大数据解决方案范文

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背景：

“放权”不“撒手”

这是值得品味的两个事件的时间节点：2015年9月25日，浦东区院党组集体听取综合管理信息平台一期开发建设情况最后一次专题汇报，次日该平台随即投入试运行；2015年9月28日，上海市检察机关举行入额仪式，全市首批入额检察官遴选工作基本完成，上海检察机关司法改革主体架构全面落地。细心比对就会发现，浦东区院综合管理信息平台一期开发与这轮司法改革密切相关，推进时间衔接都显得极具用心。浦东区院检察长陈思群介绍，在上级部署的完善司法人员分类管理、健全司法人员职业保障、完善司法责任制等四项司法改革中，落实司法责任制是推进其他几项改革的基础和前提。司法责任不落实、司法行为不规范，其他改革就无法顺利推进。浦东区院党组适应司法改革新要求，决定以落实司法责任制为基础，着手研发规范检察官办案及检察权运行的数据管理系统，着重构建对检察权运行的有效监督机制及修改完善的数据提供支持，同时建立起一套科学的检察官司法办案的考评机制。

随着员额制检察官“谁办案谁负责”、“谁决定谁负责”和“终身追责”制度的推行，今后检察官自主决定案件的比重将会有很大的增幅。权力下放，办案提速，终身追责，如何确保检察权规范运行？陈思群检察长认为，党组和领导现在肩上的担子，相比过去不是减负而是增加了。她说：“开发这个平台，我们设计的初衷，就是依托信息科技，动态与高效地服务与监督检察权运行，以保障公正司法和提高司法公信力。”综合管理信息平台以实时、准确、全面的大数据，按照检察权的权力清单，刚性引导检察官在司法办案中形成正确的权力思维、规则思维、监督思维与底线思维，成为浦东区院进一步深化司法体制改革的有力抓手。

浦东区院综合管理信息平台一期项目的成功开发，在现代信息社会下运用大数据强化检察官队伍管理监督，牵住了司法体制改革完善司法责任制的“牛鼻子”，得到了上级院和中央政法委有关调研组的肯定。

序列：

“一个都不能少”

通过该院综合管理信息平台演示，全院126名员额制检察官的办案等情况均可适时动态地展示。平台将海量的数据资源整合为44项核心指标和31项辅助指标，从案件、时间、人员、绩效四个维度对检察官办案活动进行实时统计、分析和管理，且基本实现自动抓取、自动分析、直接展示。检察官办案评价指标，由办案数量、案件质量、职业操守、研修成果四块内容构成。把办案数量、质量、效率、规范司法、工作作风和工作态度、违法违纪等方面内容纳入到考核中，体现出激励作用和正确的工作导向。点击某个检察官姓名进入子栏目，可进一步查询其所办的每个案件的基本情况及案管部门督导员的案件评查结果。如果输入命令对全院检察官的办案情况进行面上统计分析，屏幕会即时显示全院检察官办案业绩的排名，并以直柱图和曲线图形象显示，也可根据需要开展相应的检察官办案具体情况统计分析。该院检察长、副检察长与检委会专职委员，作为员额制检察官序列一员，全部列入平台的管理序列中。各司法办案场所办案情况，以及风险预警和社会评价“一键”切入。在平台的远程讯问室全程视频显示栏中看到，每周都有检察长领导层直接办案的记载。根据权限，可以观摩提审视频的全程录像。目前检察长直接办案已形成新常态。他们所有办案“规定动作”与“自选动作”，全部纳入平台的数据管理。检察长办案，通过平台“晒”的功能也走进了普通干警的视野。

据浦东区院负责综合管理信息平台一期开发建设的朱毅敏副检察长介绍，平台开发历时半年，由职能部门等会同网络信息公司共同研发，研究会、工作例会等大大小小的会开了不少，可谓“机关算尽”。朱毅敏副检察长说：“综合信息管理平台是一个大数据分析平台，能为检察权视野下的领导力与执行力提供可靠的数据支持。我们评估梳理了检察办案环节中所有可能存在的风险点，并按权力清单点阵设置全部植入平台的管理模块。我们希望通过大数据管理，找到一个管控检察权运行的解决方案。”他表示，平台一期完成也标志着二期研发开始。在硬件支撑上，平台一期为即将推开的大部制改革预留了模块衔接空间。今后，强化平台的服务、管理、决策、考评四大功能，将是平台未来的总体方向。记者在采访中了解到，浦东新区人民检察院的综合平台一期开发建设项目能为上海检察司法档案升级版开发提供“检察业绩”的数据援引接入服务。

