大数据面临的四大问题你了解吗?

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随着互联网的发展，大数据也随之大火，而大数据的 5V 特点 Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性) 彰显了大数据的高价值，那么大数据面临的四大问题你又了解吗? 今天小编就带大家一起来看看关于大数据的问题。

容量问题

这里所说的 “大容量” 通常可达到 PB 级的数据规模，因此，海量数据存储系统也一定要有相应等级的扩展能力。与此同时，存储系统的扩展一定要简便，可以通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。在解决容量问题上，不得不提 LSI 公司的全新 Nytro™智能化闪存解决方案，采用 Nytro 产品，客户可以将数据库事务处理性能提高 30 倍，并且超过每秒 4.0GB 的持续吞吐能力，非常适用于大数据分析。

延迟问题

“大数据”应用还存在实时性的问题。特别是涉及到与网上交易或者金融类相关的应用。有很多 “大数据” 应用环境需要较高的 IOPS 性能，比如 HPC 高性能计算。此外，服务器虚拟化的普及也导致了对高 IOPS 的需求，正如它改变了传统 IT 环境一样。为了迎接这些挑战，各种模式的固态存储设备应运而生，小到简单的在服务器内部做高速缓存，大到全固态介质可扩展存储系统通过高性能闪存存储，自动、智能地对热点数据进行读 / 写高速缓存的 LSI Nytro 系列产品等等都在蓬勃发展。

 

安全问题

某些特殊行业的应用，比如金融数据、医疗信息以及政府情报等都有自己的安全标准和保密性需求。虽然对于 IT 管理者来说这些并没有什么不同，而且都是必须遵从的，但是，大数据分析往往需要多类数据相互参考，而在过去并不会有这种数据混合访问的情况，大数据应用催生出一些新的、需要考虑的安全性问题，这就充分体现出利用基于 DuraClass™ 技术的 LSI SandForce® 闪存处理器的优势了，实现了企业级闪存性能和可靠性，实现简单、透明的应用加速，既安全又方便。

成本问题

对于那些正在使用大数据环境的企业来说，成本控制是关键的问题。想控制成本，就意味着我们要让每一台设备都实现更高的 “效率”，同时还要减少那些昂贵的部件。重复数据删除等技术已经进入到主存储市场，而且还可以处理更多的数据类型，这都可以为大数据存储应用带来更多的价值，提升存储效率。

在数据量不断增长的环境中，通过减少后端存储的消耗，哪怕只是降低几个百分点，这种锱铢必较的服务器也只有 LSI 推出的 Syncro™ MX-B 机架服务器启动盘设备都能够获得明显的投资回报，当今，数据中心使用的传统引导驱动器不仅故障率高，而且具有较高的维修和更换成本。如果用它替换数据中心的独立服务器引导驱动器，则能将可靠性提升多达 100 倍。并且对主机系统是透明的，能为每一个附加服务器提供唯一的引导镜像，可简化系统管理，提升可靠性，并且节电率高达 60%，真正做到了节省成本的问题。
来源：千峰上海

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