数据中心建设方案

飞达系统公司(InfinetaSystems)的一项研究表明，数据中心到数据中心的连通性是大数据部署的“沉默杀手”，该公司是大流量的WAN优化系统提供商，对大数据网络有着浓厚的兴趣。由Infineta与InternetResearchGroup(IRG)合作进行的这项研究检查了大数据与企业WAN的交集，并指出WAN基础架构已到达极限。

一年前，英飞凌的客户开始谈论数据中心之间的大数据流量。他说，这项研究是在过去两个月中进行的，触及了对20多个客户和十几个提供商的深入采访。“令我们惊讶的是，有多少人正在使用大数据。这不但是企业问题。”

根据IDC的另外一项新研究，大数据分析技术将成为2020年IT支出的推动力之一(IDCPredictions2012：竞争2020)。随着企业寻求从这些数据中获得高价值的洞察力，IDC期望看到将更抓紧密地集成数据和分析技术的产品(例如内存数据库和BI工具)成为主流。而且，像云服务市场一样，由于大型IT提供商寻求取得更多功能，因此2012年多是大数据驱动型并购的繁忙年。

研究表明，采取大数据的背后有许多驱动因素。大数据存储的价格有望比传统存储低价25至100倍，这使其成为数据增长没法控制的垂直市场的极具吸引力的替换产品。大数据技术极大地提高了数据存储的可扩大性，也就是说，Hadoop使公司能够以传统存储本钱的一小部份增加数PB的额外存储容量。另外，实际上仅分析了大数据部署以外搜集的非结构化数据的1%至5%。根据麦肯锡最近的大数据报告，例如，如果医疗保健行业可以搜集并处理未捕获数据中的其他95%的数据，则每一年可以增加3,000亿美元的价值。

广域网可以聚合数据以进行分析，然后分配结果，以做出更好的业务决策，但是大多数广域网没法完成任务。与传统数据集中的结构化数据不同，估计有80%至90%的大数据由半结构化或非结构化数据组成，因此传统存储和分析系统不太合适大流量背后的最新驱动力。大数据的特点是总数据量在数百TB到PB的范围内，而任务关键型数据集的大小平均每两年增加一倍或两倍，Gartner预测到2015年企业数据将增长约800%，陈说英飞凌报告。

由于大数据驱动数据聚合，处理和结果分发，所以大数据会生成大量的新数据(以PB为单位)，从而又需要愈来愈多的带宽。调查结果显示，在许多情况下，企业被迫在大数据流量到达WAN之前对其进行封顶，以免大范围的利用程序性能问题和破坏WAN堵塞的状态。

报告称，大数据的日趋普及将激起企业的广泛痛苦，而组织将遭到WAN带宽和延迟问题的困扰。传统的WAN优化解决方案专为低容量分支WAN流量而设计，没法扩大以满足特定于大数据的WAN吞吐量和性能需求，也没法解决数据中心之间的WAN瓶颈。研究补充说，就资本支出(WAN装备升级)和运营支出(增量带宽本钱)而言，仅租赁额外的WAN带宽是极为昂贵的，并且没法解决由于WAN延迟而致使的性能降落。

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