数据爆发性增长 存储,数据爆炸性增长推动das存储需求

数据存储单元，都对DAS存储性能提出了更高的要求，云端和企业数据中心数据的爆炸式增长也推动了市场对能够支持更高速数据访问的高性能存储接口的需求。海量数据爆发，数据存储成为关键，目前数据呈现指数级增长，数据规模已经从GB、TB、PB上升到EB甚至ZB。

当今社会是一个飞速发展的社会，科技发达，信息流通。人们的交流越来越密切，生活越来越方便。大数据是这个高科技时代的产物。Bigdata通常用来描述一个公司创建的大量非结构化和半结构化数据，下载到关系数据库进行分析会耗费太多的时间和金钱。大数据分析往往与云计算联系在一起，因为大数据集的实时分析需要MapReduce这样的框架将工作分配给几十台、几百台甚至几千台计算机。

延伸资料:全球知名咨询公司麦肯锡最早提出大数据时代的到来。大数据在物理、生物、环境生态以及军事、金融、通信等行业领域已经存在了一段时间，但却是因为近年来互联网和信息产业的发展才引起人们的关注。大数据是继云计算、互联网之后，IT行业又一次颠覆性的技术革命。云计算主要是为数据资产提供保存和访问的场所和渠道，数据才是真正有价值的资产。

大数据的四大特征如下:1。数据量大，大数据的初始计量单位至少是P(1000 t)、E(100万t)或Z(10亿t)。2.复杂数据种类繁多，如日志、音频、视频、图片、地理信息等。，而各种类型的数据对数据处理能力提出了更高的要求。3.价值密度低。随着物联网的广泛应用，信息过于海量，但可利用的数据信息价值很低。如何通过强大的机器算法更快的提纯数据的价值，是大数据时代亟待解决的问题。

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大数据的特征是指:一般认为大数据主要有以下四个典型特征，即体量、种类、速度和价值，称为4V。其特点如下:1 .体量，大数据的第一个特点是数据规模大。随着互联网、物联网、移动互联网技术的发展，人和物的所有轨迹都可以被记录，数据呈现爆发式增长。

大数据可以分为三类，一类是结构化数据，如金融系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等。，特点是数据之间的因果性强；一类是非结构化数据，如视频、图片、音频等。，其特点是数据之间没有因果关系；第三，半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等。，特点是数据之间的因果关系弱。3.速度，数据的增长速度和处理速度是大数据高速的重要表现。

特点:丰富、高速、多元、有价值、真实。数量多意味着大数据量非常大。高速意味着必须高效快速地处理大数据。多样化体现在数据类型的多样化，不仅包括传统的数字和字符，还包括更复杂的语音、图像和视频。有价值是指大数据的价值更多体现在零散数据之间的关联上。真实是指大数据反映的内容比传统的抽样调查更全面。大数据(Bigdata)，或称巨量数据，是指涉及的数据量巨大到无法通过目前主流的软件工具捕捉、管理、处理和整理，以帮助企业在合理的时间内做出更积极决策的信息。

数据存储单元，1KB(千字节kilobyte) 1024B，1MB(兆字节，缩写为“兆字节”)1024KB，1GB(千兆字节，也叫“千兆”)1024MB。想要拥有高可用的DAS存储，首先要降低解决方案的成本，比如LSI的12Gb/sSAS，有DAS直连存储，通过DAS可以很好的支持大型数据中心。

这些都对DAS存储性能提出了更高的要求，云端和企业数据中心数据的爆炸式增长也推动了市场对能够支持更高速数据访问的高性能存储接口的需求。提高DAS的存储性能:在服务器与存储的各种连接方式中，DAS一度被认为是一种低效的结构，对于数据保护也不方便。直连存储无法共享，所以经常会出现一台服务器存储空间不足，而其他服务器有大量存储空间闲置却无法使用的情况。

数字经济时代，数据成为新的核心生产要素，其重要的战略资源地位和核心科学决策作用日益凸显。数据潜力的激发依赖于数据的采集、存储、计算、管理和应用，其中数据存储作为数据采集和处理的第一道关口，无疑是数字经济最重要的“底盘”。海量数据爆发，数据存储成为关键。目前数据呈现指数级增长，数据规模已经从GB、TB、PB上升到EB甚至ZB。

数据的爆炸式增长孕育了数字技术的发展和应用，但也对计算和存储提出了更高的要求。在高性能计算(HPDA)中，计算、存储和网络缺一不可，过去工业创新的重点是追求更高的计算能力。随着大数据、多样化计算能力等相关技术的快速发展，高性能计算的重心开始从以计算为核心向以数据为中心的计算演进；传统HPC开始向高性能数据分析(HPDA)发展。