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大数据存储

业务背景 
 

随着人们步入一个数字化的信息时代,企业各种业务数据的数据量近年来呈几何级增加,这些数据必须存储很长的时间并且确保其可访问性。大量的业务数据存储在非常昂贵的第一层磁盘存储上不是一个明智的选择,可以针对存储基础架构与业务需求寻求最佳解决方案,综合提高IT效率,减少管理存储系统的维护时间。


解决哪些问题


降低数据存储成本,增加数据读取使用效率,为大数据分析奠定坚实的基础,增加数据资产的可用性;

提高IT部门效率,减少管理存储系统的维护时间和成本;


解决方案介绍

 
 


存储建设内容可划分为几个方面,在线存储、业务高可用、数据保护、远程灾备和统一管理等。随着社会的发展,越来越多的企业越来越重视数据资产的价值,为了让数据发挥更大的作用,大数据存储的需要应运而生,海量的数据存储成为了大数据分析的基石,对于海量的数据存储,我们支持多种数据类型,和多种数据形式的存储,通过Hadoop分布式存储,降低数据存储成本,提升数据使用效率,并通过分布式存储和计算平台的搭建以及与工作流平台、内容管理平台、影像平台和集中作业平台的结合,为数据分析提供强有力的支撑。并通过业务模型的建模和计算,以及算法的实现和模型验证等过程,生成可用业务模型,随后通过数据可视化工具进行分析结果的展现,为客户提供可视化,可决策和应用的数据分析结果。 


亮点、特点


系统具有可管理性,可扩展性,兼容性,节能性,高可用性;


客户收益


提高数据的存储效率,增加数据的使用效率,拓展数据资产的使用,为客户决策和发展提供依据。


倡导的理念


作为数据中心的核心内容——存储架构的部署与实施应该从整体上把握,以满足不断增长的应用与性能需求。数据中心存储架构的建设应该本着:统一规划、分步实施,坚持开放和标准化的原则,保证整个系统的可靠性和可用性。


经典案例


邮政集团电子影像报销报账系统


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