스토리지 관리와 큰 데이터 컴퓨팅 클라우드

큰 데이터 데이터의 특정 유형 아니다. 각 유형의 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/13739.html "> 구조화 되지 않은 데이터 큰 데이터로 처리 될 수 있습니다. 이 소셜 네트워킹 사이트에 대 한 데이터, 온라인 금융 거래 데이터, 회사 기록, 기상 모니터링 데이터, 위성 데이터 및 기타 모니터링, 연구, 및 개발 데이터를 포함합니다. 큰 데이터의 볼륨은 거 대 하 고 구조화 되지 않은.

IDC 정의로 대용량 데이터 기술: 대용량 데이터 기술 기술 기술 및 다양 한 고속 수집, 검색 및 분석을 통해 데이터의 경제적 가치를 추출 하는 아키텍처의 새로운 세대. 여기 조직 사용자의 데이터 스토리지 요구를 효과적으로 관리할 수 있도록 몇 가지 도움말입니다.

격리를 통해 대규모 데이터 저장 관리

기업에서 여러 엔클로저 있다면, 그것은 데이터베이스, 선 트랜잭션 처리 (OLTP) 및 Microsoft Exchange 특정 스토리지 시스템에 적용 하는 것이 좋습니다. 다른 스토리지 시스템 큰 데이터와 같은 응용 프로그램 포털, 온라인 스트리밍 응용 프로그램에 사용 됩니다.

기업 별도 스토리지 시스템을 감당할 수 없어, 장소 특정 프런트 엔드 스토리지 포트 데이터베이스, OLTP, 하 고 큰 데이터 응용 프로그램에 다른 포트를 커밋하십시오. 이것의 뒤에 이론적 설명은 전용된 포트, 어디 큰 데이터 트래픽을 킬로바이트 또는 메가바이트, 측정 되 고 블록 크기 보다 큰 데이터는 OLTP 응용 프로그램 보다 작으면 때문에 OLTP 응용 프로그램 트래픽이 초당 입/출력 작업 (IOPS) 측정의 사용 이다. OLTP 응용 프로그램은 CPU를 많이 사용 하면서 더 많은 프런트 엔드 포트를 사용 하 여 큰 데이터 응용 프로그램. 그 결과, 더 많은 포트 대용량 데이터 응용 프로그램에 집중할 수 있습니다.

전문 대형 데이터 저장소 관리

오늘날, 많은 기업 데이터 관리와 호환 되는 저장소 시스템을 제공 합니다. 대용량 데이터 스토리지 관리 솔루션에 대 한 찾을 때이 회사를 평가 해야 합니다. 큰 데이터는 단일 파일 시스템에서 멀티 바이트 데이터를 커질 수 있으므로 클러스터 스토리지 시스템 Emcisilon 같은 대규모 데이터 저장 관리를 위한 더 나은 선택입니다.

대용량 데이터 분석

뿐만 아니라 스토리지, 대용량 데이터 관리에 대 한 또 다른 큰 도전 데이터 분석 이다. 일반 데이터 분석 응용 프로그램 큰 데이터를 잘 처리 하지 않습니다, 그리고 모든 후, 그것은 많은 데이터를 포함 한다.

현재, Emcgreenplum 같은 기업 관리와 큰 데이터 분석 전문 도구를 사용 하는. 이러한 응용 프로그램은 대용량 데이터의 관리를 쉽게 하기 위해 클러스터 스토리지 시스템에서 실행 합니다. 응용 프로그램 선택 하는 것 함께 클러스터 스토리지 시스템에서 작동 하 고 신속 하 고 효율적으로 데이터를 분석 하는 것이 좋습니다. 빠른 인덱싱 저장소 상자 같은 선택을 제공 하는 경우 메타 데이터는 솔리드 스테이트 하드 드라이브 (SSD)에 있는 보장 합니다.

대용량 데이터를 관리 하기 위한 또 다른 중요 한 고려 사항은 미래 데이터 성장 이다. 대용량 데이터 스토리지 관리 시스템 미래의 스토리지 요구 사항에 맞게 충분히 확장 가능 해야 합니다.

스토리지 관리와 큰 데이터 컴퓨팅 클라우드

많은 회사는 클라우드 컴퓨팅 서비스 저장 하 고 대량 데이터의 관리에 대 한 찾고 있습니다. 대용량 데이터 스토리지 관리를 클라우드 서비스의 데이터의 소유권은 여전히 당신을 보장할 수 있습니다.

공급 업체에 의해 잠겨 없이 이즈 서비스 안팎으로 데이터를 이동 하는 옵션이 있어야 합니다. 다른 중요 한 고려 사항은 공급 업체의 데이터 보안 지침입니다.