京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代下,需要什么样的冷存储
智能互联网时代,数据正在以几何级的数量爆炸增长,如何存储并管理这些海量数据,是很多企业面临的一个难题。如果采用传统通用型服务器存储策略,这意味着要建设庞大的数据中心系统,导致存储成本极速攀升。
对于那些云服务提供商而言,大量不断增长的数据例如图片等都属于不经常访问,但却又无法删除的,即使客户很久不会访问这些信息,但依然不能随意删除,并且不允许停机归档,也无法实现洪峰数据控制。对于这些不常访问的“冷”数据,如果我们能把他们迁移到一个专为冷数据而设计的低成本存储层中,将能大幅降低费用。
哪些数据需要冷存储?
冷存储主要用于那些备份、灾难恢复、存档、社交媒体等应用领域。这些数据都有一个共通的特性,较低的访问频率,并且需要最大限度的降低其存储成本,同时要求随时可访问。例如用户在社交媒体上存储的大量图片信息,以及法律电子取证要求已存档的数据必须在特定的时间范围内可用。因此,这就要求云服务提供商以及企业必须确保数据的完整性,以及及时的访问权限。
备份对于企业而言至关重要,因为需要备份的数据通常是企业有效运营所需要的信息,如果这些信息无法在特定时间范围回复,将严重影响企业业务。
存档对于企业运营以及提高工作效率必不可少,通常,企业并不需要快速访问已经存档的数据。但检索已经存档的数据可能要花费大量的时间,并且随着企业业务的增长,数据量持续增加,同时这些数据要存储长达几十年甚至更长的时间,这会给存储带来极大的压力。
灾难恢复,热备用暂难恢复服务在云中提供了专业的备用基础设施和数据,这意味着在发生灾难时,可以立即切换到云中。通过冷存储服务,可以消除企业在灾难中数据保护的某些流程,降低成本和复杂性。同时,企业需要快速的重构数据文件,还原应用程序,以最快的速度恢复系统正常运行。
社交媒体,智能互联网时代,大量的社交数据产生,用户通常查看新发布的照片,而对于那些旧的数据,则鲜有人问之。对于照片、视频等这些非结构化数据通常会占用大量存储空间,并且增长速度远远超过其他类型的数据。如果将这些旧的数据迁移到冷存储中,可以大幅降低运营成本。同时提供社交媒体服务的企业必须保护这些数据的隐私安全。
我们需要什么样的冷存储?
对于大部分创业公司而言,通常在公司创立初期,很难将业务细分的非常明确,大部分都会选用通用服务器来做存储,但随着业务的不断扩张,就会考虑将很多计算型节点分离出来。对于那些重要的数据希望在运行的更快的SSD 或PCIE SSD上,而对那些历史数据、日志则希望不要太占用现有服务器存储资源。因此,业务需要进行分层。
如何进行分层?在要确保性能不能有大幅损失的同时降低存储费用,特别是对于那些图片存储,对于一些云服务提供商而言,这一点尤其重要。因为根据其业务类型,就要求及时客户很久没有访问这些数据,也不能随意删除。另外一点非常重要的则是,其业务没有明显的周期性,不像其他行业,如金融等,每天固定时间开市闭市,可以进行数据维护;也没有周期性的数据洪峰,无法做出数据洪峰控制。
如何满足上述需求?联想的冷存储产品不失为一个理想的选择。
联想4U60盘位、双节点的冷存储业务服务器SD600,每节点拥有2个2.5寸系统盘插槽,可以通过更换连接两节点间EXPB槽位的DB卡,实现服务器在HA (High Availability)、Zoning以及 Single Node (JBOD)三种模式下的工作方式。
通过采用联想SD600可以顺利的帮助企业将计算分析业务与数据存储业务分离,当存储服务器的硬件资源主要用于数据存储,数据块为大块数据时,相信SD600将是您最优的选择。因为对并发进程较少的业务来说,每个进程的性能更依赖于CPU的主频。不难看出,存储业务对cores间的进程切换需求很低,对单core的主频性能要求较高。那么经过优化过的Avago磁盘主控芯片,与高频E3 CPU的搭配,将会更好的为您提供数据存储业务。
可灵活选配的联想冷存储
