大数据存储能否顺应时代的发展要求

目前，业内并没有关于大数据存储产品的通用定义，但是综合考虑厂商的产品以及用户的需求，可以简单概括出大数据存储的特征：首先，大数据存储必须能够支持全类型数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据，实现统一数据支持;其次，在保证可靠性的基础之上，大数据存储必须具备线性扩展能力，同时还要具有很强的批处理和实时处理能力;最后，在系统达到一定规模后，大数据存储平台的易用性和可管理性也是不可或缺的。

在大数据处理过程中，用户发现性能的瓶颈并不在计算层面，而在于海量数据的上传和下载。因此，极高的数据加载速率是大数据存储必须具备的特性。大数据解决方案通常包含数据存储、计算及分析，存储是大数据基础架构中的一部分。

凸显高性能、可扩展

对中国用户来说，大数据应用落地的关键是如何更好地让企业的IT决策者和架构师理解业务需求，建立适合企业业务特点的数据应用场景和数据管理架构，更好地利用企业现有的数据资产，而非盲目地进行所谓的大数据投资。“用户首先要考虑的是什么样的大数据应用才能为企业带来合理产出，其次再考虑大数据平台和存储，切勿本末倒置。”戴昆表示。

赛迪顾问的研究发现，中国使用大数据存储比较多的行业是电信、互联网、金融等，其他行业大多还在观望及测试中。中国用户对于大数据存储的需求首先是可靠和稳定，金融行业的用户非常重视这一点;互联网用户则要求大数据存储具有很高的I/O吞吐能力;电信行业的客户更青睐高性价比的大数据存储设备。

中国惠普有限公司企业集团存储产品部存储架构师张楠表示，很多中国用户会追求大容量和高性能，忽略了大数据存储本身应该具有的其他属性，这让用户在实际应用中很容易遇到一些障碍，比如无法将存储与大数据平台进行对接，无法在业务中充分发挥大数据存储的价值等。究其原因，主要障碍在于有些大数据存储产品没有开放的接口协议， 没有针对用户的大数据应用场景进行特别优化， 没有提供用户容易接受的易用管理方式等。

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