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详解大数据存储:哪些问题最容易出现

TT中国 12年06月19日 10:15 【转载】 作者:TT存储 责任编辑:王振

导读:“大数据” 通常指的是那些数量巨大、难于收集、处理、分析的数据集,亦指那些在传统基础设施中长期保存的数据。这里的“大”有几层含义,它可以形容组织的大小,而更重要的是……

关键词: 存储 数据管理 大数据

并发访问 一旦企业认识到大数据分析应用的潜在价值,他们就会将更多的数据集纳入系统进行比较,同时让更多的人分享并使用这些数据。为了创造更多的商业价值,企业往 往会综合分析那些来自不同平台下的多种数据对象。包括全局文件系统在内的存储基础设施就能够帮助用户解决数据访问的问题,全局文件系统允许多个主机上的多 个用户并发访问文件数据,而这些数据则可能存储在多个地点的多种不同类型的存储设备上。

安全问题 某些特殊行业的应用,比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和保密性需求。虽然对于IT管理者来说这些并没有什么不同,而且都是必须遵 从的,但是,大数据分析往往需要多类数据相互参考,而在过去并不会有这种数据混合访问的情况,因此大数据应用也催生出一些新的、需要考虑的安全性问题。

成本问题 “大”,也可能意味着代价不菲。而对于那些正在使用大数据环境的企业来说,成本控制是关键的问题。想控制成本,就意味着我们要让每一台设备都实现更高的 “效率”,同时还要减少那些昂贵的部件。目前,像重复数据删除等技术已经进入到主存储市场,而且现在还可以处理更多的数据类型,这都可以为大数据存储应用 带来更多的价值,提升存储效率。在数据量不断增长的环境中,通过减少后端存储的消耗,哪怕只是降低几个百分点,都能够获得明显的投资回报。此外,自动精简 配置、快照和克隆技术的使用也可以提升存储的效率。

很多大数据存储系统都包括归档组件,尤其对那些需要分析历史数据或需要长期保存数据的机构来说,归档设备必不可少。从单位容量存储成本的角度看,磁带仍然是最经济的存储介质,事实上,在许多企业中,使用支持TB级大容量磁带的归档系统仍然是事实上的标准和惯例。

对成本控制影响最大的因素是那些商业化的硬件设备。因此,很多初次进入这一领域的用户以及那些应用规模最大的用户都会定制他们自己的“硬件平台”而 不是用现成的商业产品,这一举措可以用来平衡他们在业务扩展过程中的成本控制战略。为了适应这一需求,现在越来越多的存储产品都提供纯软件的形式,可以直 接安装在用户已有的、通用的或者现成的硬件设备上。此外,很多存储软件公司还在销售以软件产品为核心的软硬一体化装置,或者与硬件厂商结盟,推出合作型产 品。

数据的积累 许多大数据应用都会涉及到法规遵从问题,这些法规通常要求数据要保存几年或者几十年。比如医疗信息通常是为了保证患者的生命安全,而财务信息通常要保存7 年。而有些使用大数据存储的用户却希望数据能够保存更长的时间,因为任何数据都是历史记录的一部分,而且数据的分析大都是基于时间段进行的。要实现长期的 数据保存,就要求存储厂商开发出能够持续进行数据一致性检测的功能以及其他保证长期高可用的特性。同时还要实现数据直接在原位更新的功能需求。

灵活性 大数据存储系统的基础设施规模通常都很大,因此必须经过仔细设计,才能保证存储系统的灵活性,使其能够随着应用分析软件一起扩容及扩展。在大数据存储环境 中,已经没有必要再做数据迁移了,因为数据会同时保存在多个部署站点。一个大型的数据存储基础设施一旦开始投入使用,就很难再调整了,因此它必须能够适应 各种不同的应用类型和数据场景。

应用感知 最早一批使用大数据的用户已经开发出了一些针对应用的定制的基础设施,比如针对政府项目开发的系统,还有大型互联网服务商创造的专用服务器等。在主流存储 系统领域,应用感知技术的使用越来越普遍,它也是改善系统效率和性能的重要手段,所以,应用感知技术也应该用在大数据存储环境里。

小用户怎么办? 依赖大数据的不仅仅是那些特殊的大型用户群体,作为一种商业需求,小型企业未来也一定会应用到大数据。我们看到,有些存储厂商已经在开发一些小型的“大数据”存储系统,主要吸引那些对成本比较敏感的用户。

相关链接:大数据应用的典型代表:Facebook和Google

最善于利用“大数据”来创造商业价值的行业是网络与社交媒体。社交媒体的典型代表是Facebook,该公司通过挖掘用户的个人信息和应用习惯来分析用户的爱好,从而将用户可能有兴趣的产品广告精确的推送到该用户的界面,从而增加广告收入。

为了不落下风,Google公司最近宣布改变它对用户隐私信息的使用策略,该公司称它将更积极的使用其所收集、管理的数据。实际上,Google公司正在使用来自于Google Search搜索引擎、Gmail邮件帐户、Android用户活动以及来自于旗下YouTube视频网站和其他Web应用站点的数据,并对用户的网络活动行为进行分析。Google此举的目的也是为了提高广告推送的效率并获得更多的收入。

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