今天，我們可以從各種各樣的渠道來源收集和存儲數據，如網上交易、社交媒體活動、移動設備和自動化傳感器等等。而軟件的發展始終為新硬件的改進鋪平了道路。在這種情況下，大數據的計算和存儲需求無疑正推動著存儲硬件、網絡基礎設施和不斷增長的新的計算需求處理方式的發展。對于大數據分析而言，最重要的基礎設施莫過于存儲設備了。

容量能力

那些超過PB級規模的數據即可被認為是大數據。隨著數據量的飛速增長，企業的存儲設備也必須是高度可擴展的、且靈活的，以保證整個系統不會被打亂，進而重新增加存儲。大數據轉化為大量的元數據，所以傳統的文件系統無法支持。為了減少可擴展性，面向對象的文件系統應該是靈活的。

安全性

由于交叉引用數據處于一個新的水平，會產生更大的形象圖，新數據級別的安全注意事項可能需要考慮現有IT場景。存儲設備應該能夠在不犧牲可擴展性或延遲性能的前提下處理這些類型的數據級別的安全需求。

成本因素

大數據項目也會涉及到大的成本。大數據分析所需的最昂貴的組件是存儲設備。某些技術像重復數據刪除可以使用磁帶備份、數據冗余和構建定制的硬件，而不是使用市場上可以買到的任何可用的存儲設備，這樣可以幫助企業顯著降低成本。

靈活性

大數據通常采用商業智能應用程序，這需要數據集成和遷移。然而，考慮到大數據的規模，存儲系統需要修復而不能涉及任何數據的遷移需求，同時需要有足夠的靈活性以適應不同類型的數據源，再次，也不能以犧牲性能或延遲性為代價。企業應謹慎考慮所有當前和未來可能的使用情況和場景，以進行存儲系統的規劃和設計。

關于延遲性

大數據分析涉及到對社交媒體和交易數據的跟蹤，這需要利用實時的戰術決策。因此，大數據存儲不能出現延遲狀況或過時數據的狀況。有些應用程序可能需要實時數據的以便進行實時的決策。存儲系統必須能夠在不犧牲性能的情況下向外擴展，這可以通過實施一個基于閃存的存儲系統來實現。

保證正常訪問

由于大數據分析是用于跨多個平臺和主機系統，需要有一個更大的交叉引用數據，并將所有這些結合在一起，以便提供一個形象圖。因此，存儲設備必須能夠在同一時間處理來自不同源系統中的數據。

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