Ⅰ 企業怎麼才能夠降低存儲成本
從四個方面企業如何節省存儲成本：
1.企業存儲初期設計要想好。
企業往往很在意企業存儲的初期成本，而忽略企業存儲的長期投資。在現實生活中，一些廠商往往過多在意初期建設的成本，而忽略了公司存儲設備的整體規劃，往往是為了省錢，而將存儲初期設計的沒有規矩，這樣在企業後期的升級過程中，往往可能會面臨資金的成倍增長，往往造成前期投資的浪費。
還有一些存儲廠商，為了吸引客戶，往往以低價誘惑企業，雖然企業在前期節省了一些投資，但是在後期升級過程中，卻要面臨存儲提供商的更多的敲詐，得不償失。
2.利用IT實施三原則。
虛擬化、預留空間和動態分層往往是實施存儲的技術建議，這三種方式對於絕大多數的企業來說，能夠有利於降低企業的成本。
雲存儲
雲存儲對於中小企業來說是一個非常不錯的存儲地方，包括數據備份、歸檔等等，都是非常不錯的選擇。但雲存儲尚處在發展階段，尤其是在我國，公有雲發展更是舉步維艱，私有雲倒是因為其獨特的優勢成為很多企業選擇的存儲方式。
4.改變企業文化。
在西方的一些國家，一個項目得到批准，不是自己進行建設，而是僱傭一個項目組來進行組件，購買伺服器、存儲和其它IT設備，項目完成後離開，但是依然負責維護工作，而且不需要付費。
這種一次性支付的方式能夠持續多年，不需要支付日常的維護費用，公司應該接受這種消費模式，從長遠來看，他們是降低成本的，而且增強了系統的運行穩定性與安全性。
總結：
大數據時代，讓企業存儲面臨更多的挑戰，如何恰如其分的部署好存儲設施，將是每個企業的挑戰，當我們進行存儲部署的時候，不妨多想一想，擴展下思路，盡量避免因為我們的決策失誤而造成公司資金的浪費。
Ⅱ 大數據時代所面臨的挑戰
大數據時代所面臨的挑戰
大數據時代臨近，企業數據呈現爆炸式增長，如何為了更大的發掘企業數據價值將是很多公司必須要面對的挑戰。首當其沖的是大數據的快速發展對我們原有的IT基礎設施提供了更高的挑戰，原有的IT基礎設施以及很難滿足大數據時代的需求。發現價值的過程離不開基礎平台技術的創新與發展。
基礎平台的改變
首先大數據挑戰的就是企業的存儲系統，大數據爆炸式的增長使得存儲系統的容量、擴展能力、傳輸瓶頸等方面都面臨著挑戰。與之相連的還有伺服器的計算能力，內存的存儲能力等等都面臨著新的技術攻關。目前快閃記憶體技術的發展以及英特爾、IBM等公司在大數據方面都已經投入相當大的資金進行研發，主要也是為了解決大數據對基礎平台所帶來的挑戰。
同樣，大數據分析同樣面臨著軟體方面的挑戰，同時也引發資料庫、數據倉庫、數據挖掘、商業智能、人工智慧、內容/知識管理等領域的技術變革。Hadoop是近年大家經常提到了一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架，用戶可以輕松地在Hadoop上開發和運行處理海量數據的應用程序。
商業模式的挑戰
大數據具有強大的數據價值，當我們可以利用大數據挖掘到需要信息的時候，則需要我們根據得到的信息對企業的商業模型、產品和服務等方面進行創新，這樣才能夠真正的讓大數據的價值得到體現。
如何利用大數據信息來改變商業模式最終實現價值呢，這里我們引用Tesco為案例。Tesco收集了海量的顧客數據，並且通過對每位顧客海量數據的分析，Tesco對每位顧客的信用程度和相關風險都會有一個極為准確的評估。在這個基礎上，Tesco推出了自己的信用卡，未來Tesco還有野心推出自己的存款服務。
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Ⅲ 存儲數據的未來趨勢和企業存儲面臨的問題是什麼
今天的存儲采購要支持的業務系統，未來幾年很可能會變成私有雲或者乾脆上公有雲；今天的存儲采購只需要100塊磁碟的配置，但是隨著業務發展，很可能要變成上千塊磁碟的規模；今天的快閃記憶體還很貴所以只能小范圍應用，隨著快閃記憶體價格和容量的改進，未來幾年要大面積更換介質；今天的數據存儲都集中在核心數據中心，但是未來因為數據分析的需要，可能要在全國建設幾十上百個小型數據中心或者專用系統等等。