数据：

“躺着”会“中枪”

浦东新区人民检察院全新页面的综合管理信息平台，给干警们最大的感觉变化，不是“换面孔”，而是“调结构”。其中“检察官管理”――做为四大导航栏目之一，在内网首页赫然醒目。点击“检察官管理”，就会进入一个庞大的个体与群体信息数据管理系统。所有员额制检察官的办案情况全程“留痕”，清晰反映主任检察官、独任检察官、检察官和授权检察官助理行使决定权、审核权、承办权的职权定位和责任归属。办案数量包括案件受理数、审结数、审结率、审核数，办案质量包括总评查数、重点评查、随机评查和专项评查，办案效果包括追捕、追诉、纠正违法、检察建议等法律监督，不仅在同条线中可以纵向比较排列，不同处室间也可进行横向比较，以柱形图和曲线图展示，并能模拟反映各项指标的趋势。

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美团云（Meituan Open Services， MOS）是美团推出的公有云平台，致力于为千万用户提供最稳定、可靠、高效的基础设施云服务以及大数据解决方案。2013年5月，美团云正式对外开放计算资源。公有云推出初期就引发了行业内巨大的关注，资源很快售罄。同年7月，美团全业务实现向云平台的完整迁移和部署。美团云目前全面支撑美团业务，网络流量已经达到了500T/天，承载超过两亿用户的高并发访问量，支持Web端和App端多业务类型，美团云的稳定性、可信性，经过了大规模商业实践的验证。

2015年3月，美团云获得IDC牌照，8月对外开放首个高品质的自建机房。同时，可信云服务大会上，美团云正式通过可信云服务认证，在各项云服务指标的完备性和规范性方面得到了业内的认可，并凭借各项优势独揽“电商云服务奖”。目前，美团云的服务范围覆盖O2O生活服务提供商、在线教育、知名电商、互联网金融、智能硬件、新媒体、汽车等。随着获得了可信云服务认证，美团云也将继续依靠强大的技术团队，不断优化产品，注重用户体验，为更多企业级用户提供最优的底层架构以及稳定的网络服务。

据悉，截止到目前，美团的年度活跃买家数达1.3亿，合作商家超过160万户，预计2015年全年交易额将超过1000亿元。

美团庞大的数据量驱动了美团云大数据分析服务的“大梦想”。美团云CTO李爽谈到，美团云软硬一体的解决方案完全基于开源Hadoop解决方案，降低上手成本，万兆网络互联、支持Native Client和Rest API。此外，李爽还介绍了美团云经典BI产品：客户洞察和在线推荐。客户洞察通过观察、了解客户，将采集到的客户数据转化为所需的信息。在线推荐则是在线推荐筛选目标客户，生成静态名单、营销信息和接触信息。同时，他还举例了中传与美团携手同闯“互联网+”的例子。最后，李爽总结了美团在大数据方面的经验，并展示了美团云的数据平台、业务架构和分析平台。 “美团云致力为千万用户提供稳定的公有云服务及大数据解决方案，通过打造更加稳定、高效和创新活力的新一代公有云平台，我们很高兴和华为在云数据中心网络领域展开全面和良好的合作，并将双方的创新成果成功商用。我们期待这些创新能提升网络运营效率，进一步提升用户体验，为我们的客户创造更多价值！”目前，美团云正在和更多的企业合作，拓展大数据解决方案。”

携手华为 深耕云计算网络

随着美团网云化业务的爆发式增长，网络规模不断扩大，如何构建适应未来业务增长的云计算网络？如何持续提升业务上线效率，缩短上线周期？如何简化网络运维，降低运维成本，同时释放服务器能力？如何保证美团在线业务安全永续运营等几大问题，成为美团网建设的核心诉求。

“华为与美团在云数据中心网络领域有着深入且良好的合作，本次美团云成功部署华为敏捷数据中心SDN方案，有效地支撑其战略及业务的发展需求，在业界也具有重要的里程碑意义。” 华为交换机与企业通信产品线总裁刘少伟表示，“作为全球领先的信息与通信解决方案供应商，华为围绕客户的需求持续创新，与合作伙伴开放合作，在企业网络领域为客户提供有竞争力的解决方案和服务，持续提升客户体验，为客户创造最大价值。”

