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大数据:成本控制是关键问题

时间:2022-09-19 12:13:12 来源:大话百科天地 评论:0 点击:0
  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。

  “大”也可能意味着代价不菲,而对于那些正在使用大数据的企业来说,成本控制是关键问题。想控制成本,就意味着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。目前,像重复数据删除等技术已经进入到主存储市场,而且现在还可以处理更多的数据类型,这都可以为大数据存储应用带来更多的价值,提升存储效率。在数据量不断增长的环境中,通过减少后端存储的消耗,哪怕只是降低几个百分点,都能够获得明显的投资回报。此外,自动精简配置、快照和克隆技术的使用也可以提升存储的效率。

  很多大数据存储系统都包括归档组件,尤其对那些需要分析历史数据或需要长期保存数据的机构来说,归档设备必不可少。从单位容量存储成本的角度看,磁带仍然是最经济的存储介质,事实上,在许多企业中,使用支持TB级大容量磁带的归档系统仍然是事实上的标准和惯例。

  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。