大数据时代已来,开发者该如何出击?
发布日期:2019-08-07        



 

人工智能、大数据、物联网、区块链作为当今信息化发展的新兴技术,离我们的生活越来越近,他们之间也存在着本质的联系,如果将它们看做是我们身体,大数据则是这些触觉到外部信息的存储集合,而数据库则好比人的大脑的记忆系统,没有了数据库就没有了记忆系统。

 

数据指数级增长时代已经来临

 

易安信公布的第三期全球数据保护指数调查结果显示,数据量呈现爆炸式增长,增幅达569%。权威数据显示,预计2020年,我国大数据市场规模将超过8000亿元,未来中国将成为全球数据中心。IT技术的持续创新促使大数据时代加速到来,在此大背景下,数据成为关键的生产要素,预计到2020年,全球的数据总量将达到40ZB,中国的数据量将占全球数据总量的20%,成为世界第一大数据资源大国。

 

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显然,数据正呈现指数级增长,与此同时所带来的在存储、查询、分析、挖掘等方面的需求不断激增。当业务规模越来越大,数据越来越多,数据库的出现将为爆炸式增长的数据带来更多希望。但是,我们不得不面对的一个现实问题是传统数据处理系统已不堪重负,数据库性能问题已成为了系统稳定运行的主要瓶颈。

 

大数据挑战下的存储之路

 

不难发现,海量数据的生成对社会带来的冲击与变革是前所未有的。对于企业而言,如何采集与利用海量数据成为构建竞争优势的新维度。然而在机遇面前,挑战也不小。

 

首先,数据类型繁多。随着业务应用的快速发展,相对于以往便于存储的以文本为主的结构化数据,非结构化数据越来越多,包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等,且大量多类型的企业数据正以PB级单位爆发式增长,这在为企业分析策略提供数据基础的同时,也给企业数据库带来了前所未有的压力,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求;其次,价值密度低。通常来说,价值密度的高低与数据总量的大小是成反比的,如何在海量的数据中提取具有高价值的部分,成为大数据时代下亟需解决的难题;最后,处理速度的快慢。根据IDC报告,预计到2020年,全球数据使用量将达到35.2ZB,在如此海量的数据面前,处理数据的效率就意味着企业是否具备相应能力与竞争力。

 

随着数据的增长,随之而来的是存储数据遇到的困难与挑战,显然,传统数据系统已无法满足以上需求,只有让后台数据库适应业务模式的变革与升级,以此来满足数据量爆增所带来种种需求,才能让企业在大数据时代得以立足。此时,数据库的架构设计与性能优化显得更加刻不容缓。

 


来源:CSDN云计算
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