同时，华为企业BG网络产品总工Mark Wu表示：“此次美团云部署的华为CE12800数据中心交换机以及敏捷控制器Agile Controller，旨在为客户打造弹性、简单、开放的云数据中心网络，让网络更敏捷地为业务服务，帮助美团云连接云计算未来。”

详细解读SDN商用网络

为了构建适应未来业务发展的云计算网络，实现美团云 “稳定提升价值”的理念目标，美团与华为在SDN领域展开战略合作，携手共建面向云数据中心的SDN商用网络。

■SDN实现租户网络自动化，加速美团云业务部署

华为敏捷控制器Agile Controller兼容ODL开放架构，通过3类接口、40个API和美团云深度对接，协同美团云平台实现业务快速发放，实现了租户网络自动化，加速美团云业务部署。

■硬件VXLAN构建多租户网络，服务器性能提升2倍

美团云部署华为基于硬件VXLAN方案，把支持租户的数量由4K扩充到16M，以适应业务爆发式增长；同时通过CloudEngine交换机采用硬件VXLAN构建多租户网络，实现租户间的隔离，服务器性能提升2倍；另外，硬件VXLAN方式支持异构多虚拟计算平台，相对软件方式有很好的兼容性。

■端到端业务路径可视，实现租户网络精细化运维

华为Agile Controller敏捷控制器与CloudEngine交换机配合，打破overlay网络中虚拟网络的运维黑盒，由Agile Controller构造下发探测报文，网络转发节点逐跳上送路径信息，实现VM层面的转发路径可视，物理和虚拟网络统一运维。

■业界最佳的“双”平面扩展能力，支撑业务爆发性增长

在控制面，华为Agile Controller敏捷控制器支持业界最大的1：64弹性集群，支持业务无损升级；在转发面，全球最高性能的CE12800数据中心核心交换机，支持160Tbps交换容量，单线卡支持3.6Tbps的交换能力，是业界水平的3倍；线卡支持100ms超大缓存，满足大数据业务需求；整机支持平滑演进，满足美团云数据中心5-10年业务发展需求。

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行业概述

近年来互联网发生了巨大的变化，移动互联网、社交网络、电子商务大大扩展了互联网的疆界和应用领域。互联网行业在大数据技术浪潮中的异军突起，也将为整个信息技术产业带来新的机遇。一方面，大数据会催生对IT产品与解决方案更多的需求，将涵盖从硬件、软件到信息服务等多个层面；另一方面，越来越多的互联网公司正在通过云交付的模式，将自身对于大数据集的存储、计算与分析能力开放给第三方，使得数据即服务（Data as a Service）成为影响产业格局的新一代业务模式。”

方案架构

曙光互联网大数据平台解决方案从逻辑上分为硬件层、存储层、计算层和其上支持的各种业务模型。其中硬件平台统一为整合计算和存储能力的存储服务器，服务器之间通过以太网互相连接。这种不再需要门类繁多的存储设备和服务器类型的设计可以大大简化管理和建设的复杂程度。存储层存储上层业务中的结构化数据和非结构化数据。结构化数据保存在关系数据库中，网页信息等非结构化数据已Key-Value的形式保存在NoSql存储系统中。计算层负责将存储层中管理的数据转化为上层应用所需要的数据集，包括数据存储、关键字快速检索等。业务层则可以利用大数据平台提供的存储和计算资源，这些资源都可以以资源池的方式呈现，以多租户的形式提供给上层的应用。

曙光互联网大数据平台逻辑结构示意图如下所示：

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什么是大数据？

早在1980年，当时著名的未来学家阿尔文·托夫勒便在其著作《第三次浪潮》中热情洋溢地将大数据赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。不过直到时光抵达2009年，“大数据”才开始成为互联网信息技术行业的流行词汇。

环顾四周，我们都已经切身感受到了当今的信息量正在以前所未有的速度膨胀。当我们的普通民众在上世纪90年代刚刚接触个人计算机的时候，1MB的磁盘，1GB的硬盘已经是不错的配置。然而现在呢？GB、TB都已经无法满足我们丈量数据大小的需要，PB、EB、ZB已经义无反顾地承担起了丈量数据的大任。

