《企業網D1Net》6月11日訊
當前，在大數據時代下，大數據存儲的應用已經成為世界各國競爭的焦點之一，而我國大數據存儲、分析和處理的能力還很薄弱，與大數據相關的技術和工具的運用也相當不成熟，大部分企業仍處于IT產業鏈的低端。我國在數據庫、數據倉庫、數據挖掘以及云計算等領域的技術，普遍落后于國外先進水平。
在大數據存儲方面，數據的爆炸式增長，數據來源的極其豐富和數據類型的多種多樣，使數據存儲量更龐大，對數據展現的要求更高。而目前我國傳統的數據庫，還難以存儲如此巨大的數據量。在大數據的分析處理方面，由于針對具體的應用類型，需要采用不同的處理方式，因此必須通過建立高級大數據的分析模型，來實現快速抽取大數據的核心數據、高效分析這些核心數據并從中發現價值，而這些數據分析能力我國還很欠缺。
因此，如何提高我國對大數據資源的存儲和整合能力，實現從大數據中發現、挖掘出有價值的信息和知識，是當前我國大數據存儲和處理所面臨的挑戰。
處理大數據存儲挑戰的建議
通過隔離管理大數據存儲
如果您在您的企業中有多個存儲箱，那么將數據庫、線交易處理(OLTP)和微軟Exchange應用到特定的存儲系統絕對是一個好主意。而專其它存儲系統則用于大數據應用，如門戶網站，在線流媒體應用，等等。
如果您的企業負擔不起分隔的存儲系統，將特定的前端存儲端口到數據庫，OLTP，等等;致力于大數據應用到其他端口。背后的基本原理是使用專用端口，而大數據流量是以千字節或兆字節衡量，OLTP應用流量是以每秒的輸入/輸出操作(IOPS)衡量，因為數據塊的大小是比大數據更大而比OLTP應用程序更小。OLTP應用程序是CPU密集型的，而大數據應用程序更多的使用前端端口。因此，更多的端口可以專注于大數據應用。
專業的大數據存儲管理
如今，很多公司提供兼容數據管理的存儲系統。你應該在尋找你的大數據存儲管理解決方案時評估這些公司。如EMCIsilon的集群存儲系統對于大數據存儲管理是一個更好的選擇，因為在一個單一的文件系統中大數據能增長到多字節的數據。
大數據分析
除了存儲，大數據管理的另一項大的挑戰是數據分析。一般的數據分析應用程序無法很好的處理大數據，畢竟涉及到大量的數據。
目前，諸如EMCGreenplum這樣的公司就在采用專門針對大數據的管理和分析的工具。這些應用程序運行在集群存儲系統上，緩解大數據的管理。建議選擇應用程序可同時工作在群集存儲系統，并迅速有效地分析數據。快速索引，確保元數據始終駐留在固態硬盤(SSD)，如果存儲箱為您提供了這樣的選擇的話。
管理大數據的另一個需要重點考慮的是未來的數據增長。你的大數據存儲管理系統應該是可擴展的，足以滿足未來的存儲需求。
D1Net評論：
如今，很多公司都在尋找云計算服務來進行存儲和管理海量數據，而選擇云服務來大型數據存儲管理，可以確保數據的所有權仍然是你的。你應該有權選擇將您的數據移入或移出云服務，而不被供應商鎖定。其他重要的考慮因素是供應商的數據安全指南。
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