大数据量解决方案范文

前言：我们精心挑选了数篇优质大数据量解决方案文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

“存储是大数据的重点，我们需要做的就是发挥自身优势，瞄准大数据，为存储行业上下游合作伙伴提供更好、更专业的营销服务。”国内市场领先的专业IT分销商长虹佳华信息产品有限责任公司（简称长虹佳华）董事总裁祝剑秋对企业的增值分销业务有着清晰的定位。

产品与方案：

集聚业界最强资源

正如很多业内专家所说的那样，存储和安全是大数据迫切需要考虑的首要问题。

从海量数据产生的角度，以前数据量都是以GB或者TB记的量级。但如今，情况发生了改变，过去可能多年才能累计产生的数据量，现在可能只用很短时间就会积累起来，一些单位每年产生的数据量就可能达到几十TB，甚至不久的将来就会升级到PB级的数据量，将会占用越来越多的存储空间。

在解决海量数据的存储问题的同时，企业还必须要解决数据的安全性和可靠性等问题。所谓数据的安全性是指数据在任何情况下的可访问性，不会因为人为或自然的因素导致数据不可访问；数据的可靠性意味着即便是在极端情况下，数据发生损坏或丢失，仍有数据可被恢复或直接访问。

显然，解决这些问题必须要靠质量过硬的产品与解决方案。为此，长虹佳华近年来持续在云计算安全和大数据方面进行探索和投入，并且取得了很大成果：

在产品方面，长虹佳华以存储和服务器类产品为主，涵盖HDS、博科、昆腾、EMC、IBM等十余家全球知名、领先的数据存储业务服务商；在解决方案方面，长虹佳华帮助商为多种特定的行业用户提供行业解决方案，并且可以针对用户的不同需求提供定制化的解决方案，从而更加凸显了长虹佳华的综合实力；

在服务方面，长虹佳华并不仅仅重视售后服务，而是为用户提供包括培训、环境测试、技术支持在内的售前、售中、售后的一站式服务。以存储产品为主导构建增值业务群，如今已成为长虹佳华的既定战略。

近几年来，长虹佳华在原有合作伙伴的基础上，进一步与赛门铁克、Radware、博世、迈普等国内外知名品牌紧密合作，集聚了强大的产品与解决方案资源，整体解决方案能力和产品组合能力大大增强，进一步提升了长虹佳华“以数据为核心”的增值分销业务的服务能力。

CDSClub与云计算体验

暨培训中心：为数据安家

CDSClub与云计算体验暨培训中心，一直是长虹佳华享誉存储分销行业的代表之作。CDSClub一方面从技术整合出发，另一方面从渠道伙伴支持出发，两者相结合，就为大数据的应用与销售安下了最好的“家”。

CDSClub是从长虹佳华成功运作数年的SANClub升级而来，其主要功能是给特定的行业提供定制化的数据方案。升级后的CDSClub并不是仅仅局限于SAN架构一种主流技术，而是实现了跨平台的技术整合，使最终的数据方案更贴近实际应用，服务更统一，并且更有针对性。同时，方案的适用性也得到了极大提高。

目前处于国内领先地位的长虹佳华云计算体验暨培训中心，为渠道合作伙伴的数据方案、系统集成提供了演示、测试的广阔平台，对于渠道合作伙伴需要的不同产品组合应用测试、各类定制方案演示等都可轻松实现，是对渠道技术需求的极大补充支持。同时，该中心还充当起长虹佳华对合作伙伴及行业客户进行技术培训、资质认证以及设备服务的支持平台角色。

大数据浪潮正汹涌来袭，与互联网领域其他变革一样，这绝不仅仅是一场信息技术领域的革命，更是在全球范围内加速企业创新、引领社会变革的利器。现代管理学之父德鲁克有言：预测未来最好的方法，就是去创造未来。瞄准大数据的存储业务，长虹佳华正在向最强营销服务提供商迈进……

分销业务业绩骄人

长虹佳华信息产品有限责任公司（即长虹IT）的实际控制人为品牌价值为786.75亿元、净资产约100亿元的四川长虹。长虹佳华拥有长虹的资本、制造优势以及长虹佳华自身在IT领域的产业优势和独特的团队文化，是长虹IT产业的旗舰和支柱企业。

第2篇

Informatica是全球首屈一指的独立数据集成软件提供商。现在，世界各地的组织在Informatica公司的帮助下，都能为其主要的业务需求提供及时、相关和可信的数据，使其在当今全球信息经济中获得竞争优势。目前，全球已有超过 4，500 多家企业依靠 Informatica 提供的解决方案访问、集成并信任其位于企业内外及云中的信息资产。凭借对技术和客户应用趋势的准确把握，Informatica对于2012年云和大数据的变化有了非常清晰而深入的掌控。

2012年，企业对于云解决方案的思维模式将发生变化。首先，在企业以及政府部门中，云将从考虑阶段广泛进入实施。更多的IT机构将从成本中心转向利润中心，这部分是因为采用了云计算。另外，“离群”云集成和点到点应用集成将被更具战略性的、全公司范围的数据集成战略所取代。这个战略跨越了本地部署和云环境，为即使是中型企业提供了一个单一、统一的公司数据视图。