随着互联网自媒体的普及，每天都有数以亿计的人在发微博、写微信、更新个人主页、使用社交网站、发表个人评论……全球互联网上每天会有220万TB的新数据产生，90%的数据都是在过去的24个月内创造出来的，如今，这个比例还在不断上升。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中，他们对大数据的表述是：大数据（big data），或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。他们对大数据的特性进行了归纳，提出了4V特点，即Volume（数据量大）、Velocity（要求实时性强）、Variety（数据的种类多样）、Value（数据是有价值的）。

而《互联网周刊》则认为“大数据”的概念远不止大量的数据和处理大量数据的技术，或者所谓的“4V特点”之类的简单概念。大数据是涵盖了人们在大规模数据的基础上所能做到的事务，而这些事务在小规模数据的基础上是无法实现的。换句话说，大数据让我们能够以一种前所未有的方式，通过对海量数据进行分析，获得具有巨大价值的产品和服务，或者深刻的洞见，进而最终形成变革世界的力量。

2 大数据应用的现状分析

最早提出世界已经迎来“大数据”时代的机构则是全球知名的咨询公司——麦肯锡。麦肯锡在其研究报告中指出：数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素；而人们对于海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。

大家都或多或少地意识到应该能从这些海量的数据中获取些什么，然而究竟我们能获取到什么呢？

一个被广为传播的典型案例是：在2012年初美国的一家Target超市，一位愤怒的父亲突然闯进来对店铺经理咆哮道：“你们竟然给我17岁的女儿发婴儿尿片和童车的优惠券，她才17岁啊！”经理下意识地认为是店里出了问题，也许是误发了优惠券，于是立即向这位父亲道歉。然而经理却没有意识到，其实这是公司正在运行的一套大数据系统得出的分析结论。

Target会从其会员的购买记录中去了解该顾客的性格、类别等一些列业务活动。上面的例子正是Target为适龄女性创建的一套怀孕期变化分析模型，如果相关客户第一次购买了婴儿用品，系统将会在接下去的几年中根据婴儿的生长周期向顾客推荐相关的产品，从而培养和提高客户的忠诚度。

果然，一个月后，该名愤怒的父亲打电话给商铺道歉，因为Target发来的婴儿用品优惠券不是误会，他的女儿确实怀孕了。

利用数据挖掘用户的行为习惯和喜好，在凌乱纷繁的数据背后发掘出更符合用户兴趣和习惯的信息、产品和服务，并对这些目标化的信息、产品和服务进行针对性地调整和优化，这便是大数据能带给商家最诱人的价值之一。

随着社交网络在人们生产生活中地位的快速提升，大量UGC（User Generated Content用户自生成的内容）进入互联网，上述价值的实现也变得越来越明显。

事实上，全球IT业巨头都已经意识到数据的重要意义和“大数据”时代的到来。包括IBM、EMC、惠普、微软在内的全球知名跨国公司都陆续通过收购与“大数据”相关的厂商来实现技术整合。

目前典型的大数据应用领域有：

商业智能。例如：用户行为分析，即结合用户资料、产品、服务、计费、财务等信息进行综合分析，得出细致、精确的结果，实现对用户个性化的策略控制，这在营销网络的流量经营分析中占有越来越举足轻重的地位。个性化推荐，即在各类增值业务中，根据用户喜好推荐各类业务或应用，这已成为运营商和门户提供商服务用户的一个最有效方式之一，比如应用商店的软件推荐、IPTV视频节目的点播推荐、购物或旅游网站的猜你喜欢等。

公共服务。一方面，公共机构可以利用大数据技术把积累的海量历史数据进行挖掘利用，从而提供更为广泛和深度的公共服务，如实时路况和交通引导；另一方面，公共机构也可以通过对某些领域的大数据实时分析，提高危机的预判能力，如疾病预防、环境保护等，为实现更好、更科学的危机响应提供技术基础。

政府决策。通过对数据的挖掘，从而有效提高政府决策的科学性和时效性。例如：日本大地震发生后仅仅9分钟，美国国家海洋和大气管理局（NOAA）就了详细的海啸预警。并且随即NOAA通过对海洋传感器获得的实时数据进行了计算机模拟，制定出详细的应急方案，并将制作的海啸影响模型实时在了YouTube等网站上。

