服務器面對大數據挑戰(zhàn)需提升性能

2013年07月31日 18點00分 來源：億恩IDC資訊 有0人參與

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據IDC預測，未來十年全球大數據將增加50倍。而僅在2011年，全球就產生了1.8ZB(也即1.8萬億GB)的大數據。毫無疑問，大數據將挑戰(zhàn)企業(yè)的存儲架構及數據中心基礎設施等，也會引發(fā)云計算、數據倉庫、數據挖掘、商業(yè)智能等應用的連鎖反應。

　　影響數據處理速度的因素很多，歸結起來主要有計算、存儲和網絡三大方面的因素。計算依靠服務器來實現，其CPU的主頻、內存的容量和I/O帶寬，都會影響到運算速度。尤其是服務器整體表現出來的性能，將會是影響大數據處理的關鍵因素。
　　
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　　據IDC預測，未來十年全球大數據將增加50倍。而僅在2011年，全球就產生了1.8ZB(也即1.8萬億GB)的大數據。毫無疑問，大數據將挑戰(zhàn)企業(yè)的存儲架構及數據中心基礎設施等，也會引發(fā)云計算、數據倉庫、數據挖掘、商業(yè)智能等應用的連鎖反應。
　　
　　大數據引發(fā)三重挑戰(zhàn)
　　
　　具體到企業(yè)而言，其面臨的最直接的挑戰(zhàn)就是企業(yè)的基礎架構是否適應大數據管理和分析的需要，尤其是一旦要從大數據中查找或者分析出有價值的信息，那大數據的處理效率就成為了關鍵。而即使是傳統(tǒng)的結構化數據，其對處理速度的要求也越來越高。以銀行業(yè)為例，伴隨著銀行網點、ATM機的多點布局，再加上越來越多的新興業(yè)務轉移到互聯(lián)網上，使得銀行不得不面對無時無刻無處不在的數據處理響應需求。
　　
　　影響數據處理速度的因素很多，歸結起來主要有計算、存儲和網絡三大方面的因素。計算依靠服務器來實現，其CPU的主頻、內存的容量和I/O帶寬，都會影響到運算速度。尤其是服務器整體表現出來的性能，將會是影響大數據處理的關鍵因素。此外，有些企業(yè)喜歡采用x86集群或者分布式計算來對大數據進行處理，但是各個計算節(jié)點間的調用和處理器使用效率，亦成為影響數據處理快慢的因素。
　　
　　存儲方面，傳統(tǒng)的存儲系統(tǒng)已經成為數據庫處理的瓶頸，這些制約因素包括存儲系統(tǒng)到數據庫的帶寬限制、存儲陣列的內部瓶頸等。數據帶寬已經嚴重地限制了數據庫的性能，而隨機I/O的瓶頸限制了OLTP(聯(lián)機事務處理)應用的性能。網絡帶寬涵蓋了服務器和存儲系統(tǒng)間的帶寬、終端和主機間的帶寬。假如采用集群或分布式系統(tǒng)，還需要考慮節(jié)點之間的帶寬。
　　
　　大型數據庫開啟效率之旅
　　
　　除了上述三個因素外，許多企業(yè)基于歷史發(fā)展的原因，還會創(chuàng)建多個數據庫。它們經常采用不同的平臺，使用不同的軟件，造成了數據處理和管理效率的低下。
　　
　　這些數據庫通常包含與其它數據庫相重復的數據。一個數據庫一般不會將另一個數據庫作為數據源。這樣就會消耗額外的磁盤存儲，增加重復數據遷移所需要的網絡帶寬，也會因從多個數據存儲獲取相同數據的需要而額外增加服務器CPU處理的負荷。
　　
　　同時，假如企業(yè)擁有多個數據庫的話，那么他們通常會將它們部署在不同的平臺上，針對不同的硬件平臺采用不同的維護方法。這樣需要維護不同品牌和模型的服務器數量越多，成本就越高。如果是關鍵任務服務器，那么提供冗余性的硬件就會重復，這也會增加額外的成本。
　　
　　此外，企業(yè)還不得不面對運營效率低下的問題。假如在多個服務器上運行多個數據庫系統(tǒng)，那么有一些運營成本需要考慮，包括培訓多個系統(tǒng)的人員、監(jiān)控多個系統(tǒng)、修復多個平臺的故障、修補和更新多個系統(tǒng)。而在統(tǒng)一的操作系統(tǒng)和硬件平臺上運行一個系統(tǒng)會更簡單一些，成本也更低。另外，監(jiān)控和故障修復也更加簡單。
　　
　　在一些情況中，數據規(guī)模直接決定了系統(tǒng)規(guī)模。大容量數據需要組織起來進行處理才會產生價值。如果將整個企業(yè)的信息整合為一個統(tǒng)一且安全的整體，那么許多企業(yè)都將獲益更多。因而雖然單個大型數據庫系統(tǒng)的初始成本高于一般數據庫，但是對于長期運營而言，更加劃算。而且單個數據庫系統(tǒng)可以根據當前需求調整規(guī)模，在有需要時增加容量，從而使整個系統(tǒng)處于高效率的運行狀態(tài)。

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