這些問題讓企業的存儲采購和架構設計變得非常困難。利用FreeStor的存儲抽象化功能，不論任何廠商，任何架構，任何介質，任何地點，甚至任何公有雲和私有雲，都可以把所有的存儲資源打通並進行統一管理。只有這樣的管理架構才能應對未來如洪水般涌來的數據的挑戰。而用戶在架構設計、設備采購、介質選擇以及向公有雲遷移的策略和實施上，將獲得無以倫比的自由度和彈性。
企業存儲需求日益復雜，而且隨著業務需求和存儲技術的不斷變化，企業存儲在制定策略時必然要面對越來越多的不確定性。
Ⅳ 中小企業如何面對存儲帶來的挑戰
對中小企業而言，各種市場數據、客戶數據、交易數據，以及產銷鏈綜合數據等都是公司至關重要的資產，是企業運行的血脈。然而中小企業由於自身資源所限，在管理日益增長和業務價值不斷提高的數據方面正面臨著諸多挑戰。來看看中小企業排在前五位的存儲挑戰。 存儲的IO性能：37.2%的中小企業受訪者選擇「存儲IO性能」作為存儲重要挑戰。存儲IO性能直接決定著交易處理能力、業務運營效率，以及用戶體驗。隨著中小企業虛擬化的快速普及，企業對存儲IO性能提出了更高要求。存儲IO性能不僅決定著生產應用性能，同時決定著虛擬化應用的性能穩定性和虛擬化投資回報。 動態資源配置能力：35.4%的中小企業受訪者選擇「動態資源配置」能力作為存儲重要挑戰。傳統資源配置對存儲專業化水平要求高，存儲配置周期長，IT對業務響應速度差。中小企業應用多元化和虛擬化驅動著對存儲虛擬化的需求。 混合負載性能：32.2%的中小企業受訪者選擇「混合負載性能」作為存儲重要挑戰。中小企業資源有限，通常要用同一存儲設備支持多個不同應用。這就對混合負載的存儲性能提出了較高要求。 存儲效率：28.6%的中小企業受訪者選擇「存儲資源利用率」作為存儲重要挑戰。在數據生命周期不同階段，數據的價值存在很大差異。傳統入門級存儲往往不具備分級存儲和自動精簡功能，這導致所有數據都存儲在同一媒介上，以及配置存儲資源利用率低，不僅導致存儲資源浪費，同時還會影響關鍵應用的性能。 中小企業考核存儲的三個最重要綜合指標 諸多主要針對中小企業開發的存儲產品以「經濟」、「易用」、「高效」來定位。 經濟評估存儲經濟性不僅需要考慮采購成本、存儲生命周期管理運維成本，還要考慮數據保護成本以及技術升級成本。評估中低端存儲TCO的重要考慮因素包括： 采購成本：是否包含功能齊全的存儲生命周期使用管理功能。 管理使用成本：是否易用，降低管理成本。 數據保護成本：是否無附加費用地提供完整數據保護功能，如硬碟失效(RAID)、文件或數據丟失以及誤操作(快照)、設備或站點故障(復制和遷移)。 易用存儲易用涵蓋著從部署、配置、升級、整合到管理、監控、故障排除甚至自我在線培訓的存儲生命周期全過程。從某種意義上而言，「易用」需要讓存儲產品管理功能彌補網管員管理經驗不足的同時，提高整體存儲生命周期管理效率。這就要求「易用」不僅能提供導航安裝部署，同時還要能實現智能的系統監控管理功能，最大限度降低對存儲管理人員專業水平的要求。 構成存儲產品生命使用周期「易用」應該考慮下面一些因素： 部署配置簡單：導航清晰明確，讓完全不具備存儲管理經驗的網管員自主、快速根據導航引導，完成存儲部署和配置。 整合簡單：支持主流應用，輕松完成伺服器存儲整合，實現統一管理(物理或虛擬化環境)。 遷移簡單：在存儲技術更新、應用升級時，可以在不影響業務運營情況下進行數據遷移。 圖形監控：是否提供直觀圖形、功能完整的系統運行監控界面和遠程管理功能，以提高管理效率和靈活性。 內置教程：設備是否為管理人員提供系統的培訓內容，讓管理人員在使用過程提升管理知識和經驗。 在線咨詢：是否根據系統監控信息，提供故障排除建議和提示，降低對專業服務的需求，並提高業務連續性。 