國內大數據需求所面臨的典型存儲挑戰

大數據讓零售無需店面，在最大限度降低投資同時，加快現金流周轉效率。大數據使各行各業商家提高獲取優質客戶資源和提升利潤空間的同時，也使競爭進入“一兵一卒”用戶爭奪戰之中。

   大數據時代，企業數據量和數據種類出現飛速增長。大數據時代，全球應用數量從幾年前的以十萬為單位計算，到了以百萬為單位計算。10年前，IT從業人員只是以百萬計算，數據生成來源也比較單一，但現在，IT服務使用者已經上升到十幾億的消費者，數據生成來源更為豐富，是名副其實的大數據時代 。同時，IT資源的配置和管理要滿足高度虛擬化或集群IT架構的需求。企業應用部署效率、業務穩定服務性能，以及動態有效滿足OLTP和OLAP性能要求，直接決定著企業核心競爭力。企業要求存儲更靈活、更動態、性能更穩定，以支撐大量用戶對各種IT服務交付的能力。此外，大數據時代還需要集中、統一和自動化管理的功能。
   中國市場針對大數據的需求所面臨的典型的存儲挑戰：
    1.業務關鍵型性能：就“存儲是否能滿足目前業務關鍵應用性能”的調查結果顯示，接受調查人員（總計455名受訪者）中28.1%表示在未來12個月考慮部署新型存儲。36.5%用戶在未來12-24個月考慮部署新存儲。大數據時代，應用使用者的快速增加，對存儲并行處理能力提出了更高要求。此外，生產應用虛擬化產生大量隨機讀取，這就對傳統IOPs和時間延遲提出了挑戰。
    2.存儲利用率：大數據時代數據量快速增加。如何通過存儲容量優化，降低存儲容量和網絡資源需求，降低數據保護過程對生產環境的性能影響，是控制大數據存儲新增開支的關鍵。
    3. 容量優化系統性能：為了提高存儲資源利用率和業務連續性，存儲廠商近年紛紛推出各種企業級功能。為了降低存儲管理強度，中端以上存儲具有多種工作負載性能監控、動態資源配置和自動化端對端管理功能。然而，傳統存儲控制器處理能力有限，啟動這些企業級功能需要消耗存儲控制器資源。用戶往往要在存儲資源優化和生產性能之間做取舍。
    4.在大數據時代如何利用各種已有存儲資源，為大數據時代的業務發展提供高可擴展和業務連續性是關鍵。傳統存儲下，不同廠商的存儲之間無法實現快照、復制、備份和恢復，由此帶來數據保護的大量開支。同時，帶來存儲資源浪費。
   大數據環境對系統性能要求非?？量?，要滿足應用OLTP和大數據分析OLAP，以及業務關鍵型應用的低延遲需求，傳統地通過增加控制器和硬盤這一解決方式不僅帶來高昂的采購、運維成本和占地空間成本，而且還會導致資源的閑置，從而進一步降低了企業的IT總擁有成本。