大数据(BigData)与云计算的势头已经难以抵挡,大数据问题的出现,主要是我们现在所面临一个新的数据量级的来临:企业数据从TB到PB,个人数据从GB到TB——我们对解决大数据问题的诉求来自于三点:1、生成数据的设备的增加,个人数字设备、企业计算系统产生的数据量远远超过10年前,CommVault的徐永兴说2011年产生的数据量是1996年的180倍;2、文件(非结构化数据)本身的大小发生变化,从600MB的RMVB到了30GB的蓝光1080P视频;3、企业数据量增加,造成的数据库庞大。
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自然而然,云计算和大数据将是未来的数据管理的一大挑战,对于云计算,在之前的文章中我们已经谈过以太网存储(IPSAN)、横向扩展、自动分层、重复数据删除以及无缝扩展的意义,但对于大数据而言,我们同样需要解决办法——与大多数宣传所谈的不同——我认为大数据不仅存在于大型企业,同样存在于中小型企业中,由于大数据可能是单体文件(非结构化数据)的庞大,也可能是来自于数据仓库等应用的结构化大数据集的庞大。
由于云计算产品能够切实为IT服务能力带来相当强大的垂直业务能力,因此以往的“是否”部署这一问题已经变成如今的“何时”着手部署——而大多数机构给出的答案往往是“马上”,德勤咨询公司负责人兼CTOWhite与主管兼副CTOBriggs在他们上周共同撰写的《2012科技发展趋势:IT进步如何与数字化商务相匹配》报告中阐述了以上观点。“随着大家认同感的加深,各机构已经抛开了过去谨慎探索的方针,开始勇于从多个公共及私有云供应商处采购不同种类的云产品,以处理企业中常见的各种关键性业务。”
换句话说,大家不应再纠结于公共云以及私有云的概念本身。由至少一套公共云与私有云共同组成的混合云平台才是未来发展的必然趋势。事实上,White和Briggs都认为企业越来越希望能将自己的各类应用程序及基础设施服务转移到云平台上。德勤公司将这种方案称为“超级混合云”,其中不同类型的云彼此核心相连、息息相关。
“在任何应用实例中,每一种云产品都需要与业务核心紧密相连,而所采取的途径往往是由数据驱动的传统设施集成化解决方案,”他们解释道。“而在更进一步的发展中,各机构将逐渐习惯于跨越一系列尚未定形的不同云产品、以点对点的连接形式与旧有系统与数据相对接,最终使其成为应对一切日常及突发业务工作流的首要平台。
这种由‘单一云’向‘复合云’转变的过程在带来机遇的同时,也同样在集成化安全、数据完整性与可靠性乃至业务流程规则管理之外将新的挑战摆在技术人员面前。在巨大的压力之下,企业IT组织只有将自身固有的一项或者多项服务项目严密整合,方可适应新形势下复合云平台所提出的各种难题。”
在应对这些挑战的同时,IT部门还需要做好设施方面的准备工作;由于这类工作收效实在很慢,因此单就机构内部而言对云服务的革新脚步也必须尽量加快。