
大數(shù)據(jù):存儲技術(shù)必須跟上
“大數(shù)據(jù)” 通常指的是那些數(shù)量巨大、難于收集、處理、分析的數(shù)據(jù)集,亦指那些在傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施中長期保存的數(shù)據(jù)。這里的“大”有幾層含義,它可以形容組織的大小,而更重要的是,它界定了企業(yè)中IT基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)模。業(yè)內(nèi)對大數(shù)據(jù)應(yīng)用寄予了無限的期望 商業(yè)信息積累的越多價值也越大 只不過我們需要一個方法把這些價值挖掘出來。
也許人們對大數(shù)據(jù)的印象主要從存儲容量的廉價性而來,但實際上,企業(yè)每天都在創(chuàng)造大量的數(shù)據(jù),而且越來越多,而人們正在努力的從浩如煙海的數(shù)據(jù)中尋覓有價值的商業(yè)情報。另一方面,用戶還會保存那些已經(jīng)分析過的數(shù)據(jù),因為這些舊數(shù)據(jù)可以與未來收集的新數(shù)據(jù)進(jìn)行對照,依然有潛在的利用可能。
為什么要大數(shù)據(jù)?為什么是現(xiàn)在?
與以往相比,我們除了有能力存儲更多的數(shù)據(jù)量之外,還要面對更多的數(shù)據(jù)類型。這些數(shù)據(jù)的來源包括網(wǎng)上交易、網(wǎng)絡(luò)社交活動、自動傳感器、移動設(shè)備以及科學(xué)儀器等等。除了那些固定的數(shù)據(jù)生產(chǎn)源,各種交易行為還可能加快數(shù)據(jù)的積累速度。比如說,社交類多媒體數(shù)據(jù)的爆炸性增長就源于新的網(wǎng)上交易和記錄行為。數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)都在增長之中,但是,只有存儲海量數(shù)據(jù)的能力是不夠的,因為這并不能保證我們能夠成功地從中搜尋出商業(yè)價值。
數(shù)據(jù)是重要的生產(chǎn)要素
信息時代,數(shù)據(jù)儼然已成為一種重要的生產(chǎn)要素,如同資本、勞動力和原材料等其他要素一樣,而且作為一種普遍需求,它也不再局限于某些特殊行業(yè)的應(yīng)用。各行各業(yè)的公司都在收集并利用大量的數(shù)據(jù)分析結(jié)果,盡可能的降低成本,提高產(chǎn)品質(zhì)量、提高生產(chǎn)效率以及創(chuàng)造新的產(chǎn)品。例如,通過分析直接從產(chǎn)品測試現(xiàn)場收集的數(shù)據(jù),能夠幫助企業(yè)改進(jìn)設(shè)計。此外,一家公司還可以通過深入分析客戶行為,對比大量的市場數(shù)據(jù),從而超越他的競爭對手。
存儲技術(shù)必須跟上
隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的爆發(fā)性增長,它已經(jīng)衍生出了自己獨特的架構(gòu),而且也直接推動了存儲、網(wǎng)絡(luò)以及計算技術(shù)的發(fā)展。畢竟處理大數(shù)據(jù)這種特殊的需求是一個新的挑戰(zhàn)。硬件的發(fā)展最終還是由軟件需求推動的,就這個例子來說,我們很明顯的看到大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用需求正在影響著數(shù)據(jù)存儲基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展。
從另一方面看,這一變化對存儲廠商和其他IT基礎(chǔ)設(shè)施廠商未嘗不是一個機(jī)會。隨著結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)量的持續(xù)增長,以及分析數(shù)據(jù)來源的多樣化,此前存儲系統(tǒng)的設(shè)計已經(jīng)無法滿足大數(shù)據(jù)應(yīng)用的需要。存儲廠商已經(jīng)意識到這一點,他們開始修改基于塊和文件的存儲系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計以適應(yīng)這些新的要求。在這里,我們會討論哪些與大數(shù)據(jù)存儲基礎(chǔ)設(shè)施相關(guān)的屬性,看看它們?nèi)绾斡哟髷?shù)據(jù)的挑戰(zhàn)。
容量問題
這里所說的“大容量”通常可達(dá)到PB級的數(shù)據(jù)規(guī)模,因此,海量數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)也一定要有相應(yīng)等級的擴(kuò)展能力。與此同時,存儲系統(tǒng)的擴(kuò)展一定要簡便,可以通過增加模塊或磁盤柜來增加容量,甚至不需要停機(jī)。基于這樣的需求,客戶現(xiàn)在越來越青睞Scale-out架構(gòu)的存儲。Scale-out集群結(jié)構(gòu)的特點是每個節(jié)點除了具有一定的存儲容量之外,內(nèi)部還具備數(shù)據(jù)處理能力以及互聯(lián)設(shè)備,與傳統(tǒng)存儲系統(tǒng)的煙囪式架構(gòu)完全不同,Scale-out架構(gòu)可以實現(xiàn)無縫平滑的擴(kuò)展,避免存儲孤島。
