戴尔DX对象存储捆绑大数据分析工具

戴尔在大数据分析中发现了存储的机会，所以将DX对象存储平台和RainStor数据库捆绑在一起推出了Big Data Retention。

此举主要目的在于简化管理、减少成本和推动来自大数据分析的商业智能的价值，戴尔副总裁兼戴尔企业存储总经理Darren Thomas在声明中表示：“大数据能够经济高效地捕获和存储所有的相关数据，使得它能够获得支持创新和业务价值的见解。”

Thomas强调了在掌控大数据控制同时存储管理所扮演的角色。他表示：“关键在于有正确的数据管理方案，来流畅地移动数据、分层、保护和存储数据。”

戴尔的回答是Big Data Retention，是与现有的分析平台集成的产品。它可以作为一个前端大数据存储库、一个后端归档、一个独立的存储库或者Hadoop分析平台。

在硬件方面，戴尔的DX对象存储系统提供了一个元数据驱动的硬件存储平台。DX对象存储不存在传统的数据块和文件存储障碍（例如LUN和RAID组管理），允许IT部门快速添加可变容量，小到2TB，大到PB级和数十亿的对象。

大数据管理专业公司RainStor向其中贡献了自己的数据库技术。RainStore的平台使用压缩技术避免失控的存储增长。今年早些时候，RainStor公布了Big Data Analytics on Hadoop产品，利用它的压缩技术优化容量，并提供对保存在Hadoop Distributed File System (HDFS)环境中的数据的in-line访问。

谈到Big Data Retention，戴尔表示，RainStore使得DX对象存储系统作为单个的存储库，“用于横跨无限数量的数据源、格式和类型的结构化、半结构化和非结构化数据”，大幅度减少磁盘空间需求和存储成本。

今年一月，RainStore营销副总裁Deirdre Mahon表示“我们比列式数据库获得10倍的性能优化。由于使用了压缩技术，你不需要为了那么多节点来满足数据量的增长，所以可以大幅度降低成本。”

根据戴尔的估计，Big Data Retention可以释放磁盘空间最多达97%，平均数据压缩比率达40:1。

现在戴尔Big Data Retention方案已在美国上市。