大数据存储面临的挑战有哪些，浅谈大数据存储不容忽视的问题及解决方法

在IT行业是与云计算并驾齐驱的另一大热门话题。“大数据”指的是那些数量巨大、难于收集、处理、分析的数据集，大数据在发展过程中，需要对于数据流进行分析，这也依赖于庞大的数据存储空间，在这个过程中也存在了很多问题，那么大数据存储面临的挑战有哪些?本期经理人网小编浅谈大数据存储不容忽视的问题及解决方法!

一、大数据存储面临的挑战有哪些

1、数据是重要的出产要素

信息时代，数据俨然已成为一种重要的出产要素，如同本钱、劳动力和原材料等其他要素一样，并且作为一种普遍需求，它也不再局限于某些特别职业的运用。

各行各业的公司都在搜集并运用大量的数据剖析成果，尽或许的降低本钱，进步产品质量、进步出产功率以及发明新的产品。

例如，通过剖析直接从产品测试现场搜集的数据，能够协助企业改进规划。此外，一家公司还能够通过深入剖析客户行为，比照大量的市场数据，然后超越他的竞争对手。

2、存储技能须紧跟这以后

随着大数据运用的爆发性增加，它现已衍生出了自己独特的架构，并且也直接推动了存储、网络以及计算技能的开展。

究竟处理大数据这种特别的需求是一个新的应战。硬件的开展终究还是由软件需求推动的，就这个比方来说，咱们很显着的看到大数据剖析运用需求正在影响着数据存储基础设施的开展。

从另一方面看，这一变化对存储厂商和其他IT基础设施厂商未尝不是一个时机。随着结构化数据和非结构化数据量的持续增加，以及剖析数据来源的多样化，此前存储体系的规划现已无法满足大数据运用的需求。

存储厂商现已意识到这一点，他们开始修改根据块和文件的存储体系的架构规划以适应这些新的要求。在这儿，咱们会讨论哪些与大数据存储基础设施相关的特点，看看它们怎么迎候大数据的应战。

3、延迟问题

“大数据”运用还存在实时性的问题。特别是涉及到与网上交易或者金融类相关的运用。举个比方来说，网络裁缝出售职业的在线广告推广服务需求实时的对客户的浏览记录进行剖析，并准确的进行广告投进。

这就要求存储体系在有必要能够支撑上述特性一起保持较高的响应速度，由于响应延迟的成果是体系会推送“过期”的广告内容给客户。

这种场景下，Scale-out架构的存储体系就能够发挥出优势，由于它的每一个节点都具有处理和互联组件，在添加容量的一起处理才能也能够同步增加。而根据对象的存储体系则能够支撑并发的数据流，然后进一步进步数据吞吐量。

有很多“大数据”运用环境需求较高的IOPS功能，比方HPC高功能计算。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。为了迎候这些应战，各种形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体系等等都在蓬勃开展。

并发拜访一旦企业认识到大数据剖析运用的潜在价值，他们就会将更多的数据集归入体系进行比较，一起让更多的人共享并运用这些数据。为了发明更多的商业价值，企业往往会归纳剖析那些来自不同平台下的多种数据对象。

包含大局文件体系在内的存储基础设施就能够协助用户处理数据拜访的问题，大局文件体系答应多个主机上的多个用户并发拜访文件数据，而这些数据则或许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

某些特别职业的运用，比方金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全规范和保密性需求。

关于IT办理者来说这些并没有什么不同，并且都是有必要遵从的，可是，大数据剖析往往需求多类数据相互参阅，而在曩昔并不会有这种数据混合拜访的状况，因而大数据运用也催生出一些新的、需求考虑的安全性问题。

5、容量问题

这儿所说的“大容量”一般可达到PB级的数据规划，因而，海量数据存储体系也必定要有相应等级的扩展才能。与此一起，存储体系的扩展必定要简便，能够通过添加模块或磁盘柜来添加容量，甚至不需求停机。根据这样的需求，客户现在越来越青睐Scale-out架构的存储。

Scale-out集群结构的特点是每个节点除了具有必定的存储容量之外，内部还具有数据处理才能以及互联设备，与传统存储体系的烟囱式架构完全不同大数据存储，Scale-out架构能够实现无缝滑润的扩展，防止存储孤岛。

“大数据”运用除了数据规划巨大之外，还意味着具有庞大的文件数量。因而怎么办理文件体系层累积的元数据是一个难题，处理不妥的话会影响到体系的扩展才能和功能，而传统的NAS体系就存在这一瓶颈。

