大数据分析如何权衡存储系统

2013-11-04 10:49 作者：ly 浏览量：

　　数据是大数据时代通过IT创造价值的“种子”。在大数据分析的四个重要环节中——数据采集和存储、数据清理和整合、数据分析、分析呈现——满足大数据演进过程中对容量、性能和业务连续性的需求，提升资源利用率降低存储开支，不仅能保护好大数据这个“种子”，也是选择大数据存储的重要考虑因素。

　　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。服务器维护，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。

　　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。

　　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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