管理成本：各種管理功能是否需要額外許可。 業務發展過程的易用性：是否將入門級存儲整合到未來可擴展的存儲平台，簡化業務發展過程中整體存儲的易管理性，決定著業務發展過程的存儲可管理性。 數據生命周期價值：分級存儲，讓用戶根據業務需求和數據價值，將數據存放在最適合的存儲介質上，實現優質介質優質利用，以優化業務處理能力，提高存儲資源利用率。 配置存儲資源使用率：傳統存儲配置資源利用率不到30%，這造成了配置資源的大量浪費。自動精簡配置讓用戶根據實際使用來消耗存儲容量，大幅度提高了存儲資源利用率。此外，支持伺服器虛擬化，自動精簡和主機卸載，提高虛擬化存儲利用率。 虛擬化存儲提高應用部署效率：傳統存儲應用部署時間長。中小企業在應用多元化過程要求通過存儲資源池化，和自動精簡配置，提高應用部署效率和存儲資源利用率。 容災存儲利用率：沒有自動精簡，復制過程不僅消耗大量存儲容量，同時消耗大量的主機資源和網路資源。自動精簡復制可以大幅度提高復制過程的存儲和網路資源利用率。 存儲設備生命周期利用率：考慮到中小企業業務發展過程中IT架構提升跨度大的特性，用戶需要保證存儲技術升級過程中，數據遷移不影響業務運營。 隨著數據價值的提高和數據量的快速增長，中小企業對於中低端存儲功能和智能的要求在不斷提升，傳統中小企業對存儲「經濟」、「易用」、「高效」的界定在不斷改變。為應對中小企業對存儲的需求，越來越多的企業級存儲廠商，將已有企業級功能和智能嵌入中低端存儲產品，通過優化存儲生命周期利用率，提高存儲生命周期的「經濟」、「易用」和「高效」，提升存儲對中小企業業務發展過程支撐能力。這不僅改變著傳統中小企業存儲定義，也改變了中低端存儲競爭格局。 中國中小企業用戶未來24個月應用多元化、存儲整合和虛擬化，以及私有雲部署的強增長，驅動著中小企業對存儲性能、資源利用率、數據保護效率和業務連續性要求的快速提升。
Ⅳ 大數據爆發性增長 存儲技術面臨難題
大數據爆發性增長 存儲技術面臨難題
隨著大數據應用的爆發性增長，大數據已經衍生出了自己獨特的架構，而且也直接推動了存儲、網路以及計算技術的發展。畢竟處理大數據這種特殊的需求是一個新的挑戰。硬體的發展最終還是由軟體需求推動的。大數據本身意味著非常多需要使用標准存儲技術來處理的數據。大數據可能由TB級(或者甚至PB級)信息組成，既包括結構化數據(資料庫、日誌、SQL等)以及非結構化數據(社交媒體帖子、感測器、多媒體數據)。此外，大部分這些數據缺乏索引或者其他組織結構，可能由很多不同文件類型組成。從目前技術發展的情況來看，大數據存儲技術的發展正面臨著以下幾個難題：
1、容量問題
這里所說的「大容量」通常可達到PB級的數據規模，因此，海量數據存儲系統也一定要有相應等級的擴展能力。與此同時，存儲系統的擴展一定要簡便，可以通過增加模塊或磁碟櫃來增加容量，甚至不需要停機。
「大數據」應用除了數據規模巨大之外，還意味著擁有龐大的文件數量。因此如何管理文件系統層累積的元數據是一個難題，處理不當的話會影響到系統的擴展能力和性能，而傳統的NAS系統就存在這一瓶頸。所幸的是，基於對象的存儲架構就不存在這個問題，它可以在一個系統中管理十億級別的文件數量，而且還不會像傳統存儲一樣遭遇元數據管理的困擾。基於對象的存儲系統還具有廣域擴展能力，可以在多個不同的地點部署並組成一個跨區域的大型存儲基礎架構。
2、延遲問題
「大數據」應用還存在實時性的問題。有很多「大數據」應用環境需要較高的IOPS性能，比如HPC高性能計算。此外，伺服器虛擬化的普及也導致了對高IOPS的需求，正如它改變了傳統IT環境一樣。為了迎接這些挑戰，各種模式的固態存儲設備應運而生，小到簡單的在伺服器內部做高速緩存，大到全固態介質的可擴展存儲系統等等都在蓬勃發展。
3、並發訪問
