Analysis-Oriented OptimizationData

Analysis-Oriented Optimization
Data analysis systems usually fall into two categories. One is structured data analysis that develops from relational database; the other is unstructured data analysis based on Hadoop. Both of these two types have downsides. For structured data analysis, most data analysis products require data to be processed and sorted before entering the database. For unstructured data analysis, Hadoop is developer dependent and cannot be delivered directly, thus secondary development is needed in considerations of reliability, usability, and functionality.
Huawei OceanStor 9000 big data analysis subsystem is based on distributed storage, and incorporates Hadoop's innovative analyzing components. It has standard SQL interface for access and analysis of structured data. It also supports standard interface of NFS/CIFS/POSIX for access of structured and semi-structured data. In addition, the analysis module is able to stream access while concurrently conducting analysis on the structured and semi-structured data received from the standard interfaces.
With the evolvement of digitalization and the growth of unstructured data, enterprises will have more ticket, image, audio, video, and document files than ever before. Management of these data is often no more than to store them in network-attached storage (NAS). As the volume of data keeps swelling, the legacy system is unable to fulfil the requirements on performance and extensibility, and a system that is easy to extend, fast to retrieve, and able to integrate with business software, is desperately needed. Huawei's big data platform provides a nice capability on speed and extension, and allows users to define the metadata by themselves. To achieve a swifter pace, the system also supports metadata retrieval to both system metadata and the metadata of the business files loaded into the system.
Opportunities and Challenges of OceanStor 9000
IDC believes that big data is in the nascent stage, which makes the investment on the deployment of infrastructure and data management as the first step. IDC sees huge market space for big data storage and forecasts that the average compound growth rate of the big data storage will stand as high as 40.2% from 2012 to 2017. Huawei has gained an advantage in the market as a pioneer in big data storage by introducing the OceanStor 9000.
IDC, however, has also noticed that Huawei will come across some challenges in promoting its big data solution. As the eternal goal of big data is to dig out and analyze the valuable data from the large volume and fast-expanding data warehouses, the storage and management of data is only the first step. Huawei needs to provide its clients an end-to-end solution, which runs from the infrastructure up to the processing and analysis platform; and is loaded with industry modelling, data mining, and business analysis software to truly realize the value of big data. To maximize the value of the data, business model should be built and insights be gained for each industry. Therefore, Huawei needs to partner with ISVs that have knowledge in vertical industries to construct a complete ecosystem.