2019年IT关注的重点:大数据分析的存储架构

发布时间:2019.03.26来源:亿信华辰浏览量:115次标签:数据治理

存储行业的技术专家和分析师预测,IT组织将专注于改进其存储架构,以便在2019年更好地利用数据分析、人工智能和物联网。并指出,改进大数据分析、人工智能、机器学习、物联网的存储架构将成为2019年关注的重点领域。

存储行业的技术专家和分析师预测,IT组织将专注于改进其存储架构,以便在2019年更好地利用数据分析、人工智能和物联网。并指出,改进大数据分析、人工智能、机器学习、物联网的存储架构将成为2019年关注的重点领域。


 


行业媒体对2019年企业数据存储预测的存储技术专家和分析师小组进行了调查,许多人表示,企业IT组织将专注于更好的方法来分析、使用和管理数据湖中的所有信息。他们的努力将包括在越来越多的旨在集成、设计和编排数据的工具的帮助下调整大数据的存储架构。

 

这些存储技术专家和分析师对2019年预测的样本进行分析,这些预测主要关注大数据、存储系统和数据管理、安全性和其他常规存储趋势的存储架构。在此处可以了解关注云存储以及闪存和新兴内存技术的其他预测。

 

数据湖成为“沼泽”

 

Pure Storage公司产品和解决方案首席技术官兼副总裁Chadd Kenney:数据湖很快变成了数据沼泽。它最终成为大量数据的登陆区,而且实际上没有很多人利用该数据湖内的数据集。我预计组织将重点放在部署数据中心,将多个孤岛整合到一个基于闪存的平台中,该平台具有高并发性、高并行性和与横向扩展容量呈线性关系的性能。大数据将通过新的大规模数据中心架构重新焕发活力。

 

Hitachi Vantara公司首席技术官Hu Yoshida:很多数据具有甚至没有被查看或处理过的价值。到目前为止,人们已经将其摄入数据库或将其转储到数据湖中。但是他们意识到必须整合、清理、丰富和设计数据才能真正发挥作用。如今时机已经成熟。云计算和私营部门正在提供更多工具,我认为人们将开始使用这些工具。能够自定义丰富元数据的对象存储对于智能地集成数据非常重要。其过程就在那里,开放的API也在那里。所有这些都在协同工作,使用户能够更加智能地了解他们的存储和数据。它不仅仅是保护、复制、保护和存档数据。它将更多地关注数据对业务的意义。

 

Enterprise Strategy Group高级分析师Scott Sinclair:人们拥有大量的文件数据。它是在分解的基础设施中。找到所有数据正在成为一个真正的问题。人们认为元数据是解决问题的一种方法,但理想的元数据解决方案尚未浮出水面。

 

451 Research公司高级分析师Steven Hill:美国的公司只是刚开始感受到欧盟通用数据隐私法规(GDPR)等隐私倡议的影响。而且,随着加州消费者隐私法案计划于2020年生效,企业将需要将可见性和治理扩展到非结构化数据以及传统数据库信息。数据现在既是一种资产又是一种负债,企业确实需要更好地识别和自动化非结构化数据的管理,以保持行业标准,同时继续从其掌握的信息中获取持续价值。

 

调整大数据的存储架构

 

Moor Insights&Strategy高级分析师Steve McDowell:对边缘计算的关注主要集中在处理和网络上,边缘计算是IT扩展最热门的领域之一。这种情况在2019年发生了变化,因为部署这些边缘解决方案的人开始了解对托管存储的需求。毕竟,边缘计算只是一个微型数据中心。随着数据饥渴的人工智能应用程序部署到边缘架构中,以及随着5G网络在2019年开始得到认真部署,这种情况就会加速。这个领域的重要参与者必须在2019年拥有存储解决方案。

 

StorageIO公司高级顾问分析师Greg Schulz:2019年,企业数据存储重点从核心云计算和内部部署数据中心扩展到边缘,以支持传统和新兴工作负载,如物联网、人工智能、深度学习、机器学习和其他分析。边缘存储还意味着更多基于SSD硬盘的非易失性存储器(NVM)技术,包括四层NAND闪存,以及更多存储级存储器(SCM),例如3D XPoint。不同的IT组织可能会采用不同的方式。有些人会扩展他们的工作。其他人将开始寻找或进行概念验证测试。此外,需要关注AWS、Microsoft、Red Hat和VMware等公司的服务,以扩展其边缘存储解决方案和系统。 

Western Bull公司数据中心系统高级副总裁兼总经理Phil Bullinger:边缘的无线、网络、存储和计算系统的交叉将加速新数据中心架构的创新和部署。包括NVMe、可开放标准的可组合基础设施和结构附加存储新技术,以及针对人工智能和机器学习工作负载量身定制的计算架构,将取代通用系统,因为更强大的端点设备推动了对分布式数据基础设施的新需求。

