大數據核心分析需要強大的后臺

在大數據價值日益凸顯的背景下，企業需要首先提高數據中心的成本效益，以滿足不斷變化的業務需求，加大大數據的應用和相關基礎設施的構建，滿足對于大數據環境下數據中心高性能、高可擴展性、高安全性和高可用性的要求。
  

大數據核心分析能力需要強大的后臺支撐
    大量非結構化數據帶來的是數據量爆發式的增長，對存儲容量、傳輸速率、計算速度等要求更高，因此企業必須考慮更具性價比的計算和存儲方式。為了提高快速高效的處理大量數據的能力，企業需要對整個IT基礎設施進行優化設計，充分考量后臺數據中心的高節能性、高穩定性、高安全性、高可擴展性、高度冗余，基礎設施建設這5個方面，同時更需要解決大規模節點數的數據中心的部署、高速內部網絡的構建、機房散熱以及強大的數據備份等問題。只有構建好這樣的一個強大的后臺支持，大數據應用才能保證正常運轉。
   大數據離不開效益型數據中心的構建
   大數據應用的爆發性增長已經衍生出了自己獨特的架構，而且也直接推動了存儲、網絡以及計算技術的發展。這一變化對數據中心架構廠商和其他IT基礎設施廠商也將是發展的重要機會。隨著結構化數據和非結構化數據量的持續增長，以及分析數據來源的多樣化，此前存儲系統的設計已經無法滿足大數據應用的需要，進行大量的數據處理的計算能力也相應提高。在所有廠商中，關聯緊密的存儲廠商已經意識到這一點，他們開始修改基于塊和文件存儲系統的架構設計以適應這些新的要求。但是，其他方面的廠商還未積極跟進，雖然我們有云計算數據中心方案，但是，面向企業的大數據數據中心更應該考慮的是運營成本和經濟性。深入了解大數據應用的數據中心經濟學對于提高企業的實際利潤率，具有十分重要的價值。
   大數據更需要突破存儲、性能瓶頸
   大數據應用除了數據規模巨大之外，還意味著擁有龐大的文件數量。因此如何管理文件系統層累積的元數據是一個難題，處理不當會影響系統的擴展能力和性能，而傳統的NAS系統就存在這一瓶頸。所幸的是，基于對象的存儲架構就不存在這個問題，它可以在一個系統中管理十億級別的文件數量，而且還不會像傳統存儲一樣遭遇元數據管理的困擾?；趯ο蟮拇鎯ο到y還具有廣域擴展能力，可以在多個不同的地點部署并組成一個跨區域的大型存儲基礎架構。此外，大數據應用還存在實時性的問題，特別是涉及與網上交易或者金融類相關的應用。比如，網絡成衣銷售行業的在線廣告推廣服務需要實時對客戶瀏覽記錄進行分析，并準確地進行廣告投放。這就要求存儲系統在必須能夠支持上述特性的同時保持較高的響應速度，因為響應延遲的結果是系統會推送“過期”的廣告內容給客戶。
   大數據是一個朝陽產業，將推動數據中心基礎設施及相關軟件的爆發式增長，企業部署的數據中心環境也需做出相應的變革與創新。整體來看，大數據環境的構建并不是遙不可及的事情。正如它改變了傳統IT環境一樣，大數據將在各方面力量的推動下茁壯成長。服務器、存儲系統、服務、大數據技術軟件等都已經蓄勢待發，未來也必將蓬勃發展。