京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据存储的七大特性分析
在新技术浪潮中,数据存储的应用呈现出以下新的特点:
1. 数据成为最宝贵的财富
由于越来越多有价值的关键信息转变为数据,数据的价值就越来越高。数据丢失对于企业来讲,损失将是无法估量的,甚至是毁灭性的,这要求数据存储系统具有卓越的系统可靠性。
2. 数据总量呈爆炸性的增长
人们在信息活动中不断地产生数字化信息,各种新型应用也层出不穷,如流媒体、数字电视、IDC、ASP、ERP、数字影像、事务处理、电子商务、数据仓库与挖掘等,因此造成数据总量呈几何级数增长。
计算机网络技术的进步,特别是因特网及Web 应用的推广,不仅大大增强了人类的信息生产能力,而且使得信息的服务更为全球化。近年来,人类生产的信息量超过了网络时代以前人类积累的所有信息的总和,而且信息生产的速度依然在持续上升。据UC Berkley 2001 年公布的数据显示,未来3 年内所产生的数据将超过过去4万年中产生数据的总和,而且93%的新生成的信息为数字形式。
信息技术的飞速发展,推动了对信息存储的巨大需求。无疑,这造成了对于存储系统的容量需求大大增长。因为永远都有新的数据产生,所以对存储容量的需求是没有止境的。这要求现代存储系统应该具备高度的可扩展性,并且现代应用还要求这种扩展应该不中断正在进行的业务,实现动态可扩展。这些需求都是对数据存储系统容量、动态可扩展性的前所未有的挑战。
3. I/O成为新的性能瓶颈
早期计算机仅用于计算,CPU的计算能力是计算机技术发展的瓶颈。后来在网络应用中,计算机通信成为占时间最多的事件,网络带宽成为新的技术瓶颈。目前,计算机的主要应用模式已经转化成数据的存储和访问。受机械部件的限制,磁盘数据访问时间平均每年只能提高7%~10%,数据传输率也只能以每年提高20% 的速度发展,而同时现代微处理器和内存系统正以平均每年增长50%~100%的速度发展,处理机和磁盘之间的性能差距已经越来越明显。根据Amdahl 定理,计算机系统性能的提高要受限于系统中最慢的部件。因此,数据存储系统已经成为计算机系统新的性能瓶颈,即所谓的I/O 瓶颈。传统存储结构难以解决这一问题,采用新型存储结构,大幅度提高存储系统性能的需求越来越迫切。
4. 全天候服务成为大势所趋
在电子商务和大部分网络服务应用中,365×24小时的全天候服务已是大势所趋,这要求现代数据存储系统具备优异的高可用性。
5. 数据存储管理和维护要求集中化、自动化、智能化
以前的数据存储管理和维护大部分由人工完成。由于数据存储系统越来越复杂,对管理维护人员的素质要求也越来越高,因管理不善而造成数据丢失的可能性大大增加。这就要求现代存储系统具有易管理性,最好是具有智能的自动管理和维护功能。
6. 实现多平台的互操作和数据共享
由于历史原因,用户的系统中存在着多种信息平台,这就要求存储系统实现多平台的互操作性和数据共享,从而具有高度的系统开放性。
7. 存储系统在中高端计算机系统价值中所占比例不断升高
在IT预算中,数据存储所占的比例大幅度逐年增长,目前已经超过75%。对于存储系统需求的变化,从近年来存储市场的发展可见一斑。在2001 年,尽管全球性的IT业大萧条气氛弥漫整个IT 领域,但全球整个信息存储市场规模仍比上一年增长了14.3%,达到364.7 亿美元。2002 年总体上虽有所放缓,但仍保持了近12%的增长率。
根据IDC的预测,未来,全球数据存储市场规模可达到580.343亿美元。数据存储系统的容量平均年复合增长率达到80%,销售平均年复合增长率达到12%。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27