“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用除了數(shù)據(jù)規(guī)模巨大之外,還意味著擁有龐大的文件數(shù)量。因此如何管理文件系統(tǒng)層累積的元數(shù)據(jù)是一個難題,處理不當(dāng)?shù)脑挄绊懙较到y(tǒng)的擴(kuò)展能力和性能,而傳統(tǒng)的NAS系統(tǒng)就存在這一瓶頸。所幸的是,基于對象的存儲架構(gòu)就不存在這個問題,它可以在一個系統(tǒng)中管理十億級別的文件數(shù)量,而且還不會像傳統(tǒng)存儲一樣遭遇元數(shù)據(jù)管理的困擾?;趯ο蟮拇鎯ο到y(tǒng)還具有廣域擴(kuò)展能力,可以在多個不同的地點部署并組成一個跨區(qū)域的大型存儲基礎(chǔ)架構(gòu)。[page] 延遲問題
“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用還存在實時性的問題。特別是涉及到與網(wǎng)上交易或者金融類相關(guān)的應(yīng)用。舉個例子來說,網(wǎng)絡(luò)成衣銷售行業(yè)的在線廣告推廣服務(wù)需要實時的對客戶的瀏覽記錄進(jìn)行分析,并準(zhǔn)確的進(jìn)行廣告投放。這就要求存儲系統(tǒng)在必須能夠支持上述特性同時保持較高的響應(yīng)速度,因為響應(yīng)延遲的結(jié)果是系統(tǒng)會推送“過期”的廣告內(nèi)容給客戶。這種場景下,Scale-out架構(gòu)的存儲系統(tǒng)就可以發(fā)揮出優(yōu)勢,因為它的每一個節(jié)點都具有處理和互聯(lián)組件,在增加容量的同時處理能力也可以同步增長。而基于對象的存儲系統(tǒng)則能夠支持并發(fā)的數(shù)據(jù)流,從而進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)吞吐量。
有很多“大數(shù)據(jù)”應(yīng)用環(huán)境需要較高的IOPS性能,比如HPC高性能計算。此外,服務(wù)器虛擬化的普及也導(dǎo)致了對高IOPS的需求,正如它改變了傳統(tǒng)IT環(huán)境一樣。為了迎接這些挑戰(zhàn),各種模式的固態(tài)存儲設(shè)備應(yīng)運而生,小到簡單的在服務(wù)器內(nèi)部做高速緩存,大到全固態(tài)介質(zhì)的可擴(kuò)展存儲系統(tǒng)等等都在蓬勃發(fā)展。
并發(fā)訪問 一旦企業(yè)認(rèn)識到大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用的潛在價值,他們就會將更多的數(shù)據(jù)集納入系統(tǒng)進(jìn)行比較,同時讓更多的人分享并使用這些數(shù)據(jù)。為了創(chuàng)造更多的商業(yè)價值,企業(yè)往往會綜合分析那些來自不同平臺下的多種數(shù)據(jù)對象。包括全局文件系統(tǒng)在內(nèi)的存儲基礎(chǔ)設(shè)施就能夠幫助用戶解決數(shù)據(jù)訪問的問題,全局文件系統(tǒng)允許多個主機(jī)上的多個用戶并發(fā)訪問文件數(shù)據(jù),而這些數(shù)據(jù)則可能存儲在多個地點的多種不同類型的存儲設(shè)備上。
安全問題
某些特殊行業(yè)的應(yīng)用,比如金融數(shù)據(jù)、醫(yī)療信息以及政府情報等都有自己的安全標(biāo)準(zhǔn)和保密性需求。雖然對于IT管理者來說這些并沒有什么不同,而且都是必須遵從的,但是,大數(shù)據(jù)分析往往需要多類數(shù)據(jù)相互參考,而在過去并不會有這種數(shù)據(jù)混合訪問的情況,因此大數(shù)據(jù)應(yīng)用也催生出一些新的、需要考慮的安全性問題。
成本問題
“大”,也可能意味著代價不菲。而對于那些正在使用大數(shù)據(jù)環(huán)境的企業(yè)來說,成本控制是關(guān)鍵的問題。想控制成本,就意味著我們要讓每一臺設(shè)備都實現(xiàn)更高的“效率”,同時還要減少那些昂貴的部件。目前,像重復(fù)數(shù)據(jù)刪除等技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入到主存儲市場,而且現(xiàn)在還可以處理更多的數(shù)據(jù)類型,這都可以為大數(shù)據(jù)存儲應(yīng)用帶來更多的價值,提升存儲效率。在數(shù)據(jù)量不斷增長的環(huán)境中,通過減少后端存儲的消耗,哪怕只是降低幾個百分點,都能夠獲得明顯的投資回報。此外,自動精簡配置、快照和克隆技術(shù)的使用也可以提升存儲的效率。[page] 很多大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)都包括歸檔組件,尤其對那些需要分析歷史數(shù)據(jù)或需要長期保存數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu)來說,歸檔設(shè)備必不可少。從單位容量存儲成本的角度看,磁帶仍然是最經(jīng)濟(jì)的存儲介質(zhì),事實上,在許多企業(yè)中,使用支持TB級大容量磁帶的歸檔系統(tǒng)仍然是事實上的標(biāo)準(zhǔn)和慣例。
