大数据存储面对哪些问题 ？

运营商大数据采集系统通过挖掘海量数据资源，识别运营效率低下的企业，降低运营成本，提高运营效率大数据存储，为企业提供更深层次的市场洞察力，挖掘更多的商业机会，帮助企业快速适应市场需求。用于快速操作。帮助企业提高资源优化效率，帮助企业实现数字化转型。

今天我们就来看看大数据存储面临的问题。

1. 延迟的问题。

“大数据”应用也存在实时性问题，尤其是在线交易或金融应用。如，网络服装销售行业的网络广告推广服务，需要对客户的浏览历史进行实时分析，并进行精准的广告投放。这就要求存储系统在支持上述特性的同时保持较高的响应速度，因为响应延迟会导致系统向客户推送“过期”的广告内容。在这种情况之下，扩展存储系统的优点是，它在每个节点之上都有处理和互连组件，允许同时处理能力的增长，同时提高容量。基于对象的存储系统可以支持并发数据流，进一步提高数据吞吐量。

有很多“大数据”应用环境对性能要求很高，比如高性能计算。此外，服务器虚拟化的普及也导致了对高的需求，就像它改变了传统IT环境一样。为了应对这些挑战，出现了各种型号的固态存储设备，从服务器中的简单缓存到具有全固态介质的可扩展存储系统。

2. 并发访问的问题。

一旦企业认识到大数据分析应用的潜在价值，他们就会将更多的数据集纳入自己的系统进行比较，同时让更多的人分享和使用这些数据。为了创造更多的商业价值，企业往往会对来自不同平台的多个数据对象进行分析。存储基础设施，包括全局文件系统，以帮助用户解决数据访问问题，全局文件系统允许多个主机之上的多个用户同时访问文件数据，这些数据可能存储在多个位置的许多不同类型的存储设备之上。

3. 安全问题。

大数据在一些特殊行业的应用，如金融数据、医疗信息、政府情报等，都有其自身的安全标准和保密要求。然而，大数据分析往往需要多种类型的数据相互参考，而这种混合访问数据的方式在过去并不存在，因此大数据应用也产生了一些需要考虑的新的安全问题。

在云计算的基础之上，数据安全是运输行业特别关注的问题。数据是否安全，能否直接拿出来给企业，涉及到很多问题，目前还没有更好的模式。在智能交通系统之中，除了大数据信息安全的技术支持之外，安全管理系统也非常关键，它是确保智能交通数据平台大数据安全的重要基础。只有运用科学的大数据管理方法，才能从海量的交通数据之中获取真正的价值，提高智能交通系统的效率，降低各种安全风险。

（编辑：航空爱好网）

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