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์ที่มุ่งเน้นการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลวิเคราะห์ระบบมักจะอยู่ในสองประเภท หนึ่งคือการวิเคราะห์โครงสร้างข้อมูลที่พัฒนาจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ อื่น ๆ คือการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่ยึดอย่างไร Hadoop ทั้งสองชนิดนี้มีไดร์ สำหรับการวิเคราะห์โครงสร้างข้อมูล ผลิตภัณฑ์วิเคราะห์ข้อมูลมากที่สุดต้องการข้อมูลที่จะประมวลผล และเรียงลำดับก่อนเข้าฐานข้อมูล สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง อย่างไร Hadoop เป็นนักพัฒนาอิสระ และไม่สามารถจัดส่งโดยตรง จึง พัฒนารองเป็นสิ่งจำเป็นในการพิจารณาความน่าเชื่อถือ ใช้งาน และฟังก์ชันระบบย่อยวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ของ Huawei OceanStor 9000 ตามเก็บกระจาย และประกอบด้วยส่วนประกอบวิเคราะห์อย่างไร Hadoop ของนวัตกรรม มีอินเทอร์เฟซ SQL มาตรฐานสำหรับการเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลโครงสร้าง มันยังสนับสนุนอินเทอร์เฟซมาตรฐานของ NFS/CIFS/POSIX สำหรับการเข้าถึงข้อมูลโครงสร้าง และกึ่งโครงสร้าง นอกจากนี้ โมดูลการวิเคราะห์ได้สามารถเข้ากระแสขณะพร้อมดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลมีโครงสร้าง และกึ่งโครงสร้างที่ได้รับจากอินเทอร์เฟซมาตรฐานEvolvement ของดิจิทัลและการเติบโตของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง องค์กรจะมีเพิ่มเติมบัตร รูป เสียง วิดีโอ และไฟล์เอกสารที่เคยมีมาก่อน จัดการข้อมูลเหล่านี้มักจะไม่เกินไปเก็บไว้ในเครือข่ายแนบเก็บข้อมูล (NAS) เป็นระดับข้อมูลรักษาอาการบวม ระบบเก่าไม่สามารถตอบสนองความต้องการประสิทธิภาพ และเพิ่มความสามารถ และระบบที่ง่ายต่อ รวดเร็วใน การเรียก และสามารถทำงานร่วมกับซอฟต์แวร์ธุรกิจ หมดความจำเป็น แพลตฟอร์มของ Huawei ข้อมูลขนาดใหญ่ให้ความดีในความเร็วและนามสกุล และผู้ใช้สามารถกำหนดข้อมูลเมตา ด้วยตัวเอง เพื่อให้บรรลุก้าวรวด ระบบยังสนับสนุนเรียกข้อมูลเมตาของข้อมูลเมตาของระบบและข้อมูลเมตาของแฟ้มธุรกิจโหลดเข้าสู่ระบบโอกาสและความท้าทายของ OceanStor 9000IDC เชื่อว่า ข้อมูลขนาดใหญ่อยู่ในระยะตั้งไข่ ซึ่งทำให้การลงทุนในการใช้จัดการโครงสร้างพื้นฐานและข้อมูลเป็นขั้นตอนแรก IDC เห็นช่องว่างตลาดขนาดใหญ่สำหรับจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่และคาดการณ์ว่าอัตราเติบโตเฉลี่ยที่ซับซ้อนของการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่จะสูงเป็น 40.2% จาก 2012 2017 Huawei ได้รับในตลาดที่เป็นผู้บุกเบิกในการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่ โดยการแนะนำ OceanStor 9000IDC อย่างไรก็ตาม มียังสังเกตเห็นว่า Huawei จะเจอบางความท้าทายในการส่งเสริมของโซลูชันข้อมูลขนาดใหญ่ เป็นเป้าหมายที่นิรันดร์ของข้อมูลขนาดใหญ่ ขุด และวิเคราะห์ข้อมูลที่มีค่าจำนวนมากและอย่างรวดเร็วขยายคลังข้อมูล จัดเก็บและจัดการข้อมูลเป็นเพียงขั้นตอนแรก ต้องให้ลูกค้าของโซลูชันการสิ้นสุดเพื่อสิ้นสุด ซึ่งจากโครงสร้างพื้นฐานของการประมวลผลและวิเคราะห์แพลตฟอร์ม เวย และมีอุตสาหกรรมแบบจำลอง การทำเหมืองข้อมูล และซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ธุรกิจอย่างแท้จริงตระหนักถึงค่าของข้อมูลขนาดใหญ่ การเพิ่มค่าของข้อมูล ควรสร้างรูปแบบธุรกิจ และความเข้าใจที่ได้รับในแต่ละอุตสาหกรรม ดังนั้น Huawei ต้องเป็นพันธมิตรกับ Isv ที่มีความรู้ในอุตสาหกรรมแนวตั้งเพื่อสร้างระบบนิเวศที่สมบูรณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การเพิ่มประสิทธิภาพการวิเคราะห์เชิง
ระบบวิเคราะห์ข้อมูลมักจะตกอยู่ในสองประเภท หนึ่งคือการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างที่พัฒนาจากฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ อื่น ๆ คือการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างขึ้นอยู่กับ Hadoop ทั้งสองทั้งสองประเภทมีข้อเสีย สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์ข้อมูลส่วนใหญ่ต้องการข้อมูลที่จะประมวลผลและจัดเรียงก่อนที่จะเข้าฐานข้อมูล สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง, Hadoop เป็นผู้พัฒนาขึ้นและไม่สามารถส่งโดยตรงจึงพัฒนารองเป็นสิ่งจำเป็นในการพิจารณาความน่าเชื่อถือของการใช้งานและการทำงาน.
หัวเว่ย OceanStor 9000 ระบบย่อยการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่จะขึ้นอยู่กับการจัดเก็บการกระจายและรวมเอาส่วนประกอบวิเคราะห์นวัตกรรม Hadoop ของ มีอินเตอร์เฟซ SQL มาตรฐานสำหรับการเข้าถึงและการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้าง นอกจากนี้ยังสนับสนุนอินเตอร์เฟซมาตรฐานของ NFS / CIFS / POSIX สำหรับการเข้าถึงของข้อมูลที่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้าง นอกจากนี้โมดูลการวิเคราะห์ความสามารถในการเข้าถึงกระแสในขณะเดียวกันการดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างและกึ่งโครงสร้างที่ได้รับจากอินเตอร์เฟซมาตรฐาน.