3 大数据解决方案的现状分析

以往谈及大的数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化的数据。如今把“大数据”作为一个专有名词提及，通常指的是解决问题的一种方法，即通过收集和整理生产生活中方方面面的数据，然后对其进行整理、挖掘、分析、处理，进而从中获得有用的价值信息。这种衍化出的新的商业模式即为通常意义上的大数据解决方案。

虽然通常意义上的大数据解决方案描述了一种通常的行为，但要实现这种通常的行为，往往会遇到诸多技术和硬件上的问题。一个显而易见的问题就是：大数据包络万象，而且像音频、文本信息、视频、图片等非结构化数据正以突飞猛进的速度增长 ，加上移动互联网的普及所带来的如位置、生活信息等富含价值的数据，现有的，或者传统的对数据的处理手段和硬件配置已越来越跟不上数据发展的步伐。

于是革命爆发了！

哈佛大学社会学教授加里·金就说道：“这是一场革命，庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程，无论学术界、商界还是政府，所有领域都将开始这种进程。”

数据需要存储，存储需要设备，存储设备的容量和可扩展性以及读取的速度成为了一大问题（容量问题）；大数据不是一日而成的，往往都需要一定周期的积累，在数据的积累过程中，以前的数据和现在的数据在存储上应该是能保持一致的，无论设备升级与否，而且这些数据要长期有效，这是一个持久的问题（积累问题）；与持久相对应的，互联网是变化的、经济活动是变化的、整个世界都是变化的，针对某些实时问题，如交易、金融等，用已经过去的数据显然是不合适的，这也是一大问题（延迟问题）；大数据包络万象，有些是可以随意获得、和消除的，有些，如金融数据、医疗信息、政府情报等，则是需要按不同级别进行保护和加密的，特别是在需要交叉数据参考的应用中，不同部分的数据有着不同的安全需要，这又是一大问题（安全问题）；为了满足上述问题，我们显然可以通过不断加大投入，购买更多的存储设备、雇佣跟多的工作人员、建设更多的数据中心和分析中心，但这一切都是由成本的，特别是对于以盈利为目的的商业机构而言，成本和收益永远都是最优先考虑的问题之一（成本问题）；当然还有很多其他的问题，这里就不一一罗列了。

驱动商业机构解决上述问题的动力肯定是商业利益。以全球知名的IT制造与服务和咨询提供商IBM为例，其全球CEO调研显示，唯有在数据获取、将数据转换为洞察力、再将洞察力转化为行动力等方面表现优秀的企业，才能有持续的绩效表现。绩效突出者从海量数据中挖掘出有价信息的能力是绩效不佳者的2倍。

IBM认为由于当今企业、市场、社会、政府之间的联系变得越来越紧密，传统的数据分析正日益呈现出“大数据”时代的新特点，即容量要求更高、速度要求更快、数据类型多样和数据来源复杂4个方面。结合多家领先市场咨询机构的调研数据显示：

2010-2015年，“大数据”市场年均符合增长率为39.4%，将是整个信息与通信技术市场增速的7倍；管理及维护数据的成本将是购买存储设备所需成本的4倍；全球数据量的年均复合增长速度为59%；未来需要分析的信息源中，混合类型数据所占比重将高达85%；数据分析直接受到服务器性能制约的数据量将占到总体的87%；仅2012年一年，服务器在整体“大数据”市场投资中就将占去14%的比重。

这就意味着传统计算的低效正在为企业发展带来阻碍，企业感到当前的IT系统变得更加复杂且难以管理。数据显示：企业用于运营和维护IT系统的费用已经超过整体预算的70%，并且这一比例仍在持续增长；企业有三分之二的IT项目及解决方案部署超出了原定计划；IT架构的复杂度将以当前速度每两年就增加一倍。

于是出乎绝大多数人意料的事情发生了：IT部门，这个曾经作为企业现代化和创新化能力标志的部门，正越来越成为企业新创新的阻力而非动力。

怎么办？

很多人立即想到了另外一个热词：“云计算”。

IBM全球高级副总裁Rod Adkins认为，当前全球IT领域有了令人振奋的发展趋势和挑战，现在每天有大量数据和信息生成，这为大数据分析提供了机会；数据中心的挑战也为IT提供了新机会，比如云计算，能降低数据中心成本。

