大數據解決方案

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簡介

  • 簡介
  • 方案優勢
  • 客戶收益

簡介

隨著IT技術的發展,信息種類不斷增多,數據類型不斷豐富,系統擁有的數據飛速增長,大數據技術快速升溫,受到越來越多的關注。如何對這些大數據進行快速處理和分析,充分挖掘這些數據背后的價值,已經成為目前行業發展的一個必然趨勢。

Hadoop作為目前主流的開放式并行計算平臺,但其在擴展性不足,容量無法獨立擴展,計算存儲分離問題急需解決;宏杉分布式存儲創新性的在存儲層替代了原有HDFS文件系統,數據無需遷移,即可實現大數據的存算分離,且系統統一管理,減少運維壓力。采用宏杉分布式存儲系統,在文件讀取效率、存儲利用率上明顯優于HDFS。

方案優勢

1. 存算分離部署

無縫對接hadoop平臺,存儲和計算資源按需擴展

2. 高數據讀寫性能

采用分布式架構,數據分散在多臺服務器上,形成一個多對多數據訪問通道,大大提升數據讀寫帶寬

3. 豐富的數據保護特性

EC、多副本、雙活、復制、多站點等多種數據保護特性,保證大數據平臺數據的完整性

客戶收益

  • 海量數據存儲

    采用存儲服務器集群的方式來滿足海量數據的存儲需求,能夠為應用提供單卷EB的存儲容量,且存儲池中的資源可以按照應用性能和容量需求進行動態的彈性分配。

  • 海量文件高效檢索

    采用高效的索引數據庫來滿足海量文件數量的存儲需求以及海量文件數量帶來的元數據性能需求,可支撐千億級文件的快速檢索需求。

  • 高并發訪問

    元數據與數據存儲節點按需擴容,加大元數據檢索能力與數據傳輸的性能,在高并發訪問情況下,讓數據存儲端與訪問端直接建立數據通道,進行并發數據讀取,提升高并發訪問效率。

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