Ⅰ 企业怎么才能够降低存储成本
从四个方面企业如何节省存储成本：
1.企业存储初期设计要想好。
企业往往很在意企业存储的初期成本，而忽略企业存储的长期投资。在现实生活中，一些厂商往往过多在意初期建设的成本，而忽略了公司存储设备的整体规划，往往是为了省钱，而将存储初期设计的没有规矩，这样在企业后期的升级过程中，往往可能会面临资金的成倍增长，往往造成前期投资的浪费。
还有一些存储厂商，为了吸引客户，往往以低价诱惑企业，虽然企业在前期节省了一些投资，但是在后期升级过程中，却要面临存储提供商的更多的敲诈，得不偿失。
2.利用IT实施三原则。
虚拟化、预留空间和动态分层往往是实施存储的技术建议，这三种方式对于绝大多数的企业来说，能够有利于降低企业的成本。
云存储
云存储对于中小企业来说是一个非常不错的存储地方，包括数据备份、归档等等，都是非常不错的选择。但云存储尚处在发展阶段，尤其是在我国，公有云发展更是举步维艰，私有云倒是因为其独特的优势成为很多企业选择的存储方式。
4.改变企业文化。
在西方的一些国家，一个项目得到批准，不是自己进行建设，而是雇佣一个项目组来进行组件，购买服务器、存储和其它IT设备，项目完成后离开，但是依然负责维护工作，而且不需要付费。
这种一次性支付的方式能够持续多年，不需要支付日常的维护费用，公司应该接受这种消费模式，从长远来看，他们是降低成本的，而且增强了系统的运行稳定性与安全性。
总结：
大数据时代，让企业存储面临更多的挑战，如何恰如其分的部署好存储设施，将是每个企业的挑战，当我们进行存储部署的时候，不妨多想一想，扩展下思路，尽量避免因为我们的决策失误而造成公司资金的浪费。
Ⅱ 大数据时代所面临的挑战
大数据时代所面临的挑战
大数据时代临近，企业数据呈现爆炸式增长，如何为了更大的发掘企业数据价值将是很多公司必须要面对的挑战。首当其冲的是大数据的快速发展对我们原有的IT基础设施提供了更高的挑战，原有的IT基础设施以及很难满足大数据时代的需求。发现价值的过程离不开基础平台技术的创新与发展。
基础平台的改变
首先大数据挑战的就是企业的存储系统，大数据爆炸式的增长使得存储系统的容量、扩展能力、传输瓶颈等方面都面临着挑战。与之相连的还有服务器的计算能力，内存的存储能力等等都面临着新的技术攻关。目前闪存技术的发展以及英特尔、IBM等公司在大数据方面都已经投入相当大的资金进行研发，主要也是为了解决大数据对基础平台所带来的挑战。
同样，大数据分析同样面临着软件方面的挑战，同时也引发数据库、数据仓库、数据挖掘、商业智能、人工智能、内容/知识管理等领域的技术变革。Hadoop是近年大家经常提到了一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。
商业模式的挑战
大数据具有强大的数据价值，当我们可以利用大数据挖掘到需要信息的时候，则需要我们根据得到的信息对企业的商业模型、产品和服务等方面进行创新，这样才能够真正的让大数据的价值得到体现。
如何利用大数据信息来改变商业模式最终实现价值呢，这里我们引用Tesco为案例。Tesco收集了海量的顾客数据，并且通过对每位顾客海量数据的分析，Tesco对每位顾客的信用程度和相关风险都会有一个极为准确的评估。在这个基础上，Tesco推出了自己的信用卡，未来Tesco还有野心推出自己的存款服务。
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Ⅲ 存储数据的未来趋势和企业存储面临的问题是什么
今天的存储采购要支持的业务系统，未来几年很可能会变成私有云或者干脆上公有云；今天的存储采购只需要100块磁盘的配置，但是随着业务发展，很可能要变成上千块磁盘的规模；今天的闪存还很贵所以只能小范围应用，随着闪存价格和容量的改进，未来几年要大面积更换介质；今天的数据存储都集中在核心数据中心，但是未来因为数据分析的需要，可能要在全国建设几十上百个小型数据中心或者专用系统等等。