ด้วย evolvement ของระบบดิจิตอลและการเติบโตของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างองค์กรจะมีตั๋วมากขึ้นภาพเสียง วิดีโอและไฟล์เอกสารกว่าที่เคย การบริหารจัดการของข้อมูลเหล่านี้มักจะไม่มากไปกว่าที่จะเก็บไว้ในเครือข่ายเก็บข้อมูลที่แนบมา (NAS) ขณะที่ปริมาณของข้อมูลที่ช่วยให้อาการบวมระบบเดิมไม่สามารถที่จะตอบสนองความต้องการในการปฏิบัติงานและการขยายและระบบที่ง่ายต่อการขยายอย่างรวดเร็วในการเรียกและสามารถที่จะทำงานร่วมกับซอฟแวร์ทางธุรกิจเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งที่ แพลตฟอร์มข้อมูลขนาดใหญ่ของหัวเว่ยมีความสามารถมีความสุขกับความเร็วและการขยายและช่วยให้ผู้ใช้สามารถกำหนดข้อมูลเมตาด้วยตัวเอง เพื่อให้บรรลุก้าวเร็วระบบนอกจากนี้ยังสนับสนุนการดึงข้อมูลเมตาทั้งระบบเมตาดาต้าและข้อมูลของไฟล์ธุรกิจโหลดเข้าสู่ระบบ.
โอกาสและความท้าทายของ OceanStor 9000
ไอดีซีเชื่อว่าข้อมูลขนาดใหญ่อยู่ในช่วงตั้งไข่ซึ่งจะทำให้การลงทุนใน การใช้งานของโครงสร้างพื้นฐานและการจัดการข้อมูลเป็นขั้นตอนแรก ไอดีซีเห็นพื้นที่ตลาดขนาดใหญ่สำหรับการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่และการคาดการณ์ว่าอัตราการเติบโตเฉลี่ยของการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่จะยืนสูงถึง 40.2% จากปี 2012 ถึงปี 2017 หัวเว่ยได้รับประโยชน์ในตลาดเป็นผู้บุกเบิกในการจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่โดย แนะนำ OceanStor 9000
ไอดีซี แต่ยังสังเกตเห็นว่าหัวเว่ยจะเจอความท้าทายบางอย่างในการส่งเสริมการแก้ปัญหาข้อมูลขนาดใหญ่ ในฐานะที่เป็นเป้าหมายของนิรันดร์ของข้อมูลขนาดใหญ่คือการขุดออกและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีค่าจากปริมาณมากและรวดเร็วขยายคลังข้อมูลการจัดเก็บและการจัดการข้อมูลเป็นเพียงขั้นตอนแรก หัวเว่ยต้องการที่จะให้ลูกค้าของตนเป็นโซลูชั่นแบบ end-to-end ซึ่งไหลจากโครงสร้างพื้นฐานขึ้นอยู่กับแพลตฟอร์มการประมวลผลและการวิเคราะห์; และเต็มไปด้วยการสร้างแบบจำลองในอุตสาหกรรมการทำเหมืองข้อมูลและซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ธุรกิจอย่างแท้จริงที่จะตระหนักถึงคุณค่าของข้อมูลขนาดใหญ่ เพื่อเพิ่มมูลค่าของข้อมูลรูปแบบธุรกิจควรจะสร้างขึ้นและได้รับข้อมูลเชิงลึกสำหรับแต่ละอุตสาหกรรม ดังนั้นหัวเว่ยต้องการที่จะร่วมเป็นพันธมิตรกับผู้ผลิตซอฟต์แวร์อิสระที่มีความรู้ในอุตสาหกรรมในแนวตั้งที่จะสร้างระบบนิเวศที่สมบูรณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์เชิงระบบการวิเคราะห์ข้อมูลการเพิ่มประสิทธิภาพ
มักจะตกอยู่ในสองประเภท หนึ่งคือการวิเคราะห์ข้อมูลโครงสร้างที่พัฒนาจากฐานข้อมูล ; อื่น ๆคือ ไม่มีการวิเคราะห์ข้อมูลบนพื้นฐาน Hadoop . ทั้งสองประเภทมี downsides . สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลโครงสร้างผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์ข้อมูลส่วนใหญ่ต้องการข้อมูลจะถูกประมวลผลและเรียงก่อนเข้าฐานข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง Hadoop เป็นผู้พัฒนาขึ้น , และไม่สามารถส่งโดยตรง ดังนั้น การพัฒนามัธยมศึกษาเป็นสิ่งจำเป็นในการพิจารณาความน่าเชื่อถือการใช้งานและฟังก์ชั่น .