所幸的是，根据对象的存储架构就不存在这个问题，它能够在一个体系中办理十亿级别的文件数量，并且还不会像传统存储一样遭遇元数据办理的困扰。

根据对象的存储体系还具有广域扩展才能，能够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。

6、本钱问题

“大”，也或许意味着价值不菲。而关于那些正在运用大数据环境的企业来说，本钱操控是关键的问题。想操控本钱，就意味着咱们要让每一台设备都实现更高的“功率”，一起还要削减那些昂贵的部件。

现在，像重复数据删除等技能现已进入到主存储市场，并且现在还能够处理更多的数据类型，这都能够为大数据存储运用带来更多的价值，提升存储功率。

在数据量不断增加的环境中，通过削减后端存储的消耗，哪怕仅仅降低几个百分点，都能够取得显着的投资报答。此外，主动精简装备、快照和克隆技能的运用也能够提升存储的功率。

很多大数据存储体系都包含归档组件，尤其对那些需求剖析历史数据或需求长期保存数据的组织来说，归档设备必不可少。

从单位容量存储本钱的角度看，磁带仍然是最经济的存储介质，事实上，在许多企业中，运用支撑TB级大容量磁带的归档体系仍然是事实上的规范和常规。

二、大数据存储不容忽视的问题及解决方法

1、在后疫情时代寻找经验丰富的数据存储专业人员

这场疫情导致许多IT部分因疾病或事务放缓而裁人。企业可以将数据存储职责从头分配给部分中的其他人，需求慎重行事，专业人员的流失或许意味着存储部分有必要与其他IT职能部分在人员方面展开竞赛。

寻求具有技能背景并且没有安全问题的员工也很重要。当企业运用第三方数据存储服务(例如根据云的存储)时，人员配备通常是一个问题。客户或许不熟悉运用其数据和应用程序的人员，这会带来潜在的安全问题。

2、维护存储数据的安全性

越来越多的网络安全漏洞(尤其是勒索软件)给IT部分带来了数据存储问题。尽管网络外围安全是数据存储安全的第一道防线，但具有满足权限的员工可以拜访和运用安全数据并损坏数据的或许性始终存在。对静态和传输中的数据进行加密是保证关键数据安全的重要战略。

3、挑选适宜的存储硬件

关于现场数据存储，IT团队需求采用设备机架，以及必要的服务器、存储设备、电源体系、网络连接和适宜的操作环境。

IT团队还需求满足的数据中心空间来放置存储设备机架。保管数据存储(尤其是运用云渠道)，可以削减或消除对硬件基础设施的需求，并节约占地面积。

4、挑选适宜的存储软件

许多数据存储产品和服务都是可用的，这些产品和服务或许会十分强大。这些产品可以是驻留在服务器操作体系中的应用程序、独立存储应用程序，乃至是可以以较低本钱处理中小型存储需求的免费软件。IT团队需求了解当时和长期的存储需求，以及数据归档和数据康复等相关活动。

5、数据维护和数据管理

数据存储的首要目标是可以在需求时拜访数据，而不必忧虑数据以某种方法被更改、删去、损坏或盗取。

为了处理这些数据存储问题，数据维护和管理软件应用程序保证存储的数据在需求时以其原始方法可用。如果暂时不会拜访数据，它可以运用存档以备将来检索，例如诉讼所需的电子发现。

如果IT团队不再需求数据，或者它已经被更新的数据版本所替代，各种应用程序可以协助毁掉数据，乃至毁掉存储设备。

6、资源可扩展性

存储介质有必要改变以适应新的要求。存储组件有必要可以向上或向下扩展。IT团队可以经过向服务器或独立存储设备添加电路板，或经过备用数据中心或第三方保管存储(例如在云中)进行存储来添加容量。易于扩展是第三方存储的一个重要优势，企业无需为额外的机架、占地面积、存储设备或软件进行出资。

7、管理和优化本钱

存储本钱或许占IT部分预算的很大一部分。云核算变得越来越盛行，因为它可以降低或消除关键本钱。与首要运用现场存储的企业比较，运用云渠道的企业或许需求更少的设备、占地面积、电力和人员。

8、灾难情况下的数据可拜访性

保证企业具有可以在中断事件发生后快速安全地康复运营事务所需的数据和技能资源。在出现安全漏洞(尤其是勒索软件攻击)时，安全数据存储变得越来越重要。

9、数据存储测验

未能定时测验和验证IT团队是否正确存储数据或许会在灾难事件中导致问题。测验有助于识别任何存储基础设施中的故障或过错。它使IT团队有机会在数据存储问题变成严重灾难之前修正它们。

10、为数据存储打补丁

打补丁是最重要的IT活动之一，因为运用最新的软件版本可以保证一切基础设施元素以最佳方法运转。

（编辑：52站长网）

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