然而到了今天，存儲行業(yè)的現實狀況并不樂觀。
一方面，大數據發(fā)展的潮流不斷地全速前進。盡管企業(yè)對于大數據的Volume(大批量)、Velocity(高速傳遞)、Variety(多樣性)等特征一直保持著高度的興致，但企業(yè)對于大數據技術的采用率仍然很低，主要仍集中在實驗階段。同時，一些大數據初創(chuàng)企業(yè)繼續(xù)吸引著大量的資金，并認為這些大數據的賭博會讓他們完好無損。
大數據存儲沒什么大不了的
而另一方面，盡管市場似乎已經為廣大的存儲企業(yè)帶來了明顯的理想優(yōu)勢，但存儲企業(yè)并沒有充分融入到大數據發(fā)展的潮流中，盡管其中也不乏一些企業(yè)在朝著這方面努力。在過去的幾年中，我們已經看到許多存儲企業(yè)投資于該領域——包括技術方面以及純營銷方面，以便隨著大數據發(fā)展的趨勢而進行自身的調整。
在技術方面，大部分都傾向于相信大多數存儲企業(yè)均擅長于高效地存儲和保護大量數據——能夠十拿九穩(wěn)的戰(zhàn)勝那些部署Hadoop的企業(yè)。
當您企業(yè)的數據中心可能已經有了價值數百萬美元的專用存儲設備，也具備相關的專業(yè)知識時，為什么要在Hadoop中依靠相當有限的數據存儲模型呢?因此，存儲行業(yè)的巨頭如EMC、賽門鐵克和IBM，以及一些較小存儲供應商如Cleversafe，曾將他們的軟件技術與Hadoop進行整合。
但是，這些方面的努力對于促進企業(yè)用戶采用大數據技術方面的收效甚微。當然，我們也可以看到某些極個別采用了大數據技術的案例，但到目前為止，存儲行業(yè)并未能找到一種能夠很好的融入大數據的方式。在我們與長期運行Hadoop社區(qū)的廣泛對話中，我們被告知無論是分銷商和終端用戶都從未提及過關于存儲的話題。其根本就不被視為一個問題。
這種與大數據相關的明顯的矛盾，也明顯存在于我們對于最終用戶調研中。
當我們在采訪一些大中型企業(yè)的存儲專業(yè)人士關于其所在企業(yè)就大數據解決方案方面的投資計劃時，四分之一的受訪者表示說他們已經在這方面有了投資，而有40%的受訪者則表示他們沒有這方面的計劃。其余的14%的受訪者表示他們已經制定了在大數據方面的投資計劃，有13%的受訪者說他們未來可能會制定大數據投資計劃。
許多企業(yè)受訪者告訴我們，他們處理大數據存儲的方式是通過利用現有的SAN。而這些企業(yè)表示，連續(xù)兩年的大數據運行僅占其總存儲的3%。
大數據并不在數據中心
顯然，這有一些混亂。但這對于一個在短期內被以驚人的程度大量使用，甚至是濫用的術語而言并不奇怪。詢問一名存儲專業(yè)人士關于如何看待大數據，他們腦海中所思考的大數據可能與數據科學家們的想象有很大的不同。
但是，讓我們來分析一些最為真實的大數據倡議吧(最典型的是基于Hadoop的項目)，其并不在數據中心的核心運行。其運行在一個特設的個別部門的基礎實驗，如工程，產品開發(fā)和市場營銷。
核心的IT部門可能甚至都不知道有這樣的項目正在進行中。在這樣的情況下，很容易了解到為什么存儲不受重視;重要的是，存儲的成本是很便宜的而且也易于使用。成本昂貴且難以管理的外部系統(tǒng)，如SAN和NAS被視為矯枉過正的DAS規(guī)則。
雖然我們并不指望能夠在短時間內會發(fā)生大的變化，但圍繞Hadoop項目長期存在的一個問題是，當其達到一定的規(guī)模，成熟度和重要性時，有必要把他們交付給IT部門來管理。
大數據存儲的前景
是否已經有關于大數據存儲發(fā)展的一些跡象了呢?是的，但其仍然處于早期。當我們在采訪存儲專業(yè)人士關于驅動數據增長的因素的話題時，14%的受訪者說：“雖然我們已經注意到大數據(先進的分析技術)正受到許多數據類型/應用程序快速增長的影響。但其優(yōu)先級仍然被排在了許多更為緊迫的問題之后，如服務器虛擬化和滿足新的和現有的業(yè)務應用程序的需要。
與此同時，一些供應商也開始了一些獨辟蹊徑的思路思考如何增加價值。如希捷公司的Kinetic開放存儲平臺，通過一個鍵值存儲實現以太網功能的硬盤，開辟了非常簡單的大規(guī)模存儲系統(tǒng)，可以作為大數據和基于對象的應用程序具有成本效益的后端。
EMC采取了稍微不同的策略，將其VIPR產品作為一款平臺，可以從一個單一的界面管理多款應用程序和存儲環(huán)境。雖然其最初是將重點放在傳統(tǒng)的存儲協議如文件和存儲塊等，現在也支持對象存儲，并也能夠管理Hadoop環(huán)境。
其他的一些存儲企業(yè)也采取了一些類似的舉措，例如Scality和Inktank將文件和對象存儲功能集成到一個平臺，部分原因是由于大量非結構化數據駐留在一個共同的存儲庫是奏效的，而不管實際的數據訪問方法。
事實上，這些廠商認為集中管理最終將有助于IT經理。大數據，無論是Hadoop或其他技術的變形，畢竟都只是另一種數據類型，都應該以同樣的方式對待。
很多IT部門所面臨的一大挑戰(zhàn)是，存儲已經分散到太多的筒倉領域，而大數據的風險在于，其正成為另一個獨立于一切的數據孤島，并進一步加劇了整體管理成本。
在這種情況下，我們給存儲廠商的建議是提出了一些創(chuàng)新的技術解決方案。不幸的是，到目前為止的現實狀況是，這些方法是遠遠領先于市場的，并在很大程度上已經成為一個尋找問題的解決方案。
盡管如此，我們仍然樂觀的認為存儲最終將在整個大數據領域發(fā)揮更突出的作用，但其確切的性質和時間表仍有待確定。
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