大数据存储能否顺应时代的发展趋势

    华为倡导构建高效的大数据存储平台，而其中的高效又是如何来衡量的呢？高效的第一个衡量指标就是性能。性能是大数据存储平台的基石之一，没有性能的保证，大数据系统无异于空中楼阁。其次，大数据强调的是简化使用，提高效率。最后，高效的大数据存储平台应该采用融合的技术架构。以华为OceanStor 9000大数据存储系统为例，它采用华为首创的全融合创新架构，可以实现存储、分析和归档的融合，同时具有很强的横向扩展能力，最大可扩展至288节点，单一文件系统可支持40PB容量。分析功能是指OceanStor 9000中内置了分布式数据库，能完成数据的快速检索和查询，以支持上层应用。

    华为一直坚持“被集成”的策略，这在大数据领域同样适用。华为的大数据存储平台可以提供开放的接口，方便与BI软件和应用软件连接，进一步提高查询效率。在 OceanStor 9000这样的融合平台之上，用户还可以根据业务的情况灵活添加相关的功能模块。“在大数据方面，我们主要从垂直行业切入，与行业ISV紧密合作，为金融、电信运营商、媒体、智慧城市、石油勘探等领域的用户提供端到端的大数据存储解决方案。”经宁说，“虽然我们已在大数据存储市场上取得了丰硕的成果，但是我们更看好大数据存储市场未来的潜力，因为其增长速度远高于传统存储市场。”

    更好的兼容 更经济的交付

    中桥调研咨询的调查结果显示，未来24个月内，64.8%的用户将部署新存储来满足大数据时代业务关键型应用对存储性能越来越高的需求。王丛表示：“针对大数据应用，存储可以选择的余地较大，基于一些开源架构的基础平台也能满足大数据的需求。未来，大数据主要处理的是非结构化数据，如何将数据快速转变为价值是关键。大数据不是一个产品，而是解决方案，只有将解决方案与应用相结合才可能更好地挖掘数据的商业价值。”

    综合多位分析师的观点，在大数据存储领域，国外厂商仍处于领跑地位，国内厂商如华为也在大数据存储领域保持了高速增长。各厂商在大数据存储方面各具所长，谁能建立更好的客户关系和生态系统，使大数据存储解决方案与企业现有的技术架构兼容，并能实现更经济的交付，谁就能在大数据存储市场上脱颖而出。

（编辑：PHP编程网 - 湛江站长网）

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