这些问题让企业的存储采购和架构设计变得非常困难。利用FreeStor的存储抽象化功能，不论任何厂商，任何架构，任何介质，任何地点，甚至任何公有云和私有云，都可以把所有的存储资源打通并进行统一管理。只有这样的管理架构才能应对未来如洪水般涌来的数据的挑战。而用户在架构设计、设备采购、介质选择以及向公有云迁移的策略和实施上，将获得无以伦比的自由度和弹性。
企业存储需求日益复杂，而且随着业务需求和存储技术的不断变化，企业存储在制定策略时必然要面对越来越多的不确定性。
Ⅳ 中小企业如何面对存储带来的挑战
对中小企业而言，各种市场数据、客户数据、交易数据，以及产销链综合数据等都是公司至关重要的资产，是企业运行的血脉。然而中小企业由于自身资源所限，在管理日益增长和业务价值不断提高的数据方面正面临着诸多挑战。来看看中小企业排在前五位的存储挑战。 存储的IO性能：37.2%的中小企业受访者选择“存储IO性能”作为存储重要挑战。存储IO性能直接决定着交易处理能力、业务运营效率，以及用户体验。随着中小企业虚拟化的快速普及，企业对存储IO性能提出了更高要求。存储IO性能不仅决定着生产应用性能，同时决定着虚拟化应用的性能稳定性和虚拟化投资回报。 动态资源配置能力：35.4%的中小企业受访者选择“动态资源配置”能力作为存储重要挑战。传统资源配置对存储专业化水平要求高，存储配置周期长，IT对业务响应速度差。中小企业应用多元化和虚拟化驱动着对存储虚拟化的需求。 混合负载性能：32.2%的中小企业受访者选择“混合负载性能”作为存储重要挑战。中小企业资源有限，通常要用同一存储设备支持多个不同应用。这就对混合负载的存储性能提出了较高要求。 存储效率：28.6%的中小企业受访者选择“存储资源利用率”作为存储重要挑战。在数据生命周期不同阶段，数据的价值存在很大差异。传统入门级存储往往不具备分级存储和自动精简功能，这导致所有数据都存储在同一媒介上，以及配置存储资源利用率低，不仅导致存储资源浪费，同时还会影响关键应用的性能。 中小企业考核存储的三个最重要综合指标 诸多主要针对中小企业开发的存储产品以“经济”、“易用”、“高效”来定位。 经济评估存储经济性不仅需要考虑采购成本、存储生命周期管理运维成本，还要考虑数据保护成本以及技术升级成本。评估中低端存储TCO的重要考虑因素包括： 采购成本：是否包含功能齐全的存储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。 数据保护成本：是否无附加费用地提供完整数据保护功能，如硬盘失效(RAID)、文件或数据丢失以及误操作(快照)、设备或站点故障(复制和迁移)。 易用存储易用涵盖着从部署、配置、升级、整合到管理、监控、故障排除甚至自我在线培训的存储生命周期全过程。从某种意义上而言，“易用”需要让存储产品管理功能弥补网管员管理经验不足的同时，提高整体存储生命周期管理效率。这就要求“易用”不仅能提供导航安装部署，同时还要能实现智能的系统监控管理功能，最大限度降低对存储管理人员专业水平的要求。 构成存储产品生命使用周期“易用”应该考虑下面一些因素： 部署配置简单：导航清晰明确，让完全不具备存储管理经验的网管员自主、快速根据导航引导，完成存储部署和配置。 整合简单：支持主流应用，轻松完成服务器存储整合，实现统一管理(物理或虚拟化环境)。 迁移简单：在存储技术更新、应用升级时，可以在不影响业务运营情况下进行数据迁移。 图形监控：是否提供直观图形、功能完整的系统运行监控界面和远程管理功能，以提高管理效率和灵活性。 内置教程：设备是否为管理人员提供系统的培训内容，让管理人员在使用过程提升管理知识和经验。 在线咨询：是否根据系统监控信息，提供故障排除建议和提示，降低对专业服务的需求，并提高业务连续性。 管理成本：各种管理功能是否需要额外许可。 