
大数据驱动存储创新
随着全球数据呈现指数级增长,各个企业都在为如何存储并快速访问信息头疼不已。所以,作为宝贵的支柱型的信息技术,存储,正在收到重新关注并经历令人激动的创新。
在大数据时代,最为关键的是能够使用大量快速移动的数据并进行实时或接近实时的分析,从而为有价值的业务提供洞察力。企业也在通过大数据和分析寻求为消费者提供更好的购物体验,更具前瞻性和预测性的医疗服务和更个性化的金融服务。
但是如果数据被存储在一个不可扩展的系统上,数据将相互割裂,并会导致无法处理那些不可预测的以数据为中心的工作负载。
新一代存储技术满足了这种需求。它被称为“软件定义存储”,源自于它采用智能软件来管理存储基础架构。
软件定义存储采用了一系列软件虚拟化创新,可管理各种异构存储。新的系统可以分析数据访问模式,不断适应并提高性能。精密的内在分析系统可以自动将数据放在恰当的存储层中。数据将自动同步并且即时传送给使用者,无论他们身处何处。
现在,性能和扩展方面的巨大提升成为可能。一些最新的系统可以支持10亿PB字节(也称作尧字节YB)规模的数据。1PB字节所包含的内容相当于两千万个四屉文件柜所容纳的文件量。
新的存储技术使企业内部发生了根本性变化。
企业正从传统的集中式“记录系统”,例如那些被存在电子表格中的销售数据,转型到包括移动和通过社交科技激发更多互动并经常使用到云的“互动参与体系”中。
近年来,很多企业被迫在传统方法上花费数百万的资金,因为大量存储的需要维护的数据依然非常关键。现在,他们还需要同时在数据分析、社交和移动方面的新需求上花费巨资。
这也难怪!在一项由IBM发起的调查中,78%的CEO承认他们对控制IT成本倍感压力,并且71%的CEO将数据问题看作企业最大的威胁。他们同时也承认,那些善于管理数据的公司都远远强过竞争对手。
软件定义存储也解决了一个越来越普遍的问题——许多公司都开始更多地应用大数据分析,但在很多公司里,特定团队负责制定单独的分析策略,每一个团队都依赖于一个独立的IT部门的支持。各个部分相互分离、不能充分利用存储资源、维护系统所需的高额劳动成本都必然导致低效这个后果。
消除企业内部存储孤岛意味着公司需要更多的“弹性”存储,这也就是说,公司可以创建一个公用存储池来承担不同的工作负载的。这对业务分析来说尤为重要,因为这意味着不必来回迁移数据再进行分析。
例如,世界第二大邮轮公司RoyalCaribbeanCruises可以同时运行多个市场营销活动,同时通过更快速的分析获得有价值的客户洞察。
当今最好的存储系统都采用高性能、低延迟的闪存存储。他们可以在同一个虚拟池中同时管理多个供应商的存储解决方案,这可以优化高度虚拟化云环境下的存储。这也使得各大公司可以扩展和优化数据,使用跨部门、跨站点、跨大洲的数据。
快速的数据洞察力能帮助企业赢得业务。软件定义存储会成为这一过程中越来越重要的一部分。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
DSGE 模型中的 Et:理性预期算子的内涵、作用与应用解析 动态随机一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明确:TIF 中的地名有哪两种存在形式? 在开始提取前,需先判断 TIF 文件的类型 —— ...
2025-09-17CDA 数据分析师:解锁表结构数据特征价值的专业核心 表结构数据(以 “行 - 列” 规范存储的结构化数据,如数据库表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 导入数据含缺失值?详解 dropna 函数的功能与实战应用 在用 Python(如 pandas 库)处理 Excel 数据时,“缺失值” 是高频 ...
2025-09-16深入解析卡方检验与 t 检验:差异、适用场景与实践应用 在数据分析与统计学领域,假设检验是验证研究假设、判断数据差异是否 “ ...
2025-09-16CDA 数据分析师:掌控表格结构数据全功能周期的专业操盘手 表格结构数据(以 “行 - 列” 存储的结构化数据,如 Excel 表、数据 ...
2025-09-16MySQL 执行计划中 rows 数量的准确性解析:原理、影响因素与优化 在 MySQL SQL 调优中,EXPLAIN执行计划是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 对象的 text 与 content:区别、场景与实践指南 在 Python 进行 HTTP 网络请求开发时(如使用requests ...
2025-09-15CDA 数据分析师:激活表格结构数据价值的核心操盘手 表格结构数据(如 Excel 表格、数据库表)是企业最基础、最核心的数据形态 ...
2025-09-15Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09