联想SD600在HA 模式下,当对数据的实时可用能力有较高要求时,可以通过增加一张HA DB card来实现两个节点间的高可用。同时,因为需要用到SAS接口的双通道,需要存储池内的60块盘都是SAS磁盘。当需要降低归档服务器、文件服务器、图片服务器等温冷数据服务器的成本时,可以选用Zoning和Single Node模式。Zoning模式即划分给每个节点30块磁盘做存储池,将SD600变为4U2N服务器使用。Single Node模式可以有效降低互联网公司的图片存储、日志归档、音视频存储业务的硬件建设成本。此外,该模式下一个节点将带起60块SATA硬盘。目前联想推广的最佳实践案例包含6T 7.2k 企业级硬盘/8T 5.9k 企业级云盘。
此外,联想SD600在可靠性和兼容性方面实现了最佳平衡,可以满足RHEL、SUSE、windows、Ubuntu各种业务需求。其采用双排9风扇交叉风向设计,具备了更好的散热效果,满足服务器45℃高温下连续工作的要求,更适合苛刻的数据中心环境。与E5通用服务器相比,联想SD600的TCO至少降低了10%,耗电量降低了8%。同时,仅从数据的存取角度来看,1颗高主频能超线程到8 Thread的E3-1231 v3在相同内存与网络环境的情况下,在客户实际的使用中发现,相比2颗E5-2609 v3数据传输速度会提高10-20%。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28随着大数据技术的快速普及,各行各业积累了海量的用户数据、交易数据、生产数据与行为数据。单纯的数据统计与报表分析只能呈现表 ...
2026-05-28在Python网络请求、接口测试、数据爬取、业务对接开发中,Requests库是最简洁、最高效的HTTP请求工具,凭借简洁的语法、完善的适 ...
2026-05-272025 年,零售与服务行业的竞争已从 “经验驱动” 全面转向 “数据驱动”。中小企业门店普遍面临数据零散、分析浅层、决策凭感觉 ...
2026-05-27 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-05-27在统计学分析、实验研究、业务数据复盘过程中,单因素方差分析是检验自变量对因变量是否存在显著影响的核心方法。其中,两个水平 ...
2026-05-26【核心关键词】算法、客户、大数据、互联网、调优、建模、模型优化、机器学习、评分卡模型、模型开发、智能风控、业务场景、数 ...
2026-05-26 很多数据分析师写过无数个 SELECT,但当被问到“新建一张表,该如何定义字段类型来保证数据质量”“创建视图和存储物理表有 ...
2026-05-26在数据清洗、统计分析与数据质量检测工作中,箱型图(又称箱线图、Box Plot)是最直观、最高效的可视化分析工具之一。相较于柱状 ...
2026-05-25在大数据分析、数据清洗、质量管控、风险监测等领域,异常数据识别是保障数据质量、确保分析结论精准、规避业务决策失误的核心基 ...
2026-05-25 很多数据分析师精通Excel函数和透视表,但当被问到“数据从哪里来”“表和视图有什么区别”“数据库管理系统和SQL是什么关系 ...
2026-05-25数字化经营时代,企业的市场竞争早已从经验决策转向数据决策。门店营收、用户转化、产品销量、成本损耗、存量资产等所有经营行为 ...
2026-05-22在MySQL数据库日常运维、业务数据校验、数据迁移与数据清洗场景中,自增主键ID的连续性校验是一项基础且关键的工作。MySQL的Auto ...
2026-05-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-05-22【核心关键词】大数据、可视化、存储、架构、客户、离线、产品、同步、实时、数据仓库、数据分析、数据可视化、存储数据、离线 ...
2026-05-21在电商流量红利消退、公域获客成本持续走高的当下,存量用户深度挖掘已成为店铺增收增效的核心抓手。相较于付费投放获取的陌生新 ...
2026-05-21