业务发展过程的易用性：是否将入门级存储整合到未来可扩展的存储平台，简化业务发展过程中整体存储的易管理性，决定着业务发展过程的存储可管理性。 数据生命周期价值：分级存储，让用户根据业务需求和数据价值，将数据存放在最适合的存储介质上，实现优质介质优质利用，以优化业务处理能力，提高存储资源利用率。 配置存储资源使用率：传统存储配置资源利用率不到30%，这造成了配置资源的大量浪费。自动精简配置让用户根据实际使用来消耗存储容量，大幅度提高了存储资源利用率。此外，支持服务器虚拟化，自动精简和主机卸载，提高虚拟化存储利用率。 虚拟化存储提高应用部署效率：传统存储应用部署时间长。中小企业在应用多元化过程要求通过存储资源池化，和自动精简配置，提高应用部署效率和存储资源利用率。 容灾存储利用率：没有自动精简，复制过程不仅消耗大量存储容量，同时消耗大量的主机资源和网络资源。自动精简复制可以大幅度提高复制过程的存储和网络资源利用率。 存储设备生命周期利用率：考虑到中小企业业务发展过程中IT架构提升跨度大的特性，用户需要保证存储技术升级过程中，数据迁移不影响业务运营。 随着数据价值的提高和数据量的快速增长，中小企业对于中低端存储功能和智能的要求在不断提升，传统中小企业对存储“经济”、“易用”、“高效”的界定在不断改变。为应对中小企业对存储的需求，越来越多的企业级存储厂商，将已有企业级功能和智能嵌入中低端存储产品，通过优化存储生命周期利用率，提高存储生命周期的“经济”、“易用”和“高效”，提升存储对中小企业业务发展过程支撑能力。这不仅改变着传统中小企业存储定义，也改变了中低端存储竞争格局。 中国中小企业用户未来24个月应用多元化、存储整合和虚拟化，以及私有云部署的强增长，驱动着中小企业对存储性能、资源利用率、数据保护效率和业务连续性要求的快速提升。
Ⅳ 大数据爆发性增长 存储技术面临难题
大数据爆发性增长 存储技术面临难题
随着大数据应用的爆发性增长，大数据已经衍生出了自己独特的架构，而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。硬件的发展最终还是由软件需求推动的。大数据本身意味着非常多需要使用标准存储技术来处理的数据。大数据可能由TB级(或者甚至PB级)信息组成，既包括结构化数据(数据库、日志、SQL等)以及非结构化数据(社交媒体帖子、传感器、多媒体数据)。此外，大部分这些数据缺乏索引或者其他组织结构，可能由很多不同文件类型组成。从目前技术发展的情况来看，大数据存储技术的发展正面临着以下几个难题：
1、容量问题
这里所说的“大容量”通常可达到PB级的数据规模，因此，海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。与此同时，存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。
“大数据”应用除了数据规模巨大之外，还意味着拥有庞大的文件数量。因此如何管理文件系统层累积的元数据是一个难题，处理不当的话会影响到系统的扩展能力和性能，而传统的NAS系统就存在这一瓶颈。所幸的是，基于对象的存储架构就不存在这个问题，它可以在一个系统中管理十亿级别的文件数量，而且还不会像传统存储一样遭遇元数据管理的困扰。基于对象的存储系统还具有广域扩展能力，可以在多个不同的地点部署并组成一个跨区域的大型存储基础架构。
2、延迟问题
“大数据”应用还存在实时性的问题。有很多“大数据”应用环境需要较高的IOPS性能，比如HPC高性能计算。此外，服务器虚拟化的普及也导致了对高IOPS的需求，正如它改变了传统IT环境一样。为了迎接这些挑战，各种模式的固态存储设备应运而生，小到简单的在服务器内部做高速缓存，大到全固态介质的可扩展存储系统等等都在蓬勃发展。
3、并发访问
