在大數據價值日益凸顯的背景下，企業(yè)需要首先提高數據中心的成本效益，以滿足不斷變化的業(yè)務需求，加大大數據的應用和相關基礎設施的構建，滿足對于大數據環(huán)境下數據中心高性能、高可擴展性、高安全性和高可用性的要求。

　　大數據核心分析能力需要強大的后臺支撐

　　大量非結構化數據帶來的是數據量爆發(fā)式的增長，對存儲容量、傳輸速率、計算速度等要求更高，因此企業(yè)必須考慮更具性價比的計算和存儲方式。為了提高快速高效的處理大量數據的能力，企業(yè)需要對整個IT基礎設施進行優(yōu)化設計，充分考量后臺數據中心的高節(jié)能性、高穩(wěn)定性、高安全性、高可擴展性、高度冗余，基礎設施建設這5個方面，同時更需要解決大規(guī)模節(jié)點數的數據中心的部署、高速內部網絡的構建、機房散熱以及強大的數據備份等問題。只有構建好這樣的一個強大的后臺支持，大數據應用才能保證正常運轉。

　　大數據離不開效益型數據中心的構建
　
　　大數據應用的爆發(fā)性增長已經衍生出了自己獨特的架構，而且也直接推動了存儲、網絡以及計算技術的發(fā)展。這一變化對數據中心架構廠商和其他IT基礎設施廠商也將是發(fā)展的重要機會。隨著結構化數據和非結構化數據量的持續(xù)增長，以及分析數據來源的多樣化，此前存儲系統(tǒng)的設計已經無法滿足大數據應用的需要，進行大量的數據處理的計算能力也相應提高。在所有廠商中，關聯緊密的存儲廠商已經意識到這一點，他們開始修改基于塊和文件存儲系統(tǒng)的架構設計以適應這些新的要求。但是，其他方面的廠商還未積極跟進，雖然我們有云計算數據中心方案，但是，面向企業(yè)的大數據數據中心更應該考慮的是運營成本和經濟性。深入了解大數據應用的數據中心經濟學對于提高企業(yè)的實際利潤率，具有十分重要的價值。

　　大數據更需要突破存儲、性能瓶頸

　　大數據應用除了數據規(guī)模巨大之外，還意味著擁有龐大的文件數量。因此如何管理文件系統(tǒng)層累積的元數據是一個難題，處理不當會影響系統(tǒng)的擴展能力和性能，而傳統(tǒng)的NAS系統(tǒng)就存在這一瓶頸。所幸的是，基于對象的存儲架構就不存在這個問題，它可以在一個系統(tǒng)中管理十億級別的文件數量，而且還不會像傳統(tǒng)存儲一樣遭遇元數據管理的困擾。基于對象的存儲系統(tǒng)還具有廣域擴展能力，可以在多個不同的地點部署并組成一個跨區(qū)域的大型存儲基礎架構。此外，大數據應用還存在實時性的問題，特別是涉及與網上交易或者金融類相關的應用。比如，網絡成衣銷售行業(yè)的在線廣告推廣服務需要實時對客戶瀏覽記錄進行分析，并準確地進行廣告投放。這就要求存儲系統(tǒng)在必須能夠支持上述特性的同時保持較高的響應速度，因為響應延遲的結果是系統(tǒng)會推送“過期”的廣告內容給客戶。這種場景下，Scale-out架構的存儲系統(tǒng)就可以發(fā)揮出優(yōu)勢，因為它的每一個節(jié)點都具有處理和互聯組件，在增加容量的同時處理能力也可以同步增長。而基于對象的存儲系統(tǒng)則能夠支持并發(fā)的數據流，從而進一步提高數據吞吐量。

　　大數據是一個朝陽產業(yè)，將推動數據中心基礎設施及相關軟件的爆發(fā)式增長，企業(yè)部署的數據中心環(huán)境也需做出相應的變革與創(chuàng)新。整體來看，大數據環(huán)境的構建并不是遙不可及的事情。正如它改變了傳統(tǒng)IT環(huán)境一樣，大數據將在各方面力量的推動下茁壯成長。服務器、存儲系統(tǒng)、服務、大數據技術軟件等都已經蓄勢待發(fā)，未來也必將蓬勃發(fā)展。

　　大數據的核心是大量數據的分析能力

　　在亟待優(yōu)先解決的IT問題千頭萬緒的情況下，在大數據價值日益凸顯的背景下，企業(yè)需要首先提高數據中心的成本效益，以滿足不斷變化的業(yè)務需求，加大大數據的應用和相關基礎設施的構建，滿足對于大數據環(huán)境下數據中心高性能、高可擴展性、高安全性和高可用性的要求。

　　大數據核心分析能力需要強大的后臺支撐

　　所謂大數據，最為核心的就要看對于大量數據的核心分析能力。但是，大數據核心分析能力的影響不僅存在于數據管理策略、數據可視化與分析能力等方面，從根本上也對數據中心IT基礎設施架構甚至機房設計原則等提出了更高的要求。為了達到快速高效的處理大量數據的能力，整個IT基礎設施需要進行整體優(yōu)化設計，應充分考量后臺數據中心的高節(jié)能性、高穩(wěn)定性、高安全性、高可擴展性、高度冗余，基礎設施建設這五個方面，同時更需要解決大規(guī)模節(jié)點數的數據中心的部署、高速內部網絡的構建、機房散熱以及強大的數據備份等問題。

　　大數據離不開效益型數據中心的構建

　　深入了解大數據應用的數據中心經濟學對于提高企業(yè)的實際利潤率，具有十分重要的價值。數據中心經濟學能夠提供一個框架，幫助IT管理者認識存儲的總體擁有成本(TCO)的長期價值影響。利用數據中心經濟學確定存儲決策、計算資源的準確支出，將能夠幫助企業(yè)系統(tǒng)化地持續(xù)降低成本，并更好的支持企業(yè)采用大數據技術。

　　大數據更需要突破存儲、性能瓶頸

　　大數據應用除了數據規(guī)模巨大之外，還意味著擁有龐大的文件數量。因此如何管理文件系統(tǒng)層累積的元數據是一個難題，處理不當的話會影響到系統(tǒng)的擴展能力和性能，而傳統(tǒng)的NAS系統(tǒng)就存在這一瓶頸。所幸的是，基于對象的存儲架構就不存在這個問題，它可以在一個系統(tǒng)中管理十億級別的文件數量，而且還不會像傳統(tǒng)存儲一樣遭遇元數據管理的困擾。基于對象的存儲系統(tǒng)還具有廣域擴展能力，可以在多個不同的地點部署并組成一個跨區(qū)域的大型存儲基礎架構。此外，大數據應用還存在實時性的問題，特別是涉及到與網上交易或者金融類相關的應用。

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本文標題：如何構建大數據分析？

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