如何解决大数据的大规模存储问题？.doc

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1、如何解决大数据的大规模存储问题？　　大数据将给各行各业带来巨大的价值，例如医疗保健、电商零售等行业。大数据涉及IT和营销部门：它不仅是一个技术问题。同时，大数据将可能提供真实的、可操作的决策信息。　　　　虽然目前大数据趋势正在迅猛发展，但很多人并不是完全清楚如何管理数据。尽管存在这种不确定性，不过大家越来越多地达成共识：大数据能够带来价值，企业已经开始投资于基础设施系统来实现大规模存储和数据分析。　　在企业蔓延的大数据　　对于传统基础设施而言，因为太大而无法被有效地和充分地捕捉、管理、存储和分析的数据集被称为大数据。现有的数据存储系统无法分析大数

2、据，限制了大数据的增长。现在企业非常需要新的存储、网络和计算系统来处理大数据。　　大数据将可能帮助所有行业的各种规模的企业保持竞争力，帮助企业削减成本、简化工作流程和生产力，提高产品质量和推出新产品或新的服务。分析其客户数据的企业能够更好地分析其客户在使用什么以及需要什么。　　为什么大数据需要可扩展的存储解决方案　　存储基础设施投资将提供一个平台，通过这个平台，企业能够从大数据中提取出有价值的信息。从大数据中能得出的对消费者行为、社交媒体、销售数据和其他指标的分析，这将直接关联到商业价值。随着大数据对企业发展带来积极的影响，越来越多的企业将利用大

3、数据，以及寻求适用于大数据的数据存储解决方案。而传统数据存储解决方案(例如网络附加存储NAS或者存储区域网络SAN)无法扩展或者提供处理大数据所需要的灵活性。　　云存储用于大数据　　这不只是关于为大数据购买更多的存储：数据需求会无限增长，这会导致更大的存储需要。云计算的可扩展和灵活的性质使其成为大数据管理的理想选择。通过基于云计算的存储系统，数据集可以被复制、迁移和保存在世界的任何地方。通过将基础设施放在云供应商处，这简化了扩展和缩小基础设施的工作。块存储特别适合于大数据，因为它是一种独立的存储解决方案，这种方法允许研究人员和分析师非常迅速地访问

4、、分析和管理数据。因为云计算方案，企业不再需要开发、托管和维护自己的基础设施，显著降低了成本。　　问题不在于企业是否会利用大数据，而是合何时利用大数据。目前的数据存储基础设施并不适合有大数据管理，而云计算提供了一种简单的具有成本效益的方式，用来处理、存储和管理大数据。很多云计算供应商提供块存储或对象存储，这都是大数据的理想选择。