大数据时代 存储问题凸显
在大数据时代来临之际，我们面临的挑战还有存储问题。大数据中的大容量通常可达到PB级的数据规模，那么对于海量数据存储系统扩展能力的要求也会很高。粗略计世界至少有1亿个摄像头在角落静静的看着，这样的视频监控将是数据的大生成器。
从摄像前端的海量数据和到有效数据之间的也存在矛盾，摄像头不停歇的工作，如实记录镜头覆盖范围发生的一切，但对于客户来讲大部分信息是无效，有效信息可能只分布在一个较短的时间段内，大量的数据存储给数据库带来不小的压力，而无效的数据更是对于资源的浪费。
从数据存储到数据分析
与此同时，存储系统的扩展一定要简便，尽量能通过增加模块或磁盘柜来增加容量，甚至不需要停机。基于这样的需求，客户现在越来越青睐Scale-out架构的存储。Scale-out集群结构的特点是每个节点除了具有一定的存储容量之外，内部还具备数据处理能力以及互联设备，与传统存储系统的烟囱式架构完全不同，Scale-out架构可以实现无缝平滑的扩展，避免存储孤岛。
数据共享就意味着无可限量的机会。大数据时代，最重要的一点就是数据共享和数据分析处理，从庞大的数据库中，找寻到相对应的线索，贯穿起来创出意想不到的效果。除此之外，还可以通过大数据分析营销习性，它通过对视频信号进行分析理解，透析卖场商铺人流量和产品关注度等。
大数据巨人的成长和左右手的辛勤劳动是分不开的，而数据存储和数据分析的功劳更是难以磨灭，从数据存储和数据分析的不断发展和完善，大数据才能成长更加迅速，而大数据的成长又会推动数据存储和数据分析的发展。
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