對成本控制影響最大的因素是那些商業(yè)化的硬件設(shè)備。因此,很多初次進(jìn)入這一領(lǐng)域的用戶以及那些應(yīng)用規(guī)模最大的用戶都會定制他們自己的“硬件平臺”而不是用現(xiàn)成的商業(yè)產(chǎn)品,這一舉措可以用來平衡他們在業(yè)務(wù)擴(kuò)展過程中的成本控制戰(zhàn)略。為了適應(yīng)這一需求,現(xiàn)在越來越多的存儲產(chǎn)品都提供純軟件的形式,可以直接安裝在用戶已有的、通用的或者現(xiàn)成的硬件設(shè)備上。此外,很多存儲軟件公司還在銷售以軟件產(chǎn)品為核心的軟硬一體化裝置,或者與硬件廠商結(jié)盟,推出合作型產(chǎn)品。
數(shù)據(jù)的積累
許多大數(shù)據(jù)應(yīng)用都會涉及到法規(guī)遵從問題,這些法規(guī)通常要求數(shù)據(jù)要保存幾年或者幾十年。比如醫(yī)療信息通常是為了保證患者的生命安全,而財務(wù)信息通常要保存7年。而有些使用大數(shù)據(jù)存儲的用戶卻希望數(shù)據(jù)能夠保存更長的時間,因為任何數(shù)據(jù)都是歷史記錄的一部分,而且數(shù)據(jù)的分析大都是基于時間段進(jìn)行的。要實現(xiàn)長期的數(shù)據(jù)保存,就要求存儲廠商開發(fā)出能夠持續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)一致性檢測的功能以及其他保證長期高可用的特性。同時還要實現(xiàn)數(shù)據(jù)直接在原位更新的功能需求。
靈活性
大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模通常都很大,因此必須經(jīng)過仔細(xì)設(shè)計,才能保證存儲系統(tǒng)的靈活性,使其能夠隨著應(yīng)用分析軟件一起擴(kuò)容及擴(kuò)展。在大數(shù)據(jù)存儲環(huán)境中,已經(jīng)沒有必要再做數(shù)據(jù)遷移了,因為數(shù)據(jù)會同時保存在多個部署站點。一個大型的數(shù)據(jù)存儲基礎(chǔ)設(shè)施一旦開始投入使用,就很難再調(diào)整了,因此它必須能夠適應(yīng)各種不同的應(yīng)用類型和數(shù)據(jù)場景。
應(yīng)用感知
最早一批使用大數(shù)據(jù)的用戶已經(jīng)開發(fā)出了一些針對應(yīng)用的定制的基礎(chǔ)設(shè)施,比如針對政府項目開發(fā)的系統(tǒng),還有大型互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商創(chuàng)造的專用服務(wù)器等。在主流存儲系統(tǒng)領(lǐng)域,應(yīng)用感知技術(shù)的使用越來越普遍,它也是改善系統(tǒng)效率和性能的重要手段,所以,應(yīng)用感知技術(shù)也應(yīng)該用在大數(shù)據(jù)存儲環(huán)境里。
小用戶怎么辦?
依賴大數(shù)據(jù)的不僅僅是那些特殊的大型用戶群體,作為一種商業(yè)需求,小型企業(yè)未來也一定會應(yīng)用到大數(shù)據(jù)。我們看到,有些存儲廠商已經(jīng)在開發(fā)一些小型的“大數(shù)據(jù)”存儲系統(tǒng),主要吸引那些對成本比較敏感的用戶。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號:CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時,“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗與 t 檢驗:差異、適用場景與實踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗是驗證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點數(shù)據(jù)的科學(xué)計數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點數(shù)據(jù)時的科學(xué)計數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價值 ...
2025-09-12用 SQL 驗證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計” 與 “用戶體驗 ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實踐到業(yè)務(wù)價值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價值導(dǎo)向 統(tǒng)計模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10