EMC资深产品经理李君鹏认为，大数据本身就是一个问题集，云技术是目前解决大数据问题集最重要有效的手段。云计算提供了基础架构平台，大数据应用在这个平台上运行。目前公认处理大数据集最有效手段的分布式处理，也是云计算思想的一种具体体现。Teradata技术总监Stephen Brobst则表示，公有云架构对数据仓库没有影响，因为企业的CIO不会无缘无故把财务数据或者客户数据放到云上，那样很危险。然而，是私有云架构确实有影响：第一，通过私有云，可以巩固数据集市，减少利用率不足的问题；第二，可以通过灵敏的方式将数据集成，实现业务价值。

于是有人就此理解为：大数据的最佳解决方案是采用云计算和分布式处理，利用互联网将运算能力、存储能力都做分布式的处理，认为这样做就可以最大程度上地降低成本、增加扩展性和灵活性。

然而事实真的如此吗？

让我们来分析一下最近IBM公司在国内针对百万人口的城市级信息中心制定的解决方案：

面对数量庞大且增长迅速的各类交通信息：120万辆机动车电子卡、4万辆机动车的实时GPS定位、200万笔公交IC卡数据、518个高清卡口的113亿张图片等，该市信息中心的领导意识到，当前多个项目能源消耗大、占地要求非常高、并且原有的网络设备难以满足新增的需求，网络设备经常更换，并且这些相互独立的数据库、服务器和存储，以及不同的访问权限和没有统一的管理界面，让本就压力巨大的数据中心的效率大打折扣，同时也极大浪费了宝贵的人力、能源和其他各种资源。

IBM给出的解决方案是：

首先，在基础平台上摒弃了分布式的服务器架构，而是采用大型服务器在基础架构上对处理能力、I/O吞吐和主存储进行了整合，这样做的最大亮点是，将原有成百计的分布式服务器整合到了个位数，极大地节省了空间和能源，做到绿色环保；因为不用考虑各分布式服务器之间的互通互联和各服务器之间的状态及负载均衡与调配，节省了相当数量的管理人员；另外大型服务器自身端到端的管理功能和适用于异构工作负载且基于策略的框架，有效帮助信息中心实现中心控制，实现极高的性能。

其次，在整合的基础平台之上，采用“云计算”框架虚拟化设计，实现了智能交通和政务网站的整合。这一方案让用户在使用上可以享受与分布式架构相同甚至更加优越的性能。由基础平台通过虚拟化形成的任意数量的虚机，在统一云管理软件URM的配置下，能够提供统一的管理视图和管理机制，简化在多套异构业务系统环境下系统的运营和维护工作。

而在本方案中的存储部分则采用了运行稳定、性能领先、技术成熟的SAN网络架构，具有很好的稳定性， 能为前端各应用提供可靠的数据存储平台，并且整个SAN网络中的部件都配置了双冗余组件，保证任一部件的损坏不会影响整个系统的运行，而关键数据库的数据都通过合理的备份策略，定期备份在了物理磁带上，保证关键数据的绝对安全。

总结下来，整合的基础平台，“云计算”框架的虚拟化设计，和定制化的高速存储，打造出了最稳定、最可靠、最安全、最绿色的运行环境，让政府的大数据应用完美落地。

可见，大数据的解决方案不同于纯粹云计算的解决方案，虽然云计算带来了看上去更便宜的处理能力和存储能力，但对于往往都有相当数量级规模的大数据应用而言，在基础架构上巧妙地整合和部分的集中，反而能更好地解决安全性、可靠性、稳定性和绿色环保的需要。

4 结束语

大数据为云计算大规模与分布式的计算能力提供了应用的空间，解决了传统计算机无法解决的问题，海量的数据需要足够存储来容纳它，快速、低廉、绿色的数据中心将成为这一切的关键。

然而大数据并不意味着整合的、集中式的服务器架构已走向了末路，相反，大数据所带来的规模效应，使得我们越来越需要更加高效可靠的大型整合的混合负载服务器，巧妙地整合和适当的集中，将成为大数据解决方案里重要的一种思想和方向，特别是针对关键行业的核心数据，高安全、高可靠、高稳定将始终是使用者的首要考虑。

参考文献：