一旦企業認識到大數據分析應用的潛在價值，他們就會將更多的數據集納入系統進行比較，同時讓更多的人分享並使用這些數據。為了創造更多的商業價值，企業往往會綜合分析那些來自不同平台下的多種數據對象。包括全局文件系統在內的存儲基礎設施就能夠幫助用戶解決數據訪問的問題，全局文件系統允許多個主機上的多個用戶並發訪問文件數據，而這些數據則可能存儲在多個地點的多種不同類型的存儲設備上。
4、安全問題
某些特殊行業的應用，比如金融數據、醫療信息以及政府情報等都有自己的安全標准和保密性需求。雖然對於IT管理者來說這些並沒有什麼不同，而且都是必須遵從的，但是，大數據分析往往需要多類數據相互參考，而在過去並不會有這種數據混合訪問的情況，因此大數據應用也催生出一些新的、需要考慮的安全性問題。
5、成本問題
成本問題「大」，也可能意味著代價不菲。而對於那些正在使用大數據環境的企業來說，成本控制是關鍵的問題。想控製成本，就意味著我們要讓每一台設備都實現更高的「效率」，同時還要減少那些昂貴的部件。
對成本控制影響最大的因素是那些商業化的硬體設備。因此，很多初次進入這一領域的用戶以及那些應用規模最大的用戶都會定製他們自己的「硬體平台」而不是用現成的商業產品，這一舉措可以用來平衡他們在業務擴展過程中的成本控制戰略。為了適應這一需求，現在越來越多的存儲產品都提供純軟體的形式，可以直接安裝在用戶已有的、通用的或者現成的硬體設備上。此外，很多存儲軟體公司還在銷售以軟體產品為核心的軟硬一體化裝置，或者與硬體廠商結盟，推出合作型產品。
6、數據的積累
許多大數據應用都會涉及到法規遵從問題，這些法規通常要求數據要保存幾年或者幾十年。比如醫療信息通常是為了保證患者的生命安全，而財務信息通常要保存7年。而有些使用大數據存儲的用戶卻希望數據能夠保存更長的時間，因為任何數據都是歷史記錄的一部分，而且數據的分析大都是基於時間段進行的。要實現長期的數據保存，就要求存儲廠商開發出能夠持續進行數據一致性檢測的功能以及其他保證長期高可用的特性。同時還要實現數據直接在原位更新的功能需求。
7、數據的靈活性
大數據存儲系統的基礎設施規模通常都很大，因此必須經過仔細設計，才能保證存儲系統的靈活性，使其能夠隨著應用分析軟體一起擴容及擴展。在大數據存儲環境中，已經沒有必要再做數據遷移了，因為數據會同時保存在多個部署站點。一個大型的數據存儲基礎設施一旦開始投入使用，就很難再調整了，因此它必須能夠適應各種不同的應用類型和數據場景。
存儲介質正在改變，雲計算倍受青睞
存儲之於安防的地位，其已經不僅是一個設備而已，而是已經升華到了一個解決方案平台的地步。作為圖像數據和報警事件記錄的載體，存儲的重要性是不言而喻的。
安防監控應用對存儲的需求是什麼？首先，海量存儲的需求。其次，性能的要求。第三，價格的敏感度。第四，集中管理的要求。第五，網路化要求。安防監控技術發展到今天經歷了三個階段，即：模擬化、數字化、網路化。與之相適應，監控數據存儲也經歷了多個階段，即：VCR模擬數據存儲、DVR數字數據存儲，到現在的集中網路存儲，以及發展到雲存儲階段，正是在一步步迎合這種市場需求。在未來，安防監控隨著高清化，網路化，智能化的不斷發展，將對現有存儲方案帶來不斷挑戰，包括容量、帶寬的擴展問題和管理問題。那麼，基於大數據戰略的海量存儲系統--雲存儲就倍受青睞了。
基於大數據戰略的安防存儲優勢明顯
當前社會對於數據的依賴是前所未有的，數據已變成與硬資產和人同等重要的重要資料。如何存好、保護好、使用好這些海量的大數據，是安防行業面臨的重要問題之一。那麼基於大數據戰略的安防存儲其優勢何在？
目前的存儲市場上，原有的視頻監控方案容量、帶寬難以擴展。客戶往往需要采購更多更高端的設備來擴充容量，提高性能，隨之帶來的是成本的急劇增長以及系統復雜性的激增。同時，傳統的存儲模式很難在完全沒有業務停頓的情況下進行升級，擴容會對業務帶來巨大影響。其次，傳統的視頻監控方案難於管理。由於視頻監控系統一般規模較大，分布特徵明顯，大多獨立管理，這樣就把整個系統分割成了多個管理孤島，相互之間通信困難，難以協調工作，以提高整體性能。除此之外，綠色、安全等也是傳統視頻監控方案所面臨的突出問題。