一旦企业认识到大数据分析应用的潜在价值，他们就会将更多的数据集纳入系统进行比较，同时让更多的人分享并使用这些数据。为了创造更多的商业价值，企业往往会综合分析那些来自不同平台下的多种数据对象。包括全局文件系统在内的存储基础设施就能够帮助用户解决数据访问的问题，全局文件系统允许多个主机上的多个用户并发访问文件数据，而这些数据则可能存储在多个地点的多种不同类型的存储设备上。
4、安全问题
某些特殊行业的应用，比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和保密性需求。虽然对于IT管理者来说这些并没有什么不同，而且都是必须遵从的，但是，大数据分析往往需要多类数据相互参考，而在过去并不会有这种数据混合访问的情况，因此大数据应用也催生出一些新的、需要考虑的安全性问题。
5、成本问题
成本问题“大”，也可能意味着代价不菲。而对于那些正在使用大数据环境的企业来说，成本控制是关键的问题。想控制成本，就意味着我们要让每一台设备都实现更高的“效率”，同时还要减少那些昂贵的部件。
对成本控制影响最大的因素是那些商业化的硬件设备。因此，很多初次进入这一领域的用户以及那些应用规模最大的用户都会定制他们自己的“硬件平台”而不是用现成的商业产品，这一举措可以用来平衡他们在业务扩展过程中的成本控制战略。为了适应这一需求，现在越来越多的存储产品都提供纯软件的形式，可以直接安装在用户已有的、通用的或者现成的硬件设备上。此外，很多存储软件公司还在销售以软件产品为核心的软硬一体化装置，或者与硬件厂商结盟，推出合作型产品。
6、数据的积累
许多大数据应用都会涉及到法规遵从问题，这些法规通常要求数据要保存几年或者几十年。比如医疗信息通常是为了保证患者的生命安全，而财务信息通常要保存7年。而有些使用大数据存储的用户却希望数据能够保存更长的时间，因为任何数据都是历史记录的一部分，而且数据的分析大都是基于时间段进行的。要实现长期的数据保存，就要求存储厂商开发出能够持续进行数据一致性检测的功能以及其他保证长期高可用的特性。同时还要实现数据直接在原位更新的功能需求。
7、数据的灵活性
大数据存储系统的基础设施规模通常都很大，因此必须经过仔细设计，才能保证存储系统的灵活性，使其能够随着应用分析软件一起扩容及扩展。在大数据存储环境中，已经没有必要再做数据迁移了，因为数据会同时保存在多个部署站点。一个大型的数据存储基础设施一旦开始投入使用，就很难再调整了，因此它必须能够适应各种不同的应用类型和数据场景。
存储介质正在改变，云计算倍受青睐
存储之于安防的地位，其已经不仅是一个设备而已，而是已经升华到了一个解决方案平台的地步。作为图像数据和报警事件记录的载体，存储的重要性是不言而喻的。
安防监控应用对存储的需求是什么？首先，海量存储的需求。其次，性能的要求。第三，价格的敏感度。第四，集中管理的要求。第五，网络化要求。安防监控技术发展到今天经历了三个阶段，即：模拟化、数字化、网络化。与之相适应，监控数据存储也经历了多个阶段，即：VCR模拟数据存储、DVR数字数据存储，到现在的集中网络存储，以及发展到云存储阶段，正是在一步步迎合这种市场需求。在未来，安防监控随着高清化，网络化，智能化的不断发展，将对现有存储方案带来不断挑战，包括容量、带宽的扩展问题和管理问题。那么，基于大数据战略的海量存储系统--云存储就倍受青睐了。
基于大数据战略的安防存储优势明显
当前社会对于数据的依赖是前所未有的，数据已变成与硬资产和人同等重要的重要资料。如何存好、保护好、使用好这些海量的大数据，是安防行业面临的重要问题之一。那么基于大数据战略的安防存储其优势何在？
目前的存储市场上，原有的视频监控方案容量、带宽难以扩展。客户往往需要采购更多更高端的设备来扩充容量，提高性能，随之带来的是成本的急剧增长以及系统复杂性的激增。同时，传统的存储模式很难在完全没有业务停顿的情况下进行升级，扩容会对业务带来巨大影响。其次，传统的视频监控方案难于管理。由于视频监控系统一般规模较大，分布特征明显，大多独立管理，这样就把整个系统分割成了多个管理孤岛，相互之间通信困难，难以协调工作，以提高整体性能。除此之外，绿色、安全等也是传统视频监控方案所面临的突出问题。
