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大数据对于很多企业来说,并不意味着机遇或是商业上的无限潜力,在他们能够很好地管理数据之前,大数据只意味着风险和无穷无尽的烦恼。
在大数据的三个重要议题:非结构化数据超越结构化数据、结构化数据量激增和对结构化与非结构化数据进行商业分析之中,前两个议题的解决是第三个议题能够得以实现的基础和前提,没有良好的数据存储、保护、迁移和梳理,想要把数据进行分析无异于天方夜谭——数据从何而来?又如何分析毫无结构、头绪的非结构化数据?企业首要做的就是降低在面对大数据的时候的“数据量风暴和风险”。
但问题并不像表面上看那么简单——这不是存储容量的又一场游戏——而是对企业存储全方位的风险包围和警钟,除了容量危机之外,企业在大数据时代面临着极大的管理风险,这其中包括了日积月累的异构存储架构与复杂环境的“僵硬架构”、有限的存储管理人员无法应对越来越复杂的存储环境、日益增长的数据带来的紧张预算,当然,我们也要看到随着数据量的激增与数据类型复杂度的增加,对于企业的法规遵从也带来越来越大的影响。
可以说,在大数据对容量与数据分析系统造成的挑战与压力背后,是大数据对企业存储管理带来的极大风险——即便是简单的数据与存储工作都会产生风险,如果我们再来看看我们要对数据进行哪些操作,就会觉得这个问题更加可怕:备份、恢复、快照、迁移、复制、远程复制、重复数据删除、容量回收、归档、加密解密——仅仅粗略算来,对数据的操作就不下10项。
无论是从企业存储策略与环境来看,还是从数据与存储操作的角度来看,大数据带来的“管理风险”不仅日益突出,而且如果不能妥善解决,将肯定会造成“大数据就是大风险”的可怕后果。
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