重視大數(shù)據(jù)引領(lǐng)數(shù)據(jù)管理變革

供應(yīng)商在每發(fā)布一款產(chǎn)品時都往往會有這樣一種偏好，將其產(chǎn)品和最新的一些熱炒的話題結(jié)合起來。而這次，廠商們又開始在每項產(chǎn)品中增加“大數(shù)據(jù)”的概念。如果你是一位存儲管理員的話，你或許會在管理你自己環(huán)境中的大數(shù)據(jù)時遇到困惑。供應(yīng)商口中的大數(shù)據(jù)存儲和大數(shù)據(jù)分析非常相似，因此你很容易理解成這兩者是相關(guān)的--大數(shù)據(jù)存儲是用于大數(shù)據(jù)分析的。然而，到目前為止這是兩種截然不同的計算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域：一項致力于研發(fā)可以擴(kuò)展至PB甚至EB級別的數(shù)據(jù)存儲平臺（大數(shù)據(jù)存儲）；另一項則關(guān)注在最短時間內(nèi)處理大量不同類型的數(shù)據(jù)集（大數(shù)據(jù)分析）。
    不過，在這些快速變化的趨勢之中有至少兩個結(jié)點，是存儲管理員需要越為重視的。其一，大數(shù)據(jù)分析流程和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫的方式完全不同，其已經(jīng)變成了業(yè)務(wù)部門級別和數(shù)據(jù)中心級別的關(guān)鍵應(yīng)用。這也是存儲管理員的切入點。隨著基礎(chǔ)平臺（分布式計算或其它架構(gòu)）變得業(yè)務(wù)關(guān)鍵化，用戶群較以往更加地依賴這一平臺，這也使得其成為企業(yè)安全性、數(shù)據(jù)保護(hù)和數(shù)據(jù)管理策略的關(guān)鍵課題。
    其二，通常用于數(shù)據(jù)分析平臺的分布式計算平臺內(nèi)的存儲不是你以往面對的網(wǎng)絡(luò)附加存儲（NAS）和存儲區(qū)域網(wǎng)絡(luò)（SAN）--其通常是內(nèi)置的直連存儲（NAS）以及組成集群的分布式計算節(jié)點。這使得管理大數(shù)據(jù)變得更為復(fù)雜，因為你無法像以前那樣對這些數(shù)據(jù)部署安全、保護(hù)和保存流程。然而，執(zhí)行這些流程策略的必要性被集成在管理分布式計算集群之中，并且改變了計算和存儲層交互的方式。
    在我們一系列管理企業(yè)的大數(shù)據(jù)專題的第一篇文稿中，我們將關(guān)注在大數(shù)據(jù)分析和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫的不同之處，并且引入分布式計算集群作為大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。下一步，我們將著眼于分布式計算中的存儲，并且進(jìn)一步觀察分布式計算如何創(chuàng)建并使用存儲層。然后，我們將檢驗一個三段式的存儲模型，其中在分布式計算的存儲層中包含了NAS和SAN.最后，我們通過使用一些同樣的判斷因素--這些因素你作為存儲管理員在評估存儲陣列中同樣會用到--來對分布式計算作為一個存儲設(shè)備進(jìn)行評估。
    區(qū)別大數(shù)據(jù)分析和傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫的不同
   大數(shù)據(jù)分析中包含了各種快速成長中的技術(shù)。因此，簡單用某一種技術(shù)嘗試對其定義，比如分布式計算，會比較困難。不過，這些定義大數(shù)據(jù)分析的通用性技術(shù)可以用如下特征闡述：[page]
    對于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫處理流程效率和擴(kuò)展性方面限制的感知。將數(shù)據(jù)，不論是結(jié)構(gòu)化還是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)從多個數(shù)據(jù)源匯聚的能力。以及認(rèn)識到數(shù)據(jù)的及時性是擴(kuò)展非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源的關(guān)鍵，其中包括移動設(shè)備，RFID,網(wǎng)絡(luò)和不斷增長的自動化感知技術(shù)。
    傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)通常從現(xiàn)有的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中抓取數(shù)據(jù)。然而，據(jù)估計超過80%的企業(yè)數(shù)據(jù)是非結(jié)構(gòu)化的，即無法關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)（RDBMS），比如DB2和Oracle完成的數(shù)據(jù)。一般而言，處于此次討論的目的，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以看成所有無法簡單轉(zhuǎn)化到結(jié)構(gòu)化關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的所有數(shù)據(jù)。而企業(yè)現(xiàn)在希望從這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型中抽取有價值的信息，包括：
    郵件和其它形式的電子通訊記錄
    網(wǎng)站上的資料，包括點擊量和社交媒體相關(guān)的內(nèi)容
    數(shù)字視頻和音頻
    設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)（RFID,GPS,傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，日志文件等）以及物聯(lián)網(wǎng)
    在大數(shù)據(jù)分析的情況下，查看遠(yuǎn)多于RDBMS的數(shù)據(jù)類型十分必要--這代表了各種重要的新信息源。并且隨著每年非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲總量較結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增長率高出10到50倍，從業(yè)務(wù)角度看這些數(shù)據(jù)也變得更為重要。
    為什么需要更新的技術(shù)？
    從大數(shù)據(jù)分析角度看，業(yè)務(wù)主管的挑戰(zhàn)在于從各種數(shù)據(jù)源獲取信息，并執(zhí)行分析流程以打開信息的價值。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)并不是設(shè)計在很短的時間內(nèi)（5秒鐘甚至更少）用于處理海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，因此市場上產(chǎn)生了管理大數(shù)據(jù)的需求。