基于大数据战略的云存储技术与生俱来的高扩展、易管理、高安全等特性为传统存储面临的问题带来了解决的契机。利用云存储，用户可以方便的进行容量、带宽扩展，而不必停止业务，或改变系统架构。同时，云存储还具有高安全、低成本、绿色节能等特点。基于云存储的视频监控解决方案是客户应对挑战很好的选择。王宇说，进入二十一世纪，云存储作为一种新的存储架构，已逐步走入应用阶段，云存储不仅轻松突破了SAN的性能瓶颈，而且可以实现性能与容量的线性扩展，这对于拥有大量数据的安防监控用户来说是一个新选择。
以英特尔推出的Hadoop分布式文件系统（HDFS）为例，其提供了一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。目前已经在各种大型在线服务和大型存储系统中得到广泛应用，已经成为海量数据存储的事实标准。
随着信息系统的快速发展，海量的信息需要可靠存储的同时，还能被大量的使用者快速地访问。传统的存储方案已经从构架上越来越难以适应近几年来的信息系统业务的飞速发展，成为了业务发展的瓶颈和障碍。HDFS通过一个高效的分布式算法，将数据的访问和存储分布在大量服务器之中，在可靠地多备份存储的同时还能将访问分布在集群中的各个服务器之上，是传统存储构架的一个颠覆性的发展。最重要的是，其可以满足以下特性：可自我修复的分布式文件存储系统，高可扩展性，无需停机动态扩容，高可靠性，数据自动检测和复制，高吞吐量访问，消除访问瓶颈，使用低成本存储和服务器构建。
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Ⅵ “大数据”时代企业面临着三大严峻现实挑战
“大数据”时代企业面临着三大严峻现实挑战
所谓的“大数据”有两个方面的内涵——海量和非结构化。这并非一个很突然的变化，更不是一个很新鲜的趋势，那它究竟意味着什么？答案是——机遇。一方面，对于企业是一种机遇。企业可以基于现有的大量的数据、海量数据进行分析，并利用这些数据产生效益。另一方面，对一些特定领域的发展来说也是机遇。如医疗等领域，有着大量的文献、化验结果、病例等等，这些信息大部分以人类语言方式记录下来，通过对这些信息的挖掘，可以辅助医生作出正确的决策。
当然，机遇与挑战并存，“大数据”对于企业来说也是如此。在谈如何帮助中小企业应战“大数据”时代之前，首先需要了解“大数据”对于企业来说究竟意味着怎样严峻的挑战。
“大数据”时代企业面临着三大严峻现实
现实之一：海量
IDC最新数字宇宙研究报告表明，到2020年，全球数据使用量预计暴增44倍，达到35.2ZB。35ZB是什么概念？（1ZB=1024EB=1048576PB=1073741824TB，1073741824TB*35=37580963840TB），也就是说全球大概需要376亿个1TB硬盘来存储数据。
现实之二：非结构化
相对于结构化数据（即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来实现的数据）而言，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据即称为非结构化数据，包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等。
据统计，企业中20%的数据是结构化的，80%是非结构化或半结构化的。当今世界结构化数据增长率大概是32%，而非结构化数据增长则是63%，至2012年，非结构化数据占有比例将达到互联网整个数据量的75%以上。
现实之三：实时处理
一项对全球CIO调查得出的结论表明：“通过对企业界搜集的大量数据进行实时分析，并从中获得启示，进而将这些启示转化为自身的竞争优势，对当今企业来说至关重要。”
