京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据系列之大数据分析对IT资源的需求
为了准确描述中国大数据市场和技术发展趋势,解析大数据发展的各阶段对IT技术的需求,2013年6月,中桥调研咨询对中国480家最终用户的IT管理者和专业人员,就大数据市场和技术发展趋势展开了调查。中桥首席分析师"数据分析师"结合其在欧美数据中心领域十几年的市场调研积累,对中国大数据市场趋势的调查数据进行解析,以诠释中国大数据市场和技术趋势。同时,会通过在线讲座(www.webinars-china.com )和中国读者解读中国大数据市场趋势,以及大数据对IT技术、IT架构、IT管理以及IT格局的影响。中桥结合对中国大数据市场的调研数据和分析,将分成四个系列对“中国大数据价值和趋势”进行解读。
在系列1里,中桥就大数据分析对未来24个月以及企业的大数据分析投入重点进行分析。在系列2 里,中桥将就大数据分析对IT资源的需求,包括IT架构、计算节点以及存储技术等进行分析。
大数据分析对IT架构的需求
在大数据时代,随着数据存储量的爆炸性增长以及分层网络架构的出现,IT复杂性达到了前所未有的高度,而大数据分析使得传统IT架构更是不堪重负。那么从企业角度来看,他们的大数据环境需要怎样的IT架构呢?中桥调查结果表明(图1),企业级用户(员工人数在1000人以上)主要选择的是“透明、经济、智能、自动化”的IT架构(29.3%),中小企业(员工人数在1000人以下)则主要选择的是一体机方案(服务器、存储、网络、大数据分析软件)(28.9%)。企业级用户倾向于开放、异构、跨平台的IT架构,因为其用于大数据分析的IT架构发展较为成熟,如何继续提高BI效率是企业级用户选择IT架构的重点。中小企业尚处于IT架构发展初期,因此一体机的方案成为中小企业的首选。受访者的选择结果也体现了中国企业未来对IT架构的需求趋势,说明数据整合和ETL是中国企业的迫切需求,也是目前面临的最大问题之一。
图1. 大数据环境对IT架构的需求
大数据分析对计算技术的需求
再从大数据分析的计算方式来看(图2),21.6%和21.3%的企业级用户分别考虑x86虚拟化和小型机来部署大数据分析方案,中小企业(23.8%)则主要考虑刀片服务器的计算方式。刀片服务器的高密度特点有利于提高计算能力、保持高IT密度。企业级的应用多数运行在小型机的平台上,这造成如果大数据分析是在现有基础上实现,则小型机就成为了企业级的首选;如果要选择在一个全新平台实现大数据分析,那么X86虚拟化就成为了企业级用户的第一选择。结合我们之前所分析的,目前中国市场的大数据分析速度和频率远低于欧美市场,这导致中国企业在数据分析,这个大数据通过IT创造价值,这一重要环节上比较薄弱。

▲图2.大数据分析对计算技术的需求
大数据分析对存储的需求
从大数据分析的第一个环节——数据收集和存储来看,大数据时代应用数量、应用数据量和使用者数量的增长,对存储IOPS以及OLTP和OLAP的要求越来越高,具体体现在存储不能满足业务关键型应用的需求。从数据分析师就企业支持当前数据分析和/或进程活动的存储类型分析来看(图3),FC SAN是企业级用户(42.1%)和中型企业(34.0%)的首选,远高于其他存储类型的企业占比。这是因为FC SAN对OLTP和OLAP的性能稳定性优于其他存储技术。这一调查结果也体现了,目前中国用户大多处于大数据分析的第一阶段,存储和IT架构大多以集中式为主。随着Hadoop和MapReduce的不断普及,用户逐渐进入近实时和实时分析阶段,节点式存储的占比会随之逐渐增加。

▲图3.大数据分析对存储的需求
那么在大数据时代企业的存储能够满足需求呢(图4)?中桥调研结果显示,31.6%的用户计划在未来12个月部署新存储来满足业务关键型应用的需求,33.2%计划在未来12-24个月部署新存储。这表明传统存储越来越无法满足业务关键应用的性能需求。在未来24个月,64.8%的用户将会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。

▲图4 大数据分析时代存储的发展趋势
通过上述一系列大数据对IT资源的需求分析,中桥分析师"数据分析师"认为,传统的IT架构、计算方式以及存储正成为中国用户通过大数据分析处理快速提高IT效率,挖掘数据价值的巨大阻碍。而统一、透明、智能的自动化IT架构管理、高密度下卓越的计算能力,以及能够满足存储IOPS与OLTP和OLAP的新型存储则能够为企业创造价值,实现通过IT突破创新来提升企业竞争力的目的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业核心资产,而“数据存储有序化、数据分析专业化、数据价值可落地”,则是企业实现数据驱动的三大核 ...
2026-02-25在数据分析、机器学习的实操场景中,聚类分析与主成分分析(PCA)是两种高频使用的统计与数据处理方法。二者常被用于数据预处理 ...
2026-02-24在聚类分析的实操场景中,K-Means算法因其简单高效、易落地的特点,成为处理无监督分类问题的首选工具——无论是用户画像分层、 ...
2026-02-24数字化浪潮下,数据已成为企业核心竞争力,“用数据说话、用数据决策”成为企业发展的核心逻辑。CDA(Certified Data Analyst) ...
2026-02-24CDA一级知识点汇总手册 第五章 业务数据的特征、处理与透视分析考点52:业务数据分析基础考点53:输入和资源需求考点54:业务数 ...
2026-02-23CDA一级知识点汇总手册 第四章 战略与业务数据分析考点43:战略数据分析基础考点44:表格结构数据的使用考点45:输入数据和资源 ...
2026-02-22CDA一级知识点汇总手册 第三章 商业数据分析框架考点27:商业数据分析体系的核心逻辑——BSC五视角框架考点28:战略视角考点29: ...
2026-02-20CDA一级知识点汇总手册 第二章 数据分析方法考点7:基础范式的核心逻辑(本体论与流程化)考点8:分类分析(本体论核心应用)考 ...
2026-02-18第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16