A. 大数据需突破存储、性能瓶颈
大数据需突破存储、性能瓶颈
大数据的核心是大量数据的分析能力
在亟待优先解决的IT问题千头万绪的情况下，在大数据价值日益凸显的背景下，企业需要首先提高数据中心的成本效益，以满足不断变化的业务需求，加大大数据的应用和相关基础设施的构建，满足对于大数据环境下数据中心高性能、高可扩展性、高安全性和高可用性的要求。
大数据核心分析能力需要强大的后台支撑
所谓大数据，最为核心的就要看对于大量数据的核心分析能力。但是，大数据核心分析能力的影响不仅存在于数据管理策略、数据可视化与分析能力等方面，从根本上也对数据中心IT基础设施架构甚至机房设计原则等提出了更高的要求。为了达到快速高效的处理大量数据的能力，整个IT基础设施需要进行整体优化设计，应充分考量后台数据中心的高节能性、高稳定性、高安全性、高可扩展性、高度冗余，基础设施建设这五个方面，同时更需要解决大规模节点数的数据中心的部署、高速内部网络的构建、机房散热以及强大的数据备份等问题。
大数据离不开效益型数据中心的构建
深入了解大数据应用的数据中心经济学对于提高企业的实际利润率，具有十分重要的价值。数据中心经济学能够提供一个框架，帮助IT管理者认识存储的总体拥有成本（TCO）的长期价值影响。利用数据中心经济学确定存储决策、计算资源的准确支出，将能够帮助企业系统化地持续降低成本，并更好的支持企业采用大数据技术。
大数据更需要突破存储、性能瓶颈
大数据应用除了数据规模巨大之外，还意味着拥有庞大的文件数量。因此如何管理文件系统层累积的元数据是一个难题，处理不当的话会影响到系统的扩展能力和性能，而传统的NAS系统就存在这一瓶颈。所幸的是，基于对象的存储架构就不存在这个问题，它可以在一个系统中管理十亿级别的文件数量，而且还不会像传统存储一样遭遇元数据管理的困扰。基于对象的存储系统还具有广域扩展能力，可以在多个不同的地点部署并组成一个跨区域的大型存储基础架构。此外，大数据应用还存在实时性的问题，特别是涉及到与网上交易或者金融类相关的应用。