某证券公司的CIO在介绍公司对于数据实时处理的需求时曾经表示，上亿条数据的分析要在5秒钟内完成。
“大数据”来袭！中小企业如何应战？
如同第二次工业革命中的电力和第三次工业革命中的互联网一样，大数据和云计算并不是一种新兴的行业，而是各行各业在社会转型的过程中为了实现其目标而使用的一种科学方法和技术手段。在即将到来的第四次工业革命中，大数据和云计算并不是企业转型的最终目的地，而是智能化社会中万物生长不可或缺的阳光。
每个人每天都在产生大量数据，云计算正是数据从量变产生质变的过程中应运而生的解决方案。在大数据时代里，很多有代表性的企业都为云概念的形成起到了推波助澜的作用，比如苹果和谷歌，然而，仅有理论是远远不够的。云对于个人或者企业来说，并不只是一个虚无缥缈的大硬盘，而是能够产生财富的聚宝盆，云计算就是盘活聚宝盆里每一个数字的时代利器。
对于企业而言，将服务器置于云端不仅仅节约了占地面积和维护成本，还为企业提供了更好的管理渠道和经营模式。微软公司的首席执行官史蒂夫·鲍尔默曾大胆预测：“受云计算冲击，5年后企业内部服务器将完全消失。在企业自身管理的服务器上保存数据或是实施事务（Transaction）的企业将消失。几乎所有的事务和应用软件以及系统管理功能将通过互联网的云计算运行。”
Ⅶ 面临大数据挑战我们该怎么做
大数据的其中两个特性是数据量大跟实时性，这是企业目前处理大数据所面临的最主要的两个挑战。我们可以看到数据的这两个属性，是传统关系型数据库也一直在处理的问题。
如果光从字面上去理解“大数据”，我们通常会认为大数据就是数据的大爆发，侧重于强调数据的量。但是如果你去总结IBM、ORACLE、EMC对于大数据的定义话，它的外延还包括了数据的多样性已经分析的实时性。
大数据的其中两个特性是数据量大跟实时性，这是企业目前处理大数据所面临的最主要的两个挑战。我们可以看到数据的这两个属性，是传统关系型数据库也一直在处理的问题。如果说传统关系型数据库目前尚不能够满足企业的业务需求，那么技术的研究方向也应该是按照关系型数据库这种技术架构进行进行下去。要知道，传统关系型数据库跟目前针对大数据的非结构化数据库的架构类型是完全不一样的。关系型数据库已经存在了40多年，对于数据处理也已经显得非常成熟，如果企业要用新兴的非结构化数据去取代它，那么会不会面临“捡了芝麻，丢了西瓜”的结局我们也不得而知。
那再让我们来看大数据的第三个特性：“数据的多样性”。这里的“多样性”意味着非结构化数据变得越来越多。
事实上，全球产生的数据中85%以上的确是非结构化的数据。但企业主要处理的还是结构化的数据。大多数厂商的非结构化数据分析工具也是转换成结构化数据之后再进行处理。那么大数据的真正之“大”在于如何将非结构化数据处于成结构化数据，以及之后的对于大量结构化数据的并行处理能力。这跟许多厂商的强调的“非结构化”数据本身并无太大关联。
一些非常资深的数据库专家认为：能把最简单的业务，简单的数据形态挖掘深入才能体现功底，电商这类复杂业务挖掘出一点成果容易，深入难，许多企业不去强调对于数据的挖掘，而在强调工具和技术。这些专家也在提醒，结构化数据相对小，但是富矿，非结构化数据大，但是贫矿，如果富矿还没开始采就转攻大贫矿，后果可想而知。
关于大数据的成本风险
只要不是钱多得烧不完的企业，其IT部门始终要面临这样一个问题：用尽可能少的钱去创造尽可能多的价值。
数据库建设无疑是企业IT预算的大头。一个项目建设花费掉上千万在中国许多企业是非常正常的事情。然而我们看得到的是大数据的建设其花费肯定将不会低于原来传统关系型数据库的花费。
现在很多厂商正在给与我们这样的案例，许多企业依靠大数据的能够，发现了以前根本无法发现的机遇，拓展了自己的市场。那我们就必须要讨论一下大数据的有效性，到底企业利用大数据给企业带来了多少额外增加的价值?这种增加的价值是否能够企业的投入有一个非常好的比例。而且更为重要的一点是，是否只要使用大数据就一定能够给企业带来以前不可能实现的价值?