基於大數據戰略的雲存儲技術與生俱來的高擴展、易管理、高安全等特性為傳統存儲面臨的問題帶來了解決的契機。利用雲存儲，用戶可以方便的進行容量、帶寬擴展，而不必停止業務，或改變系統架構。同時，雲存儲還具有高安全、低成本、綠色節能等特點。基於雲存儲的視頻監控解決方案是客戶應對挑戰很好的選擇。王宇說，進入二十一世紀，雲存儲作為一種新的存儲架構，已逐步走入應用階段，雲存儲不僅輕松突破了SAN的性能瓶頸，而且可以實現性能與容量的線性擴展，這對於擁有大量數據的安防監控用戶來說是一個新選擇。
以英特爾推出的Hadoop分布式文件系統（HDFS）為例，其提供了一個高度容錯性和高吞吐量的海量數據存儲解決方案。目前已經在各種大型在線服務和大型存儲系統中得到廣泛應用，已經成為海量數據存儲的事實標准。
隨著信息系統的快速發展，海量的信息需要可靠存儲的同時，還能被大量的使用者快速地訪問。傳統的存儲方案已經從構架上越來越難以適應近幾年來的信息系統業務的飛速發展，成為了業務發展的瓶頸和障礙。HDFS通過一個高效的分布式演算法，將數據的訪問和存儲分布在大量伺服器之中，在可靠地多備份存儲的同時還能將訪問分布在集群中的各個伺服器之上，是傳統存儲構架的一個顛覆性的發展。最重要的是，其可以滿足以下特性：可自我修復的分布式文件存儲系統，高可擴展性，無需停機動態擴容，高可靠性，數據自動檢測和復制，高吞吐量訪問，消除訪問瓶頸，使用低成本存儲和伺服器構建。
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Ⅵ 「大數據」時代企業面臨著三大嚴峻現實挑戰
「大數據」時代企業面臨著三大嚴峻現實挑戰
所謂的「大數據」有兩個方面的內涵——海量和非結構化。這並非一個很突然的變化，更不是一個很新鮮的趨勢，那它究竟意味著什麼？答案是——機遇。一方面，對於企業是一種機遇。企業可以基於現有的大量的數據、海量數據進行分析，並利用這些數據產生效益。另一方面，對一些特定領域的發展來說也是機遇。如醫療等領域，有著大量的文獻、化驗結果、病例等等，這些信息大部分以人類語言方式記錄下來，通過對這些信息的挖掘，可以輔助醫生作出正確的決策。
當然，機遇與挑戰並存，「大數據」對於企業來說也是如此。在談如何幫助中小企業應戰「大數據」時代之前，首先需要了解「大數據」對於企業來說究竟意味著怎樣嚴峻的挑戰。
「大數據」時代企業面臨著三大嚴峻現實
現實之一：海量
IDC最新數字宇宙研究報告表明，到2020年，全球數據使用量預計暴增44倍，達到35.2ZB。35ZB是什麼概念？（1ZB=1024EB=1048576PB=1073741824TB，1073741824TB*35=37580963840TB），也就是說全球大概需要376億個1TB硬碟來存儲數據。
現實之二：非結構化
相對於結構化數據（即行數據，存儲在資料庫里，可以用二維表結構來實現的數據）而言，不方便用資料庫二維邏輯表來表現的數據即稱為非結構化數據，包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等等。
據統計，企業中20%的數據是結構化的，80%是非結構化或半結構化的。當今世界結構化數據增長率大概是32%，而非結構化數據增長則是63%，至2012年，非結構化數據佔有比例將達到互聯網整個數據量的75%以上。
現實之三：實時處理
一項對全球CIO調查得出的結論表明：「通過對企業界搜集的大量數據進行實時分析，並從中獲得啟示，進而將這些啟示轉化為自身的競爭優勢，對當今企業來說至關重要。」
某證券公司的CIO在介紹公司對於數據實時處理的需求時曾經表示，上億條數據的分析要在5秒鍾內完成。
