大数据时代，应用数量以百万计算，数据终端则以千万或亿计算。对各种大数据的近实时和实时分析，逐步成为IT创造价值的主要运营模式。传统存储的容量、可扩展性、优化后的性能以及设备生命周期使用效率，都很难满足大数据处理、分析和存储的需求。在应对大数据挑战的同时，传统存储还会导致TCO快速攀升、应用性能不稳定、业务连续性难以保证等问题。如何化解大数据给企业造成的IT压力，同时充分发挥大数据的商业价值，在各行各业都备受关注。
中桥国际调研咨询（以下简称"中桥"）首席分析师王丛结合中桥2013年7月就中国市场的大数据调研，在此分享未来两年中国大数据市场趋势，以及如何应对传统存储面临的大数据挑战。
大数据分析的价值
有效利用大数据，合理进行大数据分析，不仅可以降低企业IT开支，提高IT效率，而且可以实现企业业务突破创新，以及业务的快速增长，为企业创造巨大价值。大数据对企业的成本、利润、业务决策等有直接影响。中桥调查结果显示（图1），无论是企业级还是中小企业，普遍认为大数据分析的主要业务价值依次是：提高生产过程的资源利用率，降低生产成本；根据商业分析提高商业智能准确率，降低传统"凭感觉"做决策的业务风险；实现动态价格，优化企业利润和业务增长；提高潜在客户获取效率以及优质客户持有率。
图1大数据分析的业务价值
大数据市场趋势
中国用户已经逐渐意识到IT创造价值的效率低下，会直接影响企业在全球化经济环境的竞争实力。从中国大数据市场的未来趋势来看（图2），未来24个月，中国用户对大数据分析的IT投资将大幅度提升。无论是企业级（78.1%）还是中小企业用户（71.8%），都将通过部署新的数据分析解决方案，提高大数据创造价值的效率。相比而言，企业级更侧重如何通过大数据提高生产效率和决策精准度，并最大限度地提高用户体验，降低优质客户流失。中小企业则侧重于如何判断业务发展空间，通过业务创新增加市场竞争力。
图2大数据分析IT投资趋势
业务关键型应用作为企业业务核心，对存储性能需求越来越高，这促使企业不得不部署新型存储来满足业务需求。根据中桥调研数据（图3），分别有68.8%和57.9%的中小企业和企业级用户计划在未来24个月部署新存储，来满足大数据时代业务关键型应用的存储需求。
图3业务关键型应用对存储的需求
大数据存储挑战
在大数据创造价值的过程中，企业需要经济、高效、动态和弹性存储作为IT支撑，而传统存储在大数据演进过程，容量、性能、业务连续性和数据生命周期管理效率等方面，都难以满足大数据和企业业务需求。
在进行数据分析和/或进程活动时（图4），大数据巨大的数据量首先给企业的存储容量带来压力，现有存储容量往往不能满足需求。其次，传统存储资源配置不合理和传统IT分层管理的方式，导致系统IT资源配置和管理的复杂性较高。购买新存储虽然可以满足海量数据和应用多元化对存储容量和性能的需求，但造成了企业存储采购和运营成本高的问题。企业在实现应用多元化的同时还要保证业务处理速度，因而对系统的并行处理能力也提出了更高要求。此外，大数据数据类型的多样和复杂性，增加了企业非结构化数据分析的难度。
图4大数据存储挑战
大数据存储需求
多重大数据存储挑战驱动了用户对存储技术的需求。中桥受访企业普遍认为（图5），评估大数据分析存储技术主要包括以下几大指标。高可扩展性：不仅可以确保企业IT满足大数据过程中数据量增长的需求，而且还可以保证容量扩展后性能的稳定性；高可用性：保证大数据分析过程中业务的稳定、无间断运行，不会因为系统硬件故障、运维、技术更新等造成业务中断；高性能（并行处理能力和低延迟）：满足大数据过程中处理和分析能力的性能需求，提高数据分析和业务处理的速度，加快业务决策，缩短产品或技术的面市周期；高效率：自动分层存储等优化技术可以提高存储资源利用率，同时，要保证分层后数据读取性能满足近实时和实时分析的需求，保证在降低对新增存储容量的需求的同时，满足大数据分析的性能要求。
图5评估大数据分析存储考虑因素
针对上述大数据时代中国用户普遍遇到的存储挑战，以及用户对于新型存储的需求，Dell Compellent产品是个不错的选择。该产品具备以下多项特性：流动数据架构，通过数据调动，保证容量优化后满足大数据近实时、实时分析的性能需求；节点扩展和容量横向扩展，保证了大数据分析的并行处理能力和性能稳定性；Live Volume技术，保证大数据的业务稳定和连续性；全闪存技术选择，满足了大数据对高IOPs和低延迟的需求；此外，无断代升级技术，则提高了大数据时代存储设备的生命周期使用率。Dell Compellent通过上述多项先进技术，可以充分满足用户对大数据的存储需求。
中桥观点
中国用户已经普遍意识到大数据分析的巨大价值，并计划在未来24个月部署新的数据分析解决方案和存储，提高大数据创造价值的能力和效率。在这个过程中，传统存储难以满足大数据对性能等多方面需求。中国用户普遍认为，大数据时代存储需要具有高IOPS、低延迟、性能稳定，并能满足工作负载性能需求。在容量方面，存储需要具有高可扩展性和高性价比，通过智能和自动化最大限度简化存储资源配置和管理复杂度，满足存储容量需求的同时，保证容量扩展不会带来性能瓶颈。在业务连续性方面，要保证硬件或设备故障不影响业务连续性。从这几点来看，Dell Compellent产品凭借其流动数据架构、节点和容量扩展性、Live Volume以及全闪存技术和无断代升级技术等优势，将能够很好地应对大数据分析所面临的存储难题，为企业实现IT创造价值起到关键作用。
