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大數據可能僅僅意味著大流量
2012-09-19   機房360

大數據——被定義為是超越了其能力的數據集,典型的數據庫軟件工具捕捉、存儲、管理和分析,最常見的是PB級的艾字節(exabytes)大小,是非結構化分布式和扁平架構模式。隨著大數據的持續增長,行業預期其將為企業帶來巨大的和未開發的價值。根據infineta的報告顯示,大多數企業將在未來的12至18個月重點采用大數據技術。
  
  所有這些數據需要采集,存儲,處理和分發,有可能堵塞網絡。Hadoop管理每petabye字節的大數據大約需要0.5Gbps的帶寬,Hadoop是一個大規模計算的開源平臺。帶寬需求可以影響企業廣域網中的延遲時間、速度和可靠性。
  
  研究結果顯示,快速發展的趨勢將影響到整個數據中心行業。這些主要的發展趨勢包括:
  
  存儲價格日趨便宜。傳統的數據存儲運行每GB的字節成本大約為5美元,而采用Hadoop存儲相同的存儲量,每GB的成本僅為0.25美元。
  
  增強的可擴展性。Hadoop采用預付一小部分費用的形式,使企業能夠添加額外的存儲空間。Hadoop的可擴展性,可能會導致在未來五年內,全球50%以上的數據都存儲在Hadoop環境中。
  
  缺乏分析。只有百分之一到百分之五的外部收集的大數據實際上是進行了分析。由于缺乏分析,有相當一部分有價值的數據被遺漏。根據麥肯錫最近報道顯示,如果醫療保健行業對他們的95%的未捕獲的數據進行了分析,那么估計每年將創造出3000億美元的價值。另一個缺乏分析的例子是石油工業領域,石油鉆井平臺每秒產生25000個數據點,但石油企業對于這些數據的使用率僅僅只有5%。
  
  該報告認為,企業部署Hadoop集群提供一個集中式的服務,使個別部門不用再建立和運行自己的大數據服務,并認為當涉及到處理批量工作負載時“越大越好”。
  
  這種設置帶來了大流量——數據在集群之間移動,在數據中心內部和數據中心之移動,包括但不限于復制和同步,這將變得尤其重要,因為Hadoop成為企業級存儲的一個重要的因素。大流量移動數據服務支持大數據分析,合規性要求,高可用性服務和安全服務。
  
 

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