「大數據」來襲！中小企業如何應戰？
如同第二次工業革命中的電力和第三次工業革命中的互聯網一樣，大數據和雲計算並不是一種新興的行業，而是各行各業在社會轉型的過程中為了實現其目標而使用的一種科學方法和技術手段。在即將到來的第四次工業革命中，大數據和雲計算並不是企業轉型的最終目的地，而是智能化社會中萬物生長不可或缺的陽光。
每個人每天都在產生大量數據，雲計算正是數據從量變產生質變的過程中應運而生的解決方案。在大數據時代里，很多有代表性的企業都為雲概念的形成起到了推波助瀾的作用，比如蘋果和谷歌，然而，僅有理論是遠遠不夠的。雲對於個人或者企業來說，並不只是一個虛無縹緲的大硬碟，而是能夠產生財富的聚寶盆，雲計算就是盤活聚寶盆里每一個數字的時代利器。
對於企業而言，將伺服器置於雲端不僅僅節約了佔地面積和維護成本，還為企業提供了更好的管理渠道和經營模式。微軟公司的首席執行官史蒂夫·鮑爾默曾大膽預測：「受雲計算沖擊，5年後企業內部伺服器將完全消失。在企業自身管理的伺服器上保存數據或是實施事務（Transaction）的企業將消失。幾乎所有的事務和應用軟體以及系統管理功能將通過互聯網的雲計算運行。」
Ⅶ 面臨大數據挑戰我們該怎麼做
大數據的其中兩個特性是數據量大跟實時性，這是企業目前處理大數據所面臨的最主要的兩個挑戰。我們可以看到數據的這兩個屬性，是傳統關系型資料庫也一直在處理的問題。
如果光從字面上去理解「大數據」，我們通常會認為大數據就是數據的大爆發，側重於強調數據的量。但是如果你去總結IBM、ORACLE、EMC對於大數據的定義話，它的外延還包括了數據的多樣性已經分析的實時性。
大數據的其中兩個特性是數據量大跟實時性，這是企業目前處理大數據所面臨的最主要的兩個挑戰。我們可以看到數據的這兩個屬性，是傳統關系型資料庫也一直在處理的問題。如果說傳統關系型資料庫目前尚不能夠滿足企業的業務需求，那麼技術的研究方向也應該是按照關系型資料庫這種技術架構進行進行下去。要知道，傳統關系型資料庫跟目前針對大數據的非結構化資料庫的架構類型是完全不一樣的。關系型資料庫已經存在了40多年，對於數據處理也已經顯得非常成熟，如果企業要用新興的非結構化數據去取代它，那麼會不會面臨「撿了芝麻，丟了西瓜」的結局我們也不得而知。
那再讓我們來看大數據的第三個特性：「數據的多樣性」。這里的「多樣性」意味著非結構化數據變得越來越多。
事實上，全球產生的數據中85%以上的確是非結構化的數據。但企業主要處理的還是結構化的數據。大多數廠商的非結構化數據分析工具也是轉換成結構化數據之後再進行處理。那麼大數據的真正之「大」在於如何將非結構化數據處於成結構化數據，以及之後的對於大量結構化數據的並行處理能力。這跟許多廠商的強調的「非結構化」數據本身並無太大關聯。
一些非常資深的資料庫專家認為：能把最簡單的業務，簡單的數據形態挖掘深入才能體現功底，電商這類復雜業務挖掘出一點成果容易，深入難，許多企業不去強調對於數據的挖掘，而在強調工具和技術。這些專家也在提醒，結構化數據相對小，但是富礦，非結構化數據大，但是貧礦，如果富礦還沒開始采就轉攻大貧礦，後果可想而知。
關於大數據的成本風險
只要不是錢多得燒不完的企業，其IT部門始終要面臨這樣一個問題：用盡可能少的錢去創造盡可能多的價值。
資料庫建設無疑是企業IT預算的大頭。一個項目建設花費掉上千萬在中國許多企業是非常正常的事情。然而我們看得到的是大數據的建設其花費肯定將不會低於原來傳統關系型資料庫的花費。
現在很多廠商正在給與我們這樣的案例，許多企業依靠大數據的能夠，發現了以前根本無法發現的機遇，拓展了自己的市場。那我們就必須要討論一下大數據的有效性，到底企業利用大數據給企業帶來了多少額外增加的價值?這種增加的價值是否能夠企業的投入有一個非常好的比例。而且更為重要的一點是，是否只要使用大數據就一定能夠給企業帶來以前不可能實現的價值?
