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大数据时代的到来,开发者如何自处?



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。


数据指数增长的时代已经到来


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。


显然,数据正在经历指数级增长,同时对存储,查询,分析,挖掘等的需求也在不断增加。随着业务规模的扩大和数据的日益普及,数据库的出现将为数据的爆炸性增长带来更多希望。然而,我们必须面对的一个实际问题是传统的数据处理系统不堪重负,数据库性能问题已经成为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,有许多类型的数据。随着业务应用的迅速发展,与以往基于文本的结构化数据相比,越来越多的非结构化数据(包括网络日志、音频、视频、图片、地理位置信息等)在PB单元中大量涌现,这不仅为企业分析策略提供了数据基础,而且给企业数据库带来了前所未有的压力。这些多类型数据对数据处理能力提出了更高的要求.二是值密度低。一般来说,数值密度与总数据量成反比。如何从海量数据中提取高价值部分已成为大数据时代亟待解决的问题。最后是处理速度。根据IDC的报告,到2020年,全球数据的使用预计将达到35.2ZB。面对如此庞大的数据量,数据处理的效率决定了企业是否具有相应的能力和竞争力。


随着数据的增长,随之而来的是存储数据的困难和挑战。显然,传统的数据系统不能满足上述要求,只有后台数据库才能适应业务模型的转换和升级,以满足数据量。爆炸带来的各种需求将使企业在大数据时代站稳脚跟。此时,数据库的架构设计和性能优化更加迫切。


中安威士:保护核心数据,捍卫网络安全


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