大数据来袭 数据存储管理的挑战及对策

大的数据并不是一种特定类型的数据。每一种非结构化数据均可被视为大数据。这包括在社交网站上的数据、在线金融交易数据、公司记录、气象监测数据、卫星数据和其他监控、研究和开发数据。大数据的量是巨大的而且是非结构化的。

IDC将大数据技术定义为：大数据技术描述了新一代的技术和架构体系，通过高速采集、发现和分析，提取各种各样的大量数据的经济价值。如下是一些有助于您的企业有效地管理数据存储需求的提示：

通过隔离管理大数据存储如果您在您的企业中有多个存储箱，那么将数据库、线交易处理(OLTP)和微软Exchange应用到特定的存储系统绝对是一个好主意。而专其它存储系统则用于大数据应用，如门户网站，在线流媒体应用，等等。

如果您的企业负担不起分隔的存储系统，将特定的前端存储端口到数据库，OLTP，等等；致力于大数据应用到其他端口。背后的基本原理是使用专用端口，而大数据流量是以千字节或兆字节衡量，OLTP应用流量是以每秒的输入/输出操作(IOPS)衡量，因为数据块的大小是比大数据更大而比OLTP应用程序更小。OLTP应用程序是CPU密集型的，而大数据应用程序更多的使用前端端口。因此，更多的端口可以专注于大数据应用。

专业的大数据存储管理如今，很多公司提供兼容数据管理的存储系统。你应该在寻找你的大数据存储管理解决方案时评估这些公司。如EMCIsilon的集群存储系统对于大数据存储管理是一个更好的选择，因为在一个单一的文件系统中大数据能增长到多字节的数据。

大数据分析除了存储，大数据管理的另一项大的挑战是数据分析。一般的数据分析应用程序无法很好的处理大数据，毕竟涉及到大量的数据。

目前，诸如EMCGreenplum这样的公司就在采用专门针对大数据的管理和分析的工具。这些应用程序运行在集群存储系统上，缓解大数据的管理。建议选择应用程序可同时工作在群集存储系统，并迅速有效地分析数据。快速索引，确保元数据始终驻留在固态硬盘(SSD)，如果存储箱为您提供了这样的选择的话。

管理大数据的另一个需要重点考虑的是未来的数据增长。你的大数据存储管理系统应该是可扩展的，足以满足未来的存储需求。

大数据的存储管理和云计算许多公司正在寻找云计算服务来进行存储和管理海量数据。而选择云服务来大型数据存储管理，可以确保数据的所有权仍然是你的。

你应该有权选择将您的数据移入或移出云服务，而不被供应商锁定。其他重要的考虑因素是供应商的数据安全指南。

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