當然，任何一種新技術的出現都要面臨許許多多的挑戰，大數據也是一樣。只有那種能夠給企業帶來實際價值的技術才有真正的生命力。任何企業絕對不會為了採用新技術而應用新技術，技術最終的落腳點一定是實現業務價值。
大數據還處於成長當中，許多IT廠商也認為目前大數據需要和傳統關系型數據倉庫共存。如果企業的確希望利用新興技術實現業務的突破，那麼也應該必須慎重。
Ⅷ 企業的存儲需求主要體現在哪幾個方面emc怎樣
現實是，在IT系統復雜度和風險逐漸增加、采購和管理成本不斷上漲的情況下管理好數據，對所有企業來說都是一個嚴峻的挑戰。
但概括說來，企業的存儲需求大同小異，可以簡要歸納為：
1、總體擁有成本(TCO)有效控制
2、數據的安全、可靠性、一致性
3、以低成本提供傑出的高端存儲服務
4、實現不同存儲級的整合
5、降低存儲管理復雜性
6、存儲可擴展性性能
7、數據存儲生命周期管理
EMC的市場份額現在在不斷的下降，有興趣網路下就知道了。不再贅述
Ⅸ 大數據打開存儲市場新空間
大數據打開存儲市場新空間
以大數據在全球的發展狀態來看，可謂是風聲水起，中國大數據發展的步伐也越來越快。雖然目前中國大數據市場還處在初級階段，但發展迅猛，應用極其廣泛，不管是雲計算、物聯網、智慧城市還是移動互聯都要與大數據攜手並進。
都說未來是數據為王的時代，大數據應用將會越來越廣泛的落地在各個領域，大數據絕對是企業未來實現業務突破的重點。那麼，到底大數據和存儲有什麼樣的關系呢？
三大點囊括大數據需求
大數據就是大量的數據，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數大數據時代來臨。那麼，大數據到底有多大？有資料顯示，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD;發出的郵件有2940億封之多；發出的社區帖子達200萬個；賣出的手機為37.8萬台，高於全球每天出生的嬰兒數量37.1萬而到了2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍……
事實上，大數據不僅是大，它的復雜性對於各行各業的企業而言都是一個頭疼的問題。因為客戶無法在一定時間內使用傳統資料庫軟體工具對大數據內容進行抓取、管理和處理的數據集。幾乎所有的企業都會關注在處理有意義的大數據之上。談到這一點就一定要結合中國的大數據特點來看，正是因為這些特點促成了今天中國的行業客戶面對大數據應用時的需求在一定程度上存在的共性。簡而言之可以歸結為以下三點：
首先，數據體量大，這些大型的數據集有可能會達到PB規模。 說到這個數據量級，人們首先會聯想到學數字圖書館，高校數字圖書館或是國家數字圖書館可以說是開啟了大數據時代PB級數據管理的一個典型案例。這要求信息基礎架構平台能夠動態地支持多重數據，滿足人們對數字的不同性能要求、不同的容量要求，並且隨時能夠改變；需要有效地管理共享資源，存儲資源按需分配，同時通過配額管理功能，以提高利用率。
其次，數據類別繁瑣，囊括了半結構化和非結構化數據，從而促使客戶需要藉助智能工具，實現對所有類型數據的索引、搜索和發掘。最後，所有的這些大數據應用的需求，都能夠為企業帶來價值。雖然很多企業都擁有可用的、高質量的海量數據，但如何保護這些海量、非結構化的用戶數據，並時時進行信息挖掘，給未來教育帶來更大的可能，則對行業技術研究者的想像力提出了挑戰。另一方面，數據是各個行業經營、管理和決策的重要基礎，數據綜合利用是近年來也是各行各業信息化建設的核心。使企業持續發展的數據業務建設提速，給各行業運營中心對數據進行集中處理提出了更高的要求，這也成為行業客戶發展規劃中的重要內容。
最後，安全性，自2005年，美國銀行加密的磁帶丟失，造成了大量客戶資料泄露，從此以後，數據存儲的安全性就一直受到人們的關注。隨著雲計算和大數據技術落地，大數據信息存儲的安全性又一次被重視，各行各業客戶同樣面臨著數據時代的挑戰。
存儲應對大數據多樣需求
綜上所述，各行各業對於大數據應用的需求、性能的關注、可靠性的要求，同時也是企業需要滿足自身對於業務系統的需求，而基於存儲對大數據的可管理性、高性能、容災保護、資源整合和總體成本等方面的性能，幾乎囊括了滿足大數據多樣需求的可能。
