大數據量解決方案范文

前言：我們精心挑選了數篇優質大數據量解決方案文章，供您閱讀參考。期待這些文章能為您帶來啟發，助您在寫作的道路上更上一層樓。

第1篇

“存儲是大數據的重點，我們需要做的就是發揮自身優勢，瞄準大數據，為存儲行業上下游合作伙伴提供更好、更專業的營銷服務。”國內市場領先的專業IT分銷商長虹佳華信息產品有限責任公司（簡稱長虹佳華）董事總裁祝劍秋對企業的增值分銷業務有著清晰的定位。

產品與方案：

集聚業界最強資源

正如很多業內專家所說的那樣，存儲和安全是大數據迫切需要考慮的首要問題。

從海量數據產生的角度，以前數據量都是以GB或者TB記的量級。但如今，情況發生了改變，過去可能多年才能累計產生的數據量，現在可能只用很短時間就會積累起來，一些單位每年產生的數據量就可能達到幾十TB，甚至不久的將來就會升級到PB級的數據量，將會占用越來越多的存儲空間。

在解決海量數據的存儲問題的同時，企業還必須要解決數據的安全性和可靠性等問題。所謂數據的安全性是指數據在任何情況下的可訪問性，不會因為人為或自然的因素導致數據不可訪問；數據的可靠性意味著即便是在極端情況下，數據發生損壞或丟失，仍有數據可被恢復或直接訪問。

顯然，解決這些問題必須要靠質量過硬的產品與解決方案。為此，長虹佳華近年來持續在云計算安全和大數據方面進行探索和投入，并且取得了很大成果：

在產品方面，長虹佳華以存儲和服務器類產品為主，涵蓋HDS、博科、昆騰、EMC、IBM等十余家全球知名、領先的數據存儲業務服務商；在解決方案方面，長虹佳華幫助商為多種特定的行業用戶提供行業解決方案，并且可以針對用戶的不同需求提供定制化的解決方案，從而更加凸顯了長虹佳華的綜合實力；

在服務方面，長虹佳華并不僅僅重視售后服務，而是為用戶提供包括培訓、環境測試、技術支持在內的售前、售中、售后的一站式服務。以存儲產品為主導構建增值業務群，如今已成為長虹佳華的既定戰略。

近幾年來，長虹佳華在原有合作伙伴的基礎上，進一步與賽門鐵克、Radware、博世、邁普等國內外知名品牌緊密合作，集聚了強大的產品與解決方案資源，整體解決方案能力和產品組合能力大大增強，進一步提升了長虹佳華“以數據為核心”的增值分銷業務的服務能力。

CDSClub與云計算體驗

暨培訓中心：為數據安家

CDSClub與云計算體驗暨培訓中心，一直是長虹佳華享譽存儲分銷行業的代表之作。CDSClub一方面從技術整合出發，另一方面從渠道伙伴支持出發，兩者相結合，就為大數據的應用與銷售安下了最好的“家”。

CDSClub是從長虹佳華成功運作數年的SANClub升級而來，其主要功能是給特定的行業提供定制化的數據方案。升級后的CDSClub并不是僅僅局限于SAN架構一種主流技術，而是實現了跨平臺的技術整合，使最終的數據方案更貼近實際應用，服務更統一，并且更有針對性。同時，方案的適用性也得到了極大提高。

目前處于國內領先地位的長虹佳華云計算體驗暨培訓中心，為渠道合作伙伴的數據方案、系統集成提供了演示、測試的廣闊平臺，對于渠道合作伙伴需要的不同產品組合應用測試、各類定制方案演示等都可輕松實現，是對渠道技術需求的極大補充支持。同時，該中心還充當起長虹佳華對合作伙伴及行業客戶進行技術培訓、資質認證以及設備服務的支持平臺角色。

大數據浪潮正洶涌來襲，與互聯網領域其他變革一樣，這絕不僅僅是一場信息技術領域的革命，更是在全球范圍內加速企業創新、引領社會變革的利器。現代管理學之父德魯克有言：預測未來最好的方法，就是去創造未來。瞄準大數據的存儲業務，長虹佳華正在向最強營銷服務提供商邁進……

分銷業務業績驕人

長虹佳華信息產品有限責任公司（即長虹IT）的實際控制人為品牌價值為786.75億元、凈資產約100億元的四川長虹。長虹佳華擁有長虹的資本、制造優勢以及長虹佳華自身在IT領域的產業優勢和獨特的團隊文化，是長虹IT產業的旗艦和支柱企業。

第2篇

Informatica是全球首屈一指的獨立數據集成軟件提供商。現在，世界各地的組織在Informatica公司的幫助下，都能為其主要的業務需求提供及時、相關和可信的數據，使其在當今全球信息經濟中獲得競爭優勢。目前，全球已有超過 4，500 多家企業依靠 Informatica 提供的解決方案訪問、集成并信任其位于企業內外及云中的信息資產。憑借對技術和客戶應用趨勢的準確把握，Informatica對于2012年云和大數據的變化有了非常清晰而深入的掌控。

2012年，企業對于云解決方案的思維模式將發生變化。首先，在企業以及政府部門中，云將從考慮階段廣泛進入實施。更多的IT機構將從成本中心轉向利潤中心，這部分是因為采用了云計算。另外，“離群”云集成和點到點應用集成將被更具戰略性的、全公司范圍的數據集成戰略所取代。這個戰略跨越了本地部署和云環境，為即使是中型企業提供了一個單一、統一的公司數據視圖。

