2012大數據：云計算之后的又一次泡沫？

云計算之后的又一次泡沫?

2012總結：大數據，有點像前幾年的云計算，被人們像概念一樣炒作。有關、無關或者沾一點邊的廠商都恨不得把它掛在嘴邊，當然也有人可能是因為利益的原因想辦法來“詆毀”它。從狹義的角度來講，大數據的目的是為了在海量的結構化、非結構化數據中挖掘商業價值。那么，相對出現更早的MPP數據倉庫可以說是它的前身，而Hadoop作為更大規模分布式計算和存儲離線處理集群的代表，在今年更是紅透了半邊天。

2013展望：我們認同2013年大數據方面的投資會有增加，但應該不是在某一天就突然爆發，也不會一下就徹底改變原來的業務模式。用戶在聽廠商們“忽悠”的同時，也會冷靜下來思考自己的實際情況和可能帶來的價值。以達到一定規模的互聯網行業用戶為代表，基于Hadoop自行開發;還有商業發行版這兩條路線仍將并存發展;而NoSQL等其它適合OLAP的工具也能從這個市場分得一杯羹。

存儲

嚴格的說，大數據更多相關的是軟件與服務方面，是傳統業務模式上的改變。那么，大數據對企業存儲的影響在哪些地方呢?一方面是管理數據復制的爆炸性增長：通過減少對于無變化數據的備份和復制需要，良好的歸檔策略和對象存儲將有助于解決這一問題。 盡管最近專用磁盤備份設備的市場表現不太好，但這并意味著重復數據刪除技術的應用有所減少。盡管惠普在完善他們的StoreOnce產品組合，賽門鐵克等也在轉型發展軟件+硬件的備份一體機，但嚴格說該領域還沒有哪家能給EMC帶來實質上的競爭，源端重復數據刪除應用也沒有真正普及。

再有就是磁盤和磁帶存儲介質容量的增長。首先，單個企業級近線硬盤達到4TB，傳統RAID 5/6由于Rebuild時間過長已經有些不太適用。無論是擦除編碼還是分簇RAID，又指向了對象存儲或者帶有對象特征的文件系統。磁帶在容量價格比方面與磁盤已經沒有什么優勢，性能就不用說了，只剩下能耗和便于運輸，LTFS的應用能夠延長其生命卻無法阻止它的下滑。

關鍵詞

重復數據刪除

重復數據刪除競爭白熱化

中端存儲混戰

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x86、SSD緩存和虛擬化趨勢

閃存

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服務器/一體機

大數據作為未來IT發展的主力方向之一，在2012年得到了前所未有的發展和重視。而大數據作為數據的一種類型，終歸還是要依托于硬件進行計算和處理的。而目前業界對于使用何種硬件來快速有效的處理大數據仍然沒有定論。在這種情況下，一體機、微服務器、內存計算等類型的產品都可能在未來大數據的處理中占據一席之地。

一體機作為傳統服務器的擴展和延伸，是目前大數據處理方面的主流選擇。通過將相關的計算、存儲和網絡設備無縫集合在一起，并且將功能做出單一的限定，一體機通常能夠在單一性能上爆發出強大的實力。但一體機也并非完美無缺，標準的相對混亂、高昂的價格以及差強人意的擴展性和靈活性都是阻礙一體機進一步發展和占領市場的最大障礙。

內存計算同樣是目前業界處理海量數據比較認可的方式之一。通過在普通服務器內部安裝海量內存，服務器在IO方面的性能得到了質的飛躍，通過相關軟件的配合，普通服務器也可以承擔大數據所帶來的巨大壓力。但內存計算技術目前仍掌握在少數一兩家廠商的手中，而且標準和兼容性問題仍然令人堪憂。大數據究竟能否花落內存計算，現在仍未可知。

