针对大数据分析场景,对象存储服务提供了hadoop集群的接入工具,甚至在存储性能上---hdfs。过去用户往往受制于本地hdfs集群的存储空间,所以将分析后的原始数据丢弃,损失了大量数据价值。通过云归档的方式将大数据分析后留下的大量数据样本和分析结果进---期存储,再通过提供的hadoop集群的接入工具,就能实现将历史数据后,直接在云端进行大数据分析,不用---数据二次取回的本地存储空间压力,企业也可以更灵活、弹性地应对数据带来的存储空间压力,按3年期投入计算,更是比本地搭建相同规模的hdfs集群降低80%以上的成本投入。
一、存储行业现状 从行业统计分析结果上看,目前非结构化数据量已经占到数据总量的一半以上。尤其是大型云存储数据中心,非结构化数据可占到80%以上的存储空间。 大部分数据都具有生命周期属性,历史数据访问频度降低,蓝光存储配置清单,成为冷数据,但累计占用的空间却逐渐增大。
二、存储融合势在必行 蓝光存储热数据备份不是---择,硬盘和固态硬盘不适合做冷数据备份.热数据放在磁盘上,交互速度快,调用频率高,所调即所得。基于安全方面,资产化,档案化数据放在蓝光存储上。不常用的数据通过分级管理自动备份到蓝光存储。光磁融合存储理念依托新的蓝光存储技术,以大型企业级蓝光光盘库作为冷存储目标,紧密衔接磁盘主存储系统,形成可规划、可延展,具有时效性、经济性和持续服务能力的存储系统。
归档存储比较适用于一些写大于读的数据存储场景,这类数据和以往对云存储广泛适用的读大于写的场景正好相反,因此归档存储的应用场景往往是一些已经经过在线处理或者应用的在线数据的近线存储。由于是近线存储,数据是具备分钟级的取回时效,这和需要数个小时甚至按天取回的离线存储相比会有更高的实时性。 再结合客户的实际使用,我们可以将归档存储的场景汇总为三类,分别为多媒体数据归档、历史数据合规性归档以及大数据、ai分析数据的归档。
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