由于云計算部署的加快，在公共云方面，Gartner預測，到2013年，云計算在整體IT預算中會增長20%或更多，到2016年底，有超過50%的Global 1000公司將在公共云中存放客戶敏感數據。在Informatica，我們相信，在2012年，混合環境將成為常態，機構將需要訪問和分析在其IT環境中的數據，全面跨越傳統的本地部署，以及私有和公共云。

云部署的加快，對大數據解決方案產生了深刻的影響。Informatica相信，越來越多的客戶數據“生存”在完全不同的云環境中，公司向面臨更多的對于數據質量的挑戰。盡管價值客戶的慷慨贈與就在云中，但要得到一個非常理想的其客戶的單一視圖以告知以客戶為中心的營銷戰略，會更難而不是更容易。

同時，2012年，法規遵從、風險管理和推動以客戶為中心將繼續是機構了解和改善其數據狀態的推動力。然而，Gartner預測，“到2015年，超過85%的財富500企業將無法有效地利用大數據獲得競爭優勢。”Informatica相信，盡管有關于大數據的持續的推廣，但是大多數的機構將繼續為實現他們所訪問的數據的1%的潛在價值而努力，需要利用大數據解決方案獲得更大的競爭優勢。

在2012年，在大數據解決方案將會如何影響客戶服務和關系方面，Gartner預測，“對訪問和識別能力的需求，在‘大數據’源，如社交網絡中，單個客戶、產品和供應商被推薦，以及把他們內部地連接到授權的主數據上，將為改善市場、銷售和客戶服務提供一個新的機會。”Informatica相信，機構將從理論和計劃轉向實際部署數據治理和主數據管理（MDM）最佳實踐。同時，通過對社交和位置數據的分析獲得對客戶前所未有的了解，將使得更多的機構放棄大眾化營銷，轉而贊成不僅僅是針對個體的個性化營銷，而且針對那些可以影響其他人購買行為的個體進行個性化營銷。

在大數據中即將產生的變化影響IT團隊方面，Informatica認為，隨著企業不斷尋求更高的數據回報，Data Steward的角色將變為主流，很多數據相關的責任業務分析師與IT專家已經非正式地結合在一起形成了一個正式的工作職能。而且，對Hadoop開發者將會有更高的需求，技能短缺將繼續且很可能加劇。在明年，Hadoop將繼續獲得牽引力，但在2015年前都不會成為真正的主流。

第3篇

專注于數據集成的Informatica公司企業數據集成產品管理總監鄭瑋介紹說：“其實，在大數據這個概念出現以前，大規模并行處理（MPP）的需求早就出現了，橫向擴展技術也已得到應用。但是，這些處理大數據的解決方案性價比不高。大數據的概念出現后，越來越多的廠商開始在提高大數據解決方案的經濟性方面下功夫。”

Informatica的主要客戶是像金融公司這樣的傳統企業。它們是否也面臨著大數據的挑戰呢？鄭瑋的回答是肯定的。像德意志銀行、摩根士丹利等金融機構普通采用的風險分析就是大數據的實際應用。

與硬件保持距離

為了滿足大數據的需要，數據集成產品本身會不會做出改變？鄭瑋表示：“回顧信息技術的發展歷史，其實每五六年就會出現一次新的技術浪潮。我們時刻關注這些變化，而且走在這種變化的前面。因此，對于Informatica來說，大數據的出現并不意外，這種變化是自然而然發生的。Informatica只用了6個月的時間就開發出支持Hadoop的解決方案。大數據的出現并不會改變Informatica軟件開發的底層技術核心。但是，由于數據量的快速增長，資源的調配方式或用戶的一些使用方式可能會發生改變。”

對業界流行的軟硬件集成的一體化解決方案，Informatica敬而遠之。“Informatica只做軟件。Informatica將與硬件廠商以及數據倉庫廠商進行廣泛合作，但自己不會涉足這些領域。”鄭瑋表示，“未來，我們的產品也不會與硬件或數據倉庫產品進行綁定。Informatica將繼續保持中立的地位。我們會更加專注，只做與數據集成、數據質量、主數據管理等相關的業務。”

由于產品的特殊性，Informatica將數據集成比喻成一座橋梁，它可以連接硬件、數據倉庫、商務智能等產品。鄭瑋表示，Informatica最大的競爭對手其實是傳統的手工處理方式。

一家知名的卡車運輸公司采用Informatica Hadoop產品對其半結構化數據進行處理，從而提高了卡車的調配效率。以前，調配一輛卡車至少需要半天時間，而現在只要幾分鐘而已。

國內一家全球500強企業近日主動找到Informatica，希望借助Informatica的數據集成產品實現知識管理。

處理好非結構化數據

由于非結構化數據量猛增，用戶必然面臨如何同時處理好結構化數據和非結構化數據的問題，比如什么時候將數據放在傳統的數據倉庫中，什么時候要用開源的Hadoop處理數據。Informatica能幫助用戶在同一個平臺上處理結構化和非結構化數據。鄭瑋認為，處理好結構化數據和非結構化數據的關鍵是系統能夠根據數據類型的不同，自動將結構化的數據分配到能處理結構化數據的系統中，而將非結構化的數據分配到能處理非結構化數據的系統中。