( oceanstor 9000 ระบบการวิเคราะห์ข้อมูลใหญ่ยึดกระเป๋ากระจาย และประกอบด้วย Hadoop นวัตกรรมการวิเคราะห์ส่วนประกอบมันมีอินเตอร์เฟซ SQL มาตรฐานสำหรับการเข้าถึงและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้าง นอกจากนี้ยังสนับสนุนอินเตอร์เฟซมาตรฐานของ NFS / CIFS / POSIX ของโครงสร้างและวิธีการสำหรับการเข้าถึงข้อมูล นอกจากนี้ โมดูลการวิเคราะห์สามารถสตรีมเข้าถึงในขณะที่อยู่ในโครงสร้างและวิธีการดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับจากอินเตอร์เฟซมาตรฐาน
กับคาย ment ของระบบดิจิตอลและการเจริญเติบโตของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง องค์กรจะได้ตั๋ว , ภาพ , เสียง , วิดีโอ และไฟล์เอกสาร มากกว่าที่เคย การจัดการข้อมูลเหล่านี้มักจะไม่เกินที่จะเก็บไว้ในเครือข่ายจัดเก็บข้อมูลที่แนบมา ( NAS ) เป็นปริมาณของข้อมูล ทำให้บวม ระบบเดิมไม่สามารถตอบสนองความต้องการในการทำงานและการขยายและระบบที่ง่ายต่อการขยายที่รวดเร็วในการดึง และสามารถผนวกรวมเข้ากับซอฟต์แวร์ทางธุรกิจเป็นสิ่งจำเป็นอย่างสิ้นหวัง หัวเว่ยข้อมูลแพลตฟอร์มใหญ่มีความสามารถดีในความเร็วและการขยายและช่วยให้ผู้ใช้เพื่อกำหนดข้อมูลด้วยตนเอง เพื่อให้บรรลุเร็ว ก้าว ,ระบบการสืบค้นข้อมูล ทั้งยังสนับสนุนระบบข้อมูล metadata ของไฟล์และโหลดลงในระบบธุรกิจ โอกาสและความท้าทายของ oceanstor .
9
IDC เชื่อว่าข้อมูลใหญ่อยู่ในขั้นตอนตั้งไข่ ซึ่งทำให้การลงทุนในด้านโครงสร้างพื้นฐานและการจัดการข้อมูลเป็นขั้นตอนแรกIDC เห็นช่องว่างตลาดขนาดใหญ่สำหรับการจัดเก็บข้อมูลที่ใหญ่และการคาดการณ์ว่ามีสารประกอบอัตราการเจริญเติบโตของการจัดเก็บข้อมูลที่ใหญ่จะยืนสูงเท่ากับ 40.2 % จาก 2012 ถึง 2017 หัวเว่ยได้รับประโยชน์ในตลาดเป็นผู้บุกเบิกในการจัดเก็บข้อมูลใหญ่ โดยแนะนำ oceanstor 9000
IDC , อย่างไรก็ตาม ยังสังเกตเห็นว่า หัวเว่ยจะเจอความท้าทายบางอย่างในการส่งเสริมโซลูชั่นข้อมูลใหญ่เป็นเป้าหมายนิรันดร์ของข้อมูลใหญ่ คือค้นหาและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีคุณค่าจากปริมาณมากและรวดเร็วขยายคลังสินค้าข้อมูล การจัดเก็บและบริหารจัดการข้อมูลเป็นเพียงขั้นตอนแรก หัวเว่ยต้องให้ลูกค้าโซลูชั่น end ซึ่งวิ่งจากโครงสร้างพื้นฐานเพื่อการประมวลผลและการวิเคราะห์แพลตฟอร์ม ; และมีการโหลดกับแบบจำลอง , อุตสาหกรรมเหมืองแร่ข้อมูลและซอฟต์แวร์การวิเคราะห์ธุรกิจอย่างแท้จริงตระหนักถึงคุณค่าของข้อมูลใหญ่ เพื่อเพิ่มมูลค่าของข้อมูล , รูปแบบธุรกิจที่ควรสร้างและข้อมูลเชิงลึกที่ได้รับสำหรับแต่ละอุตสาหกรรม ดังนั้น นายต้องคู่กับ ISV ที่มีความรู้ในอุตสาหกรรมแนวตั้งเพื่อสร้างระบบนิเวศสมบูรณ์