傳統儲存模式不足以應對大數據時代

　　李磊與大家分享了IBM在基于大數據的信息管理方面的思考和想法。他指出基于理性的數據分析是非常重要的，隨著云計算的發展，我們正處于數據飛速增長的黃靜，大數據已經成為時下非常熱門的話題。大數據到底是是什么，大數據有具有什么研發的特點。李磊認為，在后PC時代，伴隨著移動終端的興起，我們會獲得更多的信息，由此很多公司提供了信息共享的云計算服務。談到云計算，有很多先驅性的公司，在試圖基于自己成本的考慮，來側重在大型計算機并行計算的模式來滿足自己的業務需求。移動互聯網出現后，通過蘋果和安卓的終端，數據已經出現了文本形式的保存方式。

　　大數據具有數量大、種類多、速度快三個特點。以往的數據是通過表格來表現，存在著靈活性不足等弊病。針對大數據時代，很多互聯網公司在解決自身的問題時，并沒有使用傳統的數據解決方式。李磊表示，這與定性優化系統的出現是分不開的。傳統的手段已經不足以應對大數據的需求，新的數據分析要求運用新的技術。而hadoop的出現解決了海量數據和多樣性的問題，steam流計算技術解決了大數據速度快的問題。hadoop是一個優秀的生態系統，互操作性和互通性是其關鍵。李磊指出hadoop系統中核心點是在分布式的環境下，資源的協同分布。這不同于傳統的關系型數據庫。

　　現在已經有企業基于大數據來提供自己的服務，據李磊介紹，在數據分析方面IBM、Oracele和微軟都有分析產品的支持;而Amazon等提供了云存儲服務;platfora等提供了數據處理產品。在中國，百度等也是大數據解決方案的主要推動者和使用者。

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