【天极网服务器频道5月21日消息】伴随着大数据时代的到来，承载大数据的基础设施面临变革以应对大数据革命。大数据是具备空前规模和形式的非结构化信息，随着基于传感器的移动设备和输出数据越来越多，可用的数据量将继续呈指数级增长。大数据战略需要数据中心基础架构作出的改变主要有以下几点：
大数据导致的存储需求量每年都将增长60%至80%，鉴于这种快速增长和当前的成本限制，IT采购者应选择在可扩展性和存储速度上最具成本效益的硬件。类似IBM Netezza和Oracle Exadata的硬件装置已被证实能有效兼顾可扩展性和性能。考虑采用硬件装置来支持关键大数据业务，但也应确认设备的架构能在未来提供快速性能升级。
在成功的大数据策略下，企业可以将来自内部的高质量数据与Hadoop挖掘自多个云供应商的低质量数据进行整合。这也就改善了业务相关数据的质量，让分散在各地的数据能组织成为具备一致和及时性的大数据资源。
大数据正在改变中央数据仓储和松耦合数据集市的决策基础，后者的存储库规模要小得多，既可以替代中央数据仓库，也可以成为中央数据仓库的数据源。随着各地办事机构或者国际子公司的增加，中央管理层在业务线扩大的同时更需要高质量的数据来维持管控力度，避免权力的分散。
企业Web外链需求加深了对公众和混合云的依赖。许多大型企业发现他们需要来自于多个云供应商的大数据，却不能指望供云应商会负责整合这些数据。企业只能从数据虚拟化供应商寻求工具来跨多个云整合大数据。
SSD的存储分层策略
大数据要求存储同时提供大容量和高性能。存储分层在存储资源池中提供多种成本与性能选项，从昂贵的高性能固态存储到传统的串行SCSI(SAS)磁盘存储，这些选项的组合降低了总拥有成本。在主内存和磁盘之间增加一个固态层将有助于将大数据任务的性能维持在高位，而且不会引起存储成本失控。SSD的成本和速度的最佳组合比例是：使用大约10%的SSD和90%的机械硬盘。这一策略让IT公司用仅增加10%成本的代价就能获得90%以上的性能提升。主内存和SSD的容量比例也遵从同样的规则。
由于SSD的性能价格比的提升速度超过传统磁盘(容量提升而价格降低)，预计在不久的将来传统磁盘和SSD的配置比例会变为遵循80与20的规则。IBM BLU Acceleration这类最新的纵列和内存数据库设施能利用SSD获得远超传统磁盘的性能，它们的设计能够有效发挥SSD这类扁平化磁盘的优势。
大数据分析和报告能力
虽然嵌入式分析工具已经可以利用报告和自动优化功能改善业务流程，但大数据再次改变了分析规则。例如，和传统上对单个客户进行主要行为分析洞察相比，大数据战略能为每个客户创建一个迭代和洞察分析线程，让公司能跟踪客户并更好地维持与所有客户的长期关系。
这意味着需要在自动化的报告和嵌入分析之外人工添加第三方审议内容：专设和松散耦合分析。支持专设查询的分析和统计工具是必要的软件前提。许多传统IT供应商以及云供应商——如IBM、Cognos和Birst——正在扩充这些功能。
企业中的Hadoop
许多IT公司通过在企业内创建自己的Hadoop版本来解决从Web获取Hadoop数据源的问题。然而，缺乏专业知识是一种挑战。组织开发他们自己的数据管理工具时应该留意，如IBM、Oracle和EMC的这些主要供应商，往往既提供专有产品用于访问Hadoop数据，也可进行定制开发，让IT公司不需要专门的数据归纳措施就能访问需要的数据。如果您决定搭建自己的数据平台，供应商也提供整合服务，使Hadoop更贴合现有IT资源来高效运作。
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