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大数据存储易出问题平台发展需弹性

2019.12.03 来源: 浏览:1次

大数据存储易出问题 平台发展需“弹性”

大数据已成为安防行业不能不提的话题,它涵盖了4V面向,分别是处理时效、数据格式、数据量与真实性

,通过快速的收集、发现和分析,从大量化、多类别的数据中提取价值安防大数据时期最显着的特点就是数据共享,提高数据处理能力安防行业也不例外,天工程就是最具代表性的案例,近年来天工程已在全国多个城市推行

大数据推动存储市场发展

近日,美国市场研究公司IDC发布报告称,大数据技术和服务的不断升级,拉动全球存储市场将在2011至2016年间实现53%的复合年增长率在可预见的未来,多数组织产生、处理、存储的数据都将继续保持快速增长在可预见的未来,存储是大数据和分析领域最大的基础设施开支之一IDC存储系统研究总监阿西什纳卡尼说,大数据和分析领域所产生的存储开支将从2011年的3.799亿美元,激增至2016年的60亿美元

在受访企业中,有68.6%在选择存储架构时主要看重性能,有59.5%更加看重本钱接近31%的受访企业表示,虽然还没有针对数据分析基础架构部署企业存储系统,但准备在今后6个月内部署

在实际应用方面,63.7%的受访企业主要借此分析运营数据,还有53.3%主要分析交易数据IT是数据分析基础架构的最大影响因素,远高于排名第二的运营有超过61%的受访企业,将提升客户满意度作为数据分析方案所应解决的最大商业挑战

大数据存储容易出现问题

在大数据时期来临之际,我们面临的挑战还有存储问题大数据中的大容量通常可到达PB级的数据规模,那末对海量数据存储系统扩大能力的要求也会很高以国内某省为例,公共视频监控已超过100多万个摄像头,总保有量近400万,以此估计,全国摄像头数量不少于4000万,某投行的报告称行业每年还在以20%加速增长,行业龙头海康威视12年的年报表露的销售量就达570万套(含前后端),增长37%而另一个数据也很惊人,英国的摄像头数量与人口数量之比已经达到1:15

粗略计世界最少有1亿个摄像头在角落静静的看着,这样的视频监控将是数据的大生成器从摄像前端的海量数据和到有效数据之间的也存在矛盾,摄像头不停歇的工作,照实记录镜头覆盖范围发生的一切,但对客户来讲大部分信息是无效,有效信息可能只散布在一个较短的时间段内,大量的数据存储给数据库带来不小的压力,而无效的数据更是对于资源的浪费

与此同时,存储系统的扩展一定要简便,尽量能通过增加模块或磁盘柜来增加容量,甚至不需要停机基于这样的需求,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具有一定的存储容量之外,内部还具有数据处理能力和互联装备,与传统存储系统的烟囱式架构完全不同,Scale-out架构可以实现无缝平滑的扩展,避免存储孤岛

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