值得關注的大資料存放區管理技術

標籤：大資料分析

目前電信、金融、零售等行業希望通過大資料的分析手段來協助自己做出理性的決策。特別是電信和金融行業表現尤為突出，市場資料沒有辦法與使用者消費資料打通。而它們面臨的第一個問題就是海量資料存放區的問題。多數企業正在試圖建設自己的資料中心，來滿足大規模的資料量的產生，或選擇大資料相關工具來應對，如大資料魔鏡等。成都UI設計培訓機構但是隨著資料的進一步增多，很多資料的查詢和分析效能急劇下降，有的資料中心甚至出現了無法響應的狀況，為企業的業務帶來了很大損失。

企業的CIO們有著這樣的疑慮，怎樣的資料管理策略能夠對資料進行有效保護，而且在需要時，讓資料隨時轉變成價值的問題。只有資料與適合的儲存系統相匹配，制定出管理資料的戰略，才能高成本，高可靠，高效益的應對大量資料。對於企業來說，面臨大資料首先解決的問題就是成本和時間效應問題。商機不容錯過，而儲存資料管理，可以通過自動化，磁碟和重複資料刪除，備份和歸檔的軟體，讓企業的關鍵資料分存在不同的地區，然後按照特定的業務需求，對資料進行提取，操作和分析，並形成企業所需要的目標資料。大資料面臨的儲存難題迎刃而解。

大資料的關注度在不斷升溫，而大資料管理的技術也層出不窮。在眾多技術中，有6種資料管理技術普遍被關注，即分布式儲存與計算、記憶體資料庫技術、列式資料庫技術、雲資料庫、NoSQL、移動資料庫技術。其中分布式儲存與計算受關注度最高。

分布式儲存與計算架構可以讓大量資料以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理。因為以並行的方式工作，所以資料處理速度相對較快，且成本較低，Hadoop和NoSQL都屬於分布式儲存技術的範疇。

記憶體資料庫技術可以作為單獨的資料庫使用，還能為應用程式提供即時的響應和高輸送量，SAP的HANA是該技術的典型代表。

列式資料庫的特點是可以更好的應對海量關係資料中列的查詢，成都大資料培訓機構佔用更少的儲存空間，這也是構建資料倉儲的理想架構之一。

雲資料庫可以不受任何部署環境的優勢，隨意的進行拓展，進而為客戶提供適宜其需求的虛擬容量，並實現自助式資源撫平和自助式使用計量。大資料培訓機構目前微軟的SQL Server可以提供類似的服務。

NoSQL資料庫適合於以下情境，即龐大的資料量、極端的查詢量和模式演化。企業可以NoSQL得到高可擴充性、高可用性、低成本、可預見的彈性和架構靈活性的優勢，甲骨文在2011年推出Oracle NoSQL資料庫。

移動資料庫技術是適應移動計算產物。隨著智能移動終端的普及，人們對移動資料即時處理和管理要求的不斷提高，移動資料庫具有平台的移動性、頻繁斷接性、網路條件的多樣性、網路通訊的非對稱性、系統的高伸縮性和低可靠性以及電源能力的有限性等，也正是因為這些特性被業界所重視。

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