,数据以空前的速度和规模生成。面 ...
2025-01-06在职场中,许多言辞并非表面意思那么简单,有时需要听懂背后的“潜台词”。尤其在数据分析的领域里,掌握常用术语就像掌握一门新 ...
2025-01-04在当今信息化社会,数据分析已成为各行各业的核心驱动力。它不仅仅是对数字进行整理与计算,而是在数据的海洋中探寻规律,从而指 ...
2025-01-03又到一年年终时,各位打工人也迎来了展示成果的关键时刻 —— 年终述职。一份出色的年终述职报告,不仅能全面呈现你的工作价值, ...
2025-01-03在竞争激烈的商业世界中,竞品分析对于企业的发展至关重要。今天,我们就来详细聊聊数据分析师写竞品分析的那些事儿。 一、明确 ...
2025-01-03在数据分析的江湖里,有两个阵营总是争论不休。一派信奉“大即是美”,认为数据越多越好;另一派坚守“小而精”,力挺质量胜于规 ...
2025-01-02数据分析是一个复杂且多维度的过程,从数据收集到分析结果应用,每一步都是对信息的提炼与升华。可视化分析结果,以图表的形式展 ...
2025-01-02在当今的数字化时代,数据分析师扮演着一个至关重要的角色。他们如同现代企业的“解密专家”,通过解析数据为企业提供决策支持。 ...
2025-01-02数据分析报告至关重要 一份高质量的数据分析报告不仅能够揭示数据背后的真相,还能为企业决策者提供有价值的洞察和建议。 年薪 ...
2024-12-31数据分析,听起来好像是技术大咖的专属技能,但其实是一项人人都能学会的职场硬核能力!今天,我们来聊聊数据分析的核心流程,拆 ...
2024-12-31提到数据分析,你脑海里可能会浮现出一群“数字控”抱着电脑,在海量数据里疯狂敲代码的画面。但事实是,数据分析并没有你想象的 ...
2024-12-31关于数据分析师是否会成为失业高危职业,近年来的讨论层出不穷。在这个快速变化的时代,技术进步让人既兴奋又不安。今天,我们从 ...
2024-12-30