当然，任何一种新技术的出现都要面临许许多多的挑战，大数据也是一样。只有那种能够给企业带来实际价值的技术才有真正的生命力。任何企业绝对不会为了采用新技术而应用新技术，技术最终的落脚点一定是实现业务价值。
大数据还处于成长当中，许多IT厂商也认为目前大数据需要和传统关系型数据仓库共存。如果企业的确希望利用新兴技术实现业务的突破，那么也应该必须慎重。
Ⅷ 企业的存储需求主要体现在哪几个方面emc怎样
现实是，在IT系统复杂度和风险逐渐增加、采购和管理成本不断上涨的情况下管理好数据，对所有企业来说都是一个严峻的挑战。
但概括说来，企业的存储需求大同小异，可以简要归纳为：
1、总体拥有成本(TCO)有效控制
2、数据的安全、可靠性、一致性
3、以低成本提供杰出的高端存储服务
4、实现不同存储级的整合
5、降低存储管理复杂性
6、存储可扩展性性能
7、数据存储生命周期管理
EMC的市场份额现在在不断的下降，有兴趣网络下就知道了。不再赘述
Ⅸ 大数据打开存储市场新空间
大数据打开存储市场新空间
以大数据在全球的发展状态来看，可谓是风声水起，中国大数据发展的步伐也越来越快。虽然目前中国大数据市场还处在初级阶段，但发展迅猛，应用极其广泛，不管是云计算、物联网、智慧城市还是移动互联都要与大数据携手并进。
都说未来是数据为王的时代，大数据应用将会越来越广泛的落地在各个领域，大数据绝对是企业未来实现业务突破的重点。那么，到底大数据和存储有什么样的关系呢？
三大点囊括大数据需求
大数据就是大量的数据，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数大数据时代来临。那么，大数据到底有多大？有资料显示，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的邮件有2940亿封之多；发出的社区帖子达200万个；卖出的手机为37.8万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1万而到了2020年，全世界所产生的数据规模将达到今天的44倍……
事实上，大数据不仅是大，它的复杂性对于各行各业的企业而言都是一个头疼的问题。因为客户无法在一定时间内使用传统数据库软件工具对大数据内容进行抓取、管理和处理的数据集。几乎所有的企业都会关注在处理有意义的大数据之上。谈到这一点就一定要结合中国的大数据特点来看，正是因为这些特点促成了今天中国的行业客户面对大数据应用时的需求在一定程度上存在的共性。简而言之可以归结为以下三点：
首先，数据体量大，这些大型的数据集有可能会达到PB规模。 说到这个数据量级，人们首先会联想到学数字图书馆，高校数字图书馆或是国家数字图书馆可以说是开启了大数据时代PB级数据管理的一个典型案例。这要求信息基础架构平台能够动态地支持多重数据，满足人们对数字的不同性能要求、不同的容量要求，并且随时能够改变；需要有效地管理共享资源，存储资源按需分配，同时通过配额管理功能，以提高利用率。
其次，数据类别繁琐，囊括了半结构化和非结构化数据，从而促使客户需要借助智能工具，实现对所有类型数据的索引、搜索和发掘。最后，所有的这些大数据应用的需求，都能够为企业带来价值。虽然很多企业都拥有可用的、高质量的海量数据，但如何保护这些海量、非结构化的用户数据，并时时进行信息挖掘，给未来教育带来更大的可能，则对行业技术研究者的想象力提出了挑战。另一方面，数据是各个行业经营、管理和决策的重要基础，数据综合利用是近年来也是各行各业信息化建设的核心。使企业持续发展的数据业务建设提速，给各行业运营中心对数据进行集中处理提出了更高的要求，这也成为行业客户发展规划中的重要内容。
最后，安全性，自2005年，美国银行加密的磁带丢失，造成了大量客户资料泄露，从此以后，数据存储的安全性就一直受到人们的关注。随着云计算和大数据技术落地，大数据信息存储的安全性又一次被重视，各行各业客户同样面临着数据时代的挑战。
存储应对大数据多样需求
综上所述，各行各业对于大数据应用的需求、性能的关注、可靠性的要求，同时也是企业需要满足自身对于业务系统的需求，而基于存储对大数据的可管理性、高性能、容灾保护、资源整合和总体成本等方面的性能，几乎囊括了满足大数据多样需求的可能。