微服務器可以說是未來服務器行業發展的潛力股。通過將海量的低功耗服務器集成在一個機箱內，微服務器可以通過分布式計算來彌補單個處理器在性能上的不足。同時，低廉的價格、更低的功耗以及強大的擴展能力都使其成為目前業界最炙手可熱的研發領域。但同時，我們也要澄清，微服務器目前無論從產品成熟度還是相關軟件和算法的豐富程度來看都還不具備普及的條件，因此，微服務器想要挑起大數據的擔子仍需時日。

關鍵詞

Oracle一體機

浪潮一體機

IBM一體機

微服務器

內存計算

軟件

大數據是2012年最熱的詞匯之一，隨著社交網絡的逐漸成熟，移動帶寬迅速提升，云計算、物聯網應用更加豐富。更多的傳感設備、移動終端接入到網絡，由此產生的數據及增長速度將比歷史上的任何時期都要多，都要快，"大數據"時代不容忽視，未來將是"大數據"引領的智慧科技的時代,也對眾多行業企業和IT公司帶來前所未有的挑戰和機遇，大數據時代將促使企業的基礎IT架構、數據處理、應用軟件的開發和管理模式等領域產生新的變革。

在2012年IBM IOD大會中明確了大數據平臺架構。架構分為四個部分，最底層是大數據的基礎架構，其上是大數據平臺，然后是信息的分析和管理軟件，最后是各個行業的解決方案，包括金融、電信、政府等行業。作為IT行業的領頭人，IBM為大數據時代的道路鋪平墊穩，軟件領域多數軟件商也都到了大數據的必然性，結合自身產品特點迎合大數據的趨勢，在2013想必大數據熱鬧拼起，為之期待。

關鍵詞

平臺

架構

管理模式

數據處理

網絡

根據思科的相關報告指出，未來五年內數據中心內部的流量仍將占主導地位。絕大部分數據中心流量并非由最終用戶生成，而是由數據中心和云計算工作負載產生。個人用戶通常不會察覺到使用這些工作負載的活動。從2011年到2016年間，思科預測約有76%的數據中心流量將位于數據中心內，并主要由存儲、生產和開發數據產生。另有7%的數據中心流量將在數據中心之間產生，主要由數據復制和軟件/系統更新等活動生成。剩余17%的數據中心流量將由最終用戶在訪問云來瀏覽網頁、收發電子郵件和觀看視頻流的過程中產生。

而如何去快速處理數據中心內部的流量，仍將是企業最為關心的話題。隨著數據中心進一步實施各種抽象層技術，很多的企業都選擇重新考慮如何設計他們的數據中心并遷移到扁平化的簡單網絡中，這種網絡相比過去而言能夠支持更多不同的流量模式。

關鍵詞

SDN

融合網絡

一體化網絡

大二層

扁平化

安全

過去，談到數據安全，通常采購一個防火墻就能基本實現。2012年我們看到，大數據已經廣泛應用于各個行業，隨著大數據的深入應用，數據安全準則也將隨之發生改變。“大數據”是虛擬技術、云計算和數據中心三者使用率增加后的邏輯衍生物，雖然它是一個可有效使用數據的平臺，但也存在嚴重的安全和合規性問題，包括：大量的敏感數據分布在大量節點上;很少控件和審查機制;目前的工具和數據存取方法較為粗糙與粗暴。對企業而言，安全隱患是部署的重要障礙，而在過去10年，數據庫活動監測技術實際解決的也是安全方面的隱患。將所有的數據都存儲在同一個地方，固然會使得保護數據變得更簡單，但這也方便了黑客，使其目標變得更有誘惑力。

2012年，我們已逐步進入大數據時代，數據量非線性增長，而絕大多數企業都沒有專門的工具或流程來應對這種非線性增長。數據量的不斷增長，也讓傳統安全工具已經不再像以前那么有效。大數據應用帶來了新的安全需求，一些廠商已經開始意識到由此帶來的發展機遇。如，IBM Guardium將其在數據庫安全領域的優勢進一步延伸，率先為用戶提供了針對大數據的安全保護方案。

關鍵詞

數據庫安全

云數據中心

非結構化數據

敏感數據

來源：比特網

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