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大数据时代的存储现状kaiyun体育官方人口
:随着大数据时代的到了,很多用户往往遇到这样的存储困惑,因为客户的应用环境有高端的存储,中端的存储,以及固态硬盘的存储,夹杂着在各个不同系统之间,这导致不同客户业务和采购来的存储存在十几套的管理模式,十几套的运维模式,十几套的升级模式等问题。最终导致了成本居高不下,管理的费用高昂。 随着大数据时代的到了,很多用户往往遇到这样的存储困惑,因为客户的应用环境有高端的存储,中端的存储,以及固态硬盘的存储,夹杂着在各个不同系统之间,这导致不同客户业务和采购来的存储存在十几套的管理模式,十几套的运维模式,十几套的升级模式等问题。最终导致了成本居高不下,管理的费用高昂。 总结起来:大数据时代,存储领域有特点: 首先,在数据中心方面,各个企业的数据中心里面充满了各种不同的存储服务器、应用系统,彼此之间互相不容易交流,每一台服务器是一个“孤岛”,每一组机架、每一套阵列同样也是孤岛。在过去很长的一个时期里,数据中心的架构就如同群岛一般,不同设备间相互独立,不同系统之间的应用导致了管理的困难,依靠不同的网络协议和介质进行通信。 其次,由于很多的信息孤岛、存储的孤岛的出现,导致用户的存储使用率偏低,根据IDC的调查,平均的存储使用率只有50%-60%。因为多数预估五年的使用量在第一年的时候就采购了五年所有的存储。因此导致用户储有80%是在没有使用的状态下浪费空间,浪费电源导致使用效能不高。目前,存储资源的分配方法是静态的,即按照用户的估计(往往有很大余量),预先把存储资源划分成分区或卷,而后以分区或卷为单位将存储资源分配给用户。如果能够采用动态的方法按需分配存储资源,将会极大地提高存储资源的利用率,从而在不增加成本的情况下增加存储系统的容量。 再次,基础设施方面由于信息的孤岛原因,系统应用之间的信息不能传递和交流,所以管理上扩充,以及将来的业务发展都导致了不能应对将来的云计算和大数据发展。 大数据为云计算大规模与分布式的计算能力提供了应用的空间,解决了传统计算机无法解决的问题。海量的数据需要足够存储来容纳它,快速、低廉价格、绿色的数据中心部署成为关键。企业计算在大数据环境中可以将已有数据和文档向云计算环境迁移,加快云环境下的数据管理、数据挖掘等软件应用。 责编:孔维维 微信扫一扫实时了解行业动态 微信扫一扫分享本文给好友 |
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