大數據分析如何權衡存儲系統

2013-11-04 10:49 作者：ly 瀏覽量：

　　數據是大數據時代通過IT創造價值的“種子”。在大數據分析的四個重要環節中——數據采集和存儲、數據清理和整合、數據分析、分析呈現——滿足大數據演進過程中對容量、性能和業務連續性的需求，提升資源利用率降低存儲開支，不僅能保護好大數據這個“種子”，也是選擇大數據存儲的重要考慮因素。

　　提高桌面虛擬化的性能、提高OLAP性能需求、滿足業務關鍵應用性能和低延遲要求、提高虛機密度應用性能等。服務器維護，而桌面虛擬化、OLAP高要求、業務關鍵應用、低延遲以及高虛擬機密度也正是大數據時代的典型特點。

　　接下來，針對大數據分析的重要一環—存儲，中橋將結合市場熱門的存儲技術如閃存、固態盤等，來從存儲性能、數據保護等角度進行分析。

　　高可擴展性可以確保企業的IT能夠隨著數據量的增長和性能需求進行擴展，以滿足海量數據的存儲和處理需求;高可用性則能夠保證大數據分析過程的平穩、無間斷運行，確保了業務連續性;高并行處理能力則能夠確保在大數據處理過程中同時進行更多數據的處理，高效地完成數據分析，從而將分析結果轉化為業務決策，加快產品或技術的面市周期。此外，低延遲、自動分層存儲以及10GbE支持等也是用戶評估大數據存儲的重要考核因素。

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