由于云计算部署的加快，在公共云方面，Gartner预测，到2013年，云计算在整体IT预算中会增长20%或更多，到2016年底，有超过50%的Global 1000公司将在公共云中存放客户敏感数据。在Informatica，我们相信，在2012年，混合环境将成为常态，机构将需要访问和分析在其IT环境中的数据，全面跨越传统的本地部署，以及私有和公共云。

云部署的加快，对大数据解决方案产生了深刻的影响。Informatica相信，越来越多的客户数据“生存”在完全不同的云环境中，公司向面临更多的对于数据质量的挑战。尽管价值客户的慷慨赠与就在云中，但要得到一个非常理想的其客户的单一视图以告知以客户为中心的营销战略，会更难而不是更容易。

同时，2012年，法规遵从、风险管理和推动以客户为中心将继续是机构了解和改善其数据状态的推动力。然而，Gartner预测，“到2015年，超过85%的财富500企业将无法有效地利用大数据获得竞争优势。”Informatica相信，尽管有关于大数据的持续的推广，但是大多数的机构将继续为实现他们所访问的数据的1%的潜在价值而努力，需要利用大数据解决方案获得更大的竞争优势。

在2012年，在大数据解决方案将会如何影响客户服务和关系方面，Gartner预测，“对访问和识别能力的需求，在‘大数据’源，如社交网络中，单个客户、产品和供应商被推荐，以及把他们内部地连接到授权的主数据上，将为改善市场、销售和客户服务提供一个新的机会。”Informatica相信，机构将从理论和计划转向实际部署数据治理和主数据管理（MDM）最佳实践。同时，通过对社交和位置数据的分析获得对客户前所未有的了解，将使得更多的机构放弃大众化营销，转而赞成不仅仅是针对个体的个性化营销，而且针对那些可以影响其他人购买行为的个体进行个性化营销。

在大数据中即将产生的变化影响IT团队方面，Informatica认为，随着企业不断寻求更高的数据回报，Data Steward的角色将变为主流，很多数据相关的责任业务分析师与IT专家已经非正式地结合在一起形成了一个正式的工作职能。而且，对Hadoop开发者将会有更高的需求，技能短缺将继续且很可能加剧。在明年，Hadoop将继续获得牵引力，但在2015年前都不会成为真正的主流。

第3篇

专注于数据集成的Informatica公司企业数据集成产品管理总监郑玮介绍说：“其实，在大数据这个概念出现以前，大规模并行处理（MPP）的需求早就出现了，横向扩展技术也已得到应用。但是，这些处理大数据的解决方案性价比不高。大数据的概念出现后，越来越多的厂商开始在提高大数据解决方案的经济性方面下功夫。”

Informatica的主要客户是像金融公司这样的传统企业。它们是否也面临着大数据的挑战呢？郑玮的回答是肯定的。像德意志银行、摩根士丹利等金融机构普通采用的风险分析就是大数据的实际应用。

与硬件保持距离

为了满足大数据的需要，数据集成产品本身会不会做出改变？郑玮表示：“回顾信息技术的发展历史，其实每五六年就会出现一次新的技术浪潮。我们时刻关注这些变化，而且走在这种变化的前面。因此，对于Informatica来说，大数据的出现并不意外，这种变化是自然而然发生的。Informatica只用了6个月的时间就开发出支持Hadoop的解决方案。大数据的出现并不会改变Informatica软件开发的底层技术核心。但是，由于数据量的快速增长，资源的调配方式或用户的一些使用方式可能会发生改变。”

对业界流行的软硬件集成的一体化解决方案，Informatica敬而远之。“Informatica只做软件。Informatica将与硬件厂商以及数据仓库厂商进行广泛合作，但自己不会涉足这些领域。”郑玮表示，“未来，我们的产品也不会与硬件或数据仓库产品进行绑定。Informatica将继续保持中立的地位。我们会更加专注，只做与数据集成、数据质量、主数据管理等相关的业务。”

由于产品的特殊性，Informatica将数据集成比喻成一座桥梁，它可以连接硬件、数据仓库、商务智能等产品。郑玮表示，Informatica最大的竞争对手其实是传统的手工处理方式。

一家知名的卡车运输公司采用Informatica Hadoop产品对其半结构化数据进行处理，从而提高了卡车的调配效率。以前，调配一辆卡车至少需要半天时间，而现在只要几分钟而已。

国内一家全球500强企业近日主动找到Informatica，希望借助Informatica的数据集成产品实现知识管理。

处理好非结构化数据

由于非结构化数据量猛增，用户必然面临如何同时处理好结构化数据和非结构化数据的问题，比如什么时候将数据放在传统的数据仓库中，什么时候要用开源的Hadoop处理数据。Informatica能帮助用户在同一个平台上处理结构化和非结构化数据。郑玮认为，处理好结构化数据和非结构化数据的关键是系统能够根据数据类型的不同，自动将结构化的数据分配到能处理结构化数据的系统中，而将非结构化的数据分配到能处理非结构化数据的系统中。