今天，隨著「互聯網+」時代的進程加速，信息化建設突飛猛進，數據信息量的快速增長的大數據時代，處理大數據的真諦就是利用存儲在海量數據中淘金的過程。
那麼，存儲是如何應對數據需求增長的呢？
存儲適用於各行的數據靈活方案
結合整個行業來看，存儲能夠幫助客戶應對在醫療、生命科學、能源研究、社會基礎設施等各領域的諸多挑戰和需求。
首先，針對大數據的容量需求，利用針對結構化數據的虛擬存儲平台是大數據處理的一個很好方案。可實現將其全部虛擬化，並將同一類型的硬碟（如SSD、SAS、SATA）重新「捆綁」在一起。針對結構化數據的存取動態分層技術。一定要「快」。可以根據數據被調用的頻率，自動將常用的數據搬到最高層，提高效率。
其次，針對大數據最於難應對的非結構化數據，數據存儲介質，大致經歷幾個階段：較早以前是用光碟刻錄數據，這種方式費時費力。[大數據魔方]後來，改用磁帶庫，成本低，存取也很快。如果磁帶在磁帶庫中，每分鍾可調取幾百 M 數據，如果不在磁帶庫中，就要先找到磁帶。但是今天，這些方案都不能滿足客戶業務的即時性和連續性需求。
最後，所有的大數據方案都是為了給客戶帶來大價值。雖然擁有龐大的數據，但是躺在那裡睡覺的數據是沒有任何價值的，只有盤活這些數據，才能體現出數據資產的價值。只有可利用的解決方案，才能充分發掘數據資產的價值。
目前，雖然中國大數據市場還處在初級階段，但增速非常迅猛，應用也極其廣泛，不管是雲計算、物聯網、智慧城市還是移動互聯都要與大數據扯上關系。未來是數據為王的時代，大數據應用將會越來越廣泛的落地在各個領域，而存儲絕對是企業未來應用大數據實現業務突破的重要媒介。
Ⅹ 國內大數據需求所面臨的典型存儲挑戰
國內大數據需求所面臨的典型存儲挑戰
大數據讓零售無需店面，在最大限度降低投資同時，加快現金流周轉效率。大數據使各行各業商家提高獲取優質客戶資源和提升利潤空間的同時，也使競爭進入「一兵一卒」用戶爭奪戰之中。
大數據時代，企業數據量和數據種類出現飛速增長。大數據時代，全球應用數量從幾年前的以十萬為單位計算，到了以百萬為單位計算。10年前，IT從業人員只是以百萬計算，數據生成來源也比較單一，但現在，IT服務使用者已經上升到十幾億的消費者，數據生成來源更為豐富，是名副其實的大數據時代。同時，IT資源的配置和管理要滿足高度虛擬化或集群IT架構的需求。企業應用部署效率、業務穩定服務性能，以及動態有效滿足OLTP和OLAP性能要求，直接決定著企業核心競爭力。企業要求存儲更靈活、更動態、性能更穩定，以支撐大量用戶對各種IT服務交付的能力。此外，大數據時代還需要集中、統一和自動化管理的功能。
中國市場針對大數據的需求所面臨的典型的存儲挑戰：
1.業務關鍵型性能：就「存儲是否能滿足目前業務關鍵應用性能」的調查結果顯示，接受調查人員（總計455名受訪者）中28.1%表示在未來12個月考慮部署新型存儲。36.5%用戶在未來12-24個月考慮部署新存儲。大數據時代，應用使用者的快速增加，對存儲並行處理能力提出了更高要求。此外，生產應用虛擬化產生大量隨機讀取，這就對傳統IOPs和時間延遲提出了挑戰。
2.存儲利用率：大數據時代數據量快速增加。如何通過存儲容量優化，降低存儲容量和網路資源需求，降低數據保護過程對生產環境的性能影響，是控制大數據存儲新增開支的關鍵。
3. 容量優化系統性能：為了提高存儲資源利用率和業務連續性，存儲廠商近年紛紛推出各種企業級功能。為了降低存儲管理強度，中端以上存儲具有多種工作負載性能監控、動態資源配置和自動化端對端管理功能。然而，傳統存儲控制器處理能力有限，啟動這些企業級功能需要消耗存儲控制器資源。用戶往往要在存儲資源優化和生產性能之間做取捨。
4.在大數據時代如何利用各種已有存儲資源，為大數據時代的業務發展提供高可擴展和業務連續性是關鍵。傳統存儲下，不同廠商的存儲之間無法實現快照、復制、備份和恢復，由此帶來數據保護的大量開支。同時，帶來存儲資源浪費。
大數據環境對系統性能要求非常苛刻，要滿足應用OLTP和大數據分析OLAP，以及業務關鍵型應用的低延遲需求，傳統地通過增加控制器和硬碟這一解決方式不僅帶來高昂的采購、運維成本和佔地空間成本，而且還會導致資源的閑置，從而進一步降低了企業的IT總擁有成本。