思科系统公司首席技术官办公室研发工程师J Michel Metz:我们正处于架构组件在数据中心相互关联的范式转变之中。存储和内存正在合并;计算和内存正在合并;计算和存储正在合并。与此同时,网络和互连已经达到了五年前被认为是科幻小说的水平。在2019年,我希望看到一些非常有趣的科学实验,这些实验来自初创公司,他们希望将原理图分解并将其改造成有趣的组合。例如,我们已经开始看到存储和计算的组合,称为计算存储、存储和网络,以及“可组合”架构变得更加现实。一旦开箱即用,就会有新方法来改变数据中心周围的存储功能。虽然2019年将不会推出现成的解决方案,但人们可以期待在2020年或2021年市场上取得许多突破。

 

存储管理趋势

 

IBM公司研究员,闪存首席技术官Andy Walls:在存储系统中使用人工智能将在2019年实现。这充分利用了IBM公司和戴尔公司及其他人收集的有关其存储系统的所有数据,并改进分析,以便能够在问题影响客户之前发现问题,并向他们提供信息。在2017年和2018年,对于所有供应商来说,它是早期的,比较简单的事情,例如配置不太正确或者此端口没有正确连接。现在,人们将开始看到有关偶尔发生的一些棘手问题的更多有用信息。

 

Dragon Slayer Consulting公司总裁Marc Staimer:能够无缝地将冷数据从高性能存储移动到云存储,从对象存储移动到文件存储,而不必为访问这些数据重新分层,这将成为许多存储供应商今年关注的重点。换句话说,它将来不会是分层存储管理(HSM)类型的分层。企业不必将数据重新读取或更改。


(部分内容来源网络,如有侵权请联系删除)
立即免费申请产品试用 免费试用
相关文章推荐
  • 数据治理的数据架构:主动方法

    数据治理的数据架构:主动方法

    “数据架构是业务战略的物理实现,” 全球数据战略有限公司 EMEA首席顾问Nigel Turner在DATAVERSITY® 企业数据治……查看详情

    发布时间:2019.01.17来源:数据治理浏览量:179次

  • 为何数据治理如此重要?

    为何数据治理如此重要?

    如我们所见,数据正在以前所未有的速度增长,IDC曾发布报告称,到2025年,全球数据圈预计将增长至175 ZB。如何在这样一个数据大爆发……查看详情

    发布时间:2020.04.09来源:知乎浏览量:188次

  • 做好数据治理,更快更好地推进数字化转型

    做好数据治理,更快更好地推进数字化转型

    数据为关键要素的数字经济进入了新时代。当前,以人工智能、区块链等为代表的数字技术不断涌现,快速向经济社会各领域融合渗透。以数据为核心的数……查看详情

    发布时间:2020.03.26来源:知乎浏览量:170次

  • 试论加强数据治理能力的重要性

    试论加强数据治理能力的重要性

    网络信息资源,是指所有以电子数据形式存储在信息光、磁等非纸质的文字、图像、声音、动画等多种形式的载体中,并通过网络通信、计算机或终端等方……查看详情

    发布时间:2018.12.05来源:网络传播杂志浏览量:186次

  • 数据标准管理平台解决方案

    数据标准管理平台解决方案

    企业内部开展企业数据资源整合工作,实现对企业核心业务、核心资源的综合管控,是企业信息化的一个核心目标。通过体系化的数据资源管理平台的建设……查看详情

    发布时间:2020.04.28来源:知乎浏览量:226次

  • 确保数据治理正确 - 为医疗机构提供五个机会

    确保数据治理正确 - 为医疗机构提供五个机会

    医疗保健组织拥有的数据非常有价值 - 它可能是他们拥有的最有价值的资产。在个人层面,患者数据通常包含了解疾病和潜在康复的关键。从更广泛的……查看详情

    发布时间:2019.02.25来源:亿信华辰浏览量:168次

  • 微软收购BlueTalon以支持数据治理产品

    微软收购BlueTalon以支持数据治理产品

    微软今天宣布收购BlueTalon,这是一家总部位于加利福尼亚州雷德伍德市的跨平台数据访问控制解决方案提供商,收购金额不详。Azure ……查看详情

    发布时间:2019.08.02来源:知乎浏览量:142次

  • 零售商的数据治理势在必行

    零售商的数据治理势在必行

    最好的零售商擅长推销商品。在顶级的实体和电子商务商店,产品组织巧妙,布置精美,色彩鲜明,使客户可以轻松找到他们想要的东西。做得好,商品推……查看详情

    发布时间:2018.12.27来源:亿信华辰浏览量:182次

  • “数据治理那点事”系列之一:那些年我们一起踩过的坑

    “数据治理那点事”系列之一:那些年我们一起踩过的坑

    大数据时代,数据成为社会和组织的宝贵资产,像工业时代的石油和电力一样驱动万物,然而如果石油的杂质太多,电流的电压不稳,数据的价值岂不是大……查看详情

    发布时间:2019.08.02来源:知乎浏览量:150次

  • 数据治理的概念、难点和最佳实践方法

    数据治理的概念、难点和最佳实践方法

    数字化转型的目的和核心是数据赋能业务,通过智能数据归一、数据统一治理与服务、数据实体化融合、数据资产化的方式,帮助实现业务转型、创新和增……查看详情

    发布时间:2021.08.06来源:亿信华辰,数据治理的实践方法浏览量:177次

相关主题
您点击 “提交”,表明您已理解并同意接受本网站隐私政策和用户协议