大数据时代的数据中心变革：从采集到分析

"大型数据中心演进历程——Robert Ober：LSI高级专家兼LSI公司副总裁在2013年中国系统架构师大会上分享了关于大数据如何改变数据中心架构的观点。他指出，大数据时代带来了海量的数据洪流，对存储和处理能力提出了新的挑战。随着技术的快速发展，特别是开源技术和Web2.0的影响，数据中心正在从传统的‘计算’架构转向以数据流为中心的架构，强调带宽、效率、灵活性和低延迟。此外，大数据分析成为提取价值的关键，而数据摄取率的提高导致磁盘数量需求下降。" 在这篇演讲中，罗伯特·奥伯首先提到大数据正在全球范围内引发变革，不仅改变了我们的日常生活，还正在重塑数据中心的基础架构。随着大数据解决方案的发展，模块化机架级的存储和处理系统逐渐成为应对大数据挑战的优选方案。他展示了过去33分钟内产生的大量数据，如音乐下载、视频观看、社交媒体活动等，这些都凸显了数据洪流的规模和速度。 大数据时代的技术转折点在于快速创新和开源文化，这推动了Web2.0和超大规模数据中心的发展。用户需求的多样化以及OEM/ODM市场的变化也促使数据中心必须变得更加灵活、高效且节能。为了适应这种变化，数据中心的架构需要从以计算为中心转变为以数据流为中心，更注重数据处理的速度、带宽和能效。 大数据分析是提取其中价值的核心环节，包括数据的采集、保有和分析。在这一过程中，罗伯特提到了SATA磁盘带宽的提升，这使得数据摄取率增加，从而可以使用更少的磁盘来满足高吞吐量的需求。他还展示了一项名为DataBolt(TM)的技术，它在SATA/STP性能方面有所提升，对于优化数据摄取和存储效率具有重要意义。 这篇演讲揭示了大数据如何推动数据中心的技术演进，特别是在存储和处理能力上的革新，以及如何通过优化数据流架构来应对大数据带来的挑战。随着技术的进步，数据中心将更加专注于提供高效、灵活和低延迟的数据服务，以满足大数据时代的需求。