《企业网D1Net》6月11日讯

当前，在大数据时代下，大数据存储的应用已经成为世界各国竞争的焦点之一，而我国大数据存储、分析和处理的能力还很薄弱，与大数据相关的技术和工具的运用也相当不成熟，大部分企业仍处于IT产业链的低端。我国在数据库、数据仓库、数据挖掘以及云计算等领域的技术，普遍落后于国外先进水平。

在大数据存储方面，数据的爆炸式增长，数据来源的极其丰富和数据类型的多种多样，使数据存储量更庞大，对数据展现的要求更高。而目前我国传统的数据库，还难以存储如此巨大的数据量。在大数据的分析处理方面，由于针对具体的应用类型，需要采用不同的处理方式，因此必须通过建立高级大数据的分析模型，来实现快速抽取大数据的核心数据、高效分析这些核心数据并从中发现价值，而这些数据分析能力我国还很欠缺。

因此，如何提高我国对大数据资源的存储和整合能力，实现从大数据中发现、挖掘出有价值的信息和知识，是当前我国大数据存储和处理所面临的挑战。

处理大数据存储挑战的建议

通过隔离管理大数据存储

如果您在您的企业中有多个存储箱，那么将数据库、线交易处理(OLTP)和微软Exchange应用到特定的存储系统绝对是一个好主意。而专其它存储系统则用于大数据应用，如门户网站，在线流媒体应用，等等。

如果您的企业负担不起分隔的存储系统，将特定的前端存储端口到数据库，OLTP，等等;致力于大数据应用到其他端口。背后的基本原理是使用专用端口，而大数据流量是以千字节或兆字节衡量，OLTP应用流量是以每秒的输入/输出操作(IOPS)衡量，因为数据块的大小是比大数据更大而比OLTP应用程序更小。OLTP应用程序是CPU密集型的，而大数据应用程序更多的使用前端端口。因此，更多的端口可以专注于大数据应用。

专业的大数据存储管理

如今，很多公司提供兼容数据管理的存储系统。你应该在寻找你的大数据存储管理解决方案时评估这些公司。如EMCIsilon的集群存储系统对于大数据存储管理是一个更好的选择，因为在一个单一的文件系统中大数据能增长到多字节的数据。

大数据分析

除了存储，大数据管理的另一项大的挑战是数据分析。一般的数据分析应用程序无法很好的处理大数据，毕竟涉及到大量的数据。

目前，诸如EMCGreenplum这样的公司就在采用专门针对大数据的管理和分析的工具。这些应用程序运行在集群存储系统上，缓解大数据的管理。建议选择应用程序可同时工作在群集存储系统，并迅速有效地分析数据。快速索引，确保元数据始终驻留在固态硬盘(SSD)，如果存储箱为您提供了这样的选择的话。

管理大数据的另一个需要重点考虑的是未来的数据增长。你的大数据存储管理系统应该是可扩展的，足以满足未来的存储需求。

D1Net评论：

如今，很多公司都在寻找云计算服务来进行存储和管理海量数据，而选择云服务来大型数据存储管理，可以确保数据的所有权仍然是你的。你应该有权选择将您的数据移入或移出云服务，而不被供应商锁定。其他重要的考虑因素是供应商的数据安全指南。