今天，随着“互联网+”时代的进程加速，信息化建设突飞猛进，数据信息量的快速增长的大数据时代，处理大数据的真谛就是利用存储在海量数据中淘金的过程。
那么，存储是如何应对数据需求增长的呢？
存储适用于各行的数据灵活方案
结合整个行业来看，存储能够帮助客户应对在医疗、生命科学、能源研究、社会基础设施等各领域的诸多挑战和需求。
首先，针对大数据的容量需求，利用针对结构化数据的虚拟存储平台是大数据处理的一个很好方案。可实现将其全部虚拟化，并将同一类型的硬盘（如SSD、SAS、SATA）重新“捆绑”在一起。针对结构化数据的存取动态分层技术。一定要“快”。可以根据数据被调用的频率，自动将常用的数据搬到最高层，提高效率。
其次，针对大数据最于难应对的非结构化数据，数据存储介质，大致经历几个阶段：较早以前是用光盘刻录数据，这种方式费时费力。[大数据魔方]后来，改用磁带库，成本低，存取也很快。如果磁带在磁带库中，每分钟可调取几百 M 数据，如果不在磁带库中，就要先找到磁带。但是今天，这些方案都不能满足客户业务的即时性和连续性需求。
最后，所有的大数据方案都是为了给客户带来大价值。虽然拥有庞大的数据，但是躺在那里睡觉的数据是没有任何价值的，只有盘活这些数据，才能体现出数据资产的价值。只有可利用的解决方案，才能充分发掘数据资产的价值。
目前，虽然中国大数据市场还处在初级阶段，但增速非常迅猛，应用也极其广泛，不管是云计算、物联网、智慧城市还是移动互联都要与大数据扯上关系。未来是数据为王的时代，大数据应用将会越来越广泛的落地在各个领域，而存储绝对是企业未来应用大数据实现业务突破的重要媒介。
Ⅹ 国内大数据需求所面临的典型存储挑战
国内大数据需求所面临的典型存储挑战
大数据让零售无需店面，在最大限度降低投资同时，加快现金流周转效率。大数据使各行各业商家提高获取优质客户资源和提升利润空间的同时，也使竞争进入“一兵一卒”用户争夺战之中。
大数据时代，企业数据量和数据种类出现飞速增长。大数据时代，全球应用数量从几年前的以十万为单位计算，到了以百万为单位计算。10年前，IT从业人员只是以百万计算，数据生成来源也比较单一，但现在，IT服务使用者已经上升到十几亿的消费者，数据生成来源更为丰富，是名副其实的大数据时代。同时，IT资源的配置和管理要满足高度虚拟化或集群IT架构的需求。企业应用部署效率、业务稳定服务性能，以及动态有效满足OLTP和OLAP性能要求，直接决定着企业核心竞争力。企业要求存储更灵活、更动态、性能更稳定，以支撑大量用户对各种IT服务交付的能力。此外，大数据时代还需要集中、统一和自动化管理的功能。
中国市场针对大数据的需求所面临的典型的存储挑战：
1.业务关键型性能：就“存储是否能满足目前业务关键应用性能”的调查结果显示，接受调查人员（总计455名受访者）中28.1%表示在未来12个月考虑部署新型存储。36.5%用户在未来12-24个月考虑部署新存储。大数据时代，应用使用者的快速增加，对存储并行处理能力提出了更高要求。此外，生产应用虚拟化产生大量随机读取，这就对传统IOPs和时间延迟提出了挑战。
2.存储利用率：大数据时代数据量快速增加。如何通过存储容量优化，降低存储容量和网络资源需求，降低数据保护过程对生产环境的性能影响，是控制大数据存储新增开支的关键。
3. 容量优化系统性能：为了提高存储资源利用率和业务连续性，存储厂商近年纷纷推出各种企业级功能。为了降低存储管理强度，中端以上存储具有多种工作负载性能监控、动态资源配置和自动化端对端管理功能。然而，传统存储控制器处理能力有限，启动这些企业级功能需要消耗存储控制器资源。用户往往要在存储资源优化和生产性能之间做取舍。
4.在大数据时代如何利用各种已有存储资源，为大数据时代的业务发展提供高可扩展和业务连续性是关键。传统存储下，不同厂商的存储之间无法实现快照、复制、备份和恢复，由此带来数据保护的大量开支。同时，带来存储资源浪费。
大数据环境对系统性能要求非常苛刻，要满足应用OLTP和大数据分析OLAP，以及业务关键型应用的低延迟需求，传统地通过增加控制器和硬盘这一解决方式不仅带来高昂的采购、运维成本和占地空间成本，而且还会导致资源的闲置，从而进一步降低了企业的IT总拥有成本。