大数据如何重塑政府数据中心

数据中心生态系统的变化

不过，Hadoop已经被证明在其他一些机构中会改革得更加彻底，特别是在国防部，Gueera表示，一些联邦机构选择用Hadoop替代了传统的NAS和SAN技术。

“我们已经看到客户针对长期数据存储需求，弃用了NAS和SAN结构，转而偏好大型的Hadoop集群。”Gueera表示。这在政府机构中已经成为一种模式，在关键业务领域把Hadoop作为企业技术来部署。

数据中心的存储并不是唯一被大数据所影响的部分。作为惠普大数据存储和云计算解决方案的策略师，Robert Wisnowski认为大数据同样改变了数据中心的流量模式。Hadoop节点之间的集群通信采用了东西向模式，而不是原来的南北向模式。南北向模式在传统的数据中心里表现得更为典型。

“所以这些都是要时刻谨记和多加考虑的，因为这意味着你的数据中心所受到的影响。” Wisnowski表示，“我忍不住想要奉承下(这个新模式)，更简单的数据中心结构不仅会提高性能，而且还能减少延迟和降低成本。”

不同的是，在另一些情况下，大数据系统可以借由数据中心升级，来完成大数据的独立进化。EMC联邦部门首席技术官Rich Campbell表示，他们的主要政府客户正在进行从千兆以太网到10千兆以太网的迁移。

他还表示，这些升级并不一定要与大数据一起进行规划，但是大数据技术会利用到新网络。同样地，拥有虚拟服务器的政府机构也为大数据提供了可以利用的资源。他解释道：“不需要更多的服务器，只要以不同的方式使用它们就可以了。”

数据中心中的大数据技术还带来了另一个影响：降低成本的潜力。一个传统的企业数据仓库可以使用提取、转换和加载(ETL)工具来整合不同数据源，还可以进行数据转换。

但Guerra却认为这个过程是复杂、耗时以及相当费钱的。相比之下，Hadoop，可以在分析之前实现数据的整合。在一些情况下，这可以减少政府机构对数据整合和ETL工具的使用，Guerra表示这可以节省软件许可成本。

Wisnowski认为，融合大数据基础架构同样也可以节省资金。整合存储和服务器的行为可以让IT机构降低成本。而且，他认为融合系统，可以实现更少的碳足迹，降低电力费用和冷却费用。

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