大数据分析如何权衡存储

为了准确描述中国大数据市场和技术发展趋势，解析大数据发展的各阶段对IT技术的需求，2013年6月，中桥对中国480家最终用户的IT管理者和专业人员，就大数据市场和技术发展趋势展开了调查。中桥首席分析师王丛结合其在欧美数据中心领域十几年的市场调研积累，对中国大数据市场趋势的调查数据进行解析，以诠释中国大数据市场和技术趋势。同时，会通过在线讲座和中国读者解读中国大数据市场趋势，以及大数据对IT技术、架构、管理以及格局的影响。中桥结合中国大数据市场的调研数据和分析，将分成四个系列对“中国大数据价值和趋势”进行解读。

在之前的系列1和2中，中桥就大数据分析的发展趋势以及对IT资源的需求进行了解析。接下来，针对大数据分析的重要一环—存储，中桥将结合市场热门的存储技术如闪存、固态盘等，来从存储性能、数据保护等角度进行分析。

通过前文的相关数据分析，我们已经了解到，随着大数据时代应用数量、应用数据量和使用者数量的增长，系统对存储IOPS以及OLTP和OLAP的要求越来越高。传统存储也越来越无法满足业务关键应用的性能需求，这驱动了中国企业未来24个月新存储的部署。而固态盘、闪存技术作为新型存储，已经得到越来越多的企业的青睐。中桥的调查数据也验证了这一点。企业采用固态盘或闪存技术的主要原因排列如下：提高桌面虚拟化的性能、提高OLAP性能需求、满足业务关键应用性能和低延迟要求、提高虚机密度应用性能等。而桌面虚拟化、OLAP高要求、业务关键应用、低延迟以及高虚拟机密度也正是大数据时代的典型特点。

图1. 选择固态盘或闪存技术的主要原因

那么对于中国企业而言，所选择的新型存储技术应该以什么样的指标来权衡，才能确保整个大数据分析流程平稳、高效运行？中桥对企业的调查结果显示（图2），存储高可扩展性、高可用性和并行处理能力是企业评估大数据存储最重要的三个因素。高可扩展性可以确保企业的IT能够随着数据量的增长和性能需求进行扩展，以满足海量数据的存储和处理需求；高可用性则能够保证大数据分析过程的平稳、无间断运行，确保了业务连续性；高并行处理能力则能够确保在大数据处理过程中同时进行更多数据的处理，高效地完成数据分析，从而将分析结果转化为业务决策，加快产品或技术的面市周期。此外，低延迟、自动分层存储以及10GbE支持等也是用户评估大数据存储的重要考核因素。

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