大数据时代下如何迎接发展新机遇

【引言：在我们所说的大数据时代，我们首先要理解“大数据存储”的概念。】

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大数据存储

大数据存储，英文为Big Data Storage。“大数据” 通常指的是那些数量巨大、难于收集、处理、分析的数据集，亦指那些在传统基础设施中长期保存的数据。大数据存储是将这些数据集持久化到计算机中。

这里的“大”有几层含义，它可以形容组织的大小，而更重要的是，它界定了企业中IT基础设施的规模。业内对大数据应用寄予了无限的期望 –商业信息积累的越多价值也越大 – 只不过我们需要一个方法把这些价值挖掘出来。

随着大数据应用的爆发性增长，它已经衍生出了自己独特的架构，而且也直接推动了存储、网络以及计算技术的发展。毕竟处理大数据这种特殊的需求是一个新的挑战。硬件的发展最终还是由软件需求推动的，就这个例子来说，我们很明显的看到大数据分析应用需求正在影响着数据存储基础设施的发展。

从另一方面看，这一变化对存储厂商和其他IT基础设施厂商未尝不是一个机会。随着结构化数据和非结构化数据量的持续增长，以及分析数据来源的多样化，此前存储系统的设计已经无法满足大数据应用的需要。存储厂商已经意识到这一点，他们开始修改基于块和文件的存储系统的架构设计以适应这些新的要求。在这里，我们会讨论哪些与大数据存储基础设施相关的属性，看看它们如何迎接大数据的挑战。

图源：Pexels

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结构化存储

结构化数据，简单来说就是数据库。结合到典型场景中更容易理解，比如企业ERP、财务系统；医疗HIS数据库；教育一卡通；政府行政审批；其他核心数据库等。基本包括高速存储应用需求、数据备份需求、数据共享需求以及数据容灾需求。

结构化数据也称作行数据，是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。与结构化数据相对的是不适于由数据库二维表来表现的非结构化数据，包括所有格式的办公文档、XML、HTML、各类报表、图片和音频、视频信息等。支持非结构化数据的数据库采用多值字段、了字段和变长字段机制进行数据项的创建和管理，广泛应用于全文检索和各种多媒体信息处理领域

结构化数据标记，是一种能让网站以更好的姿态展示在搜索结果当中的方式。做了结构化数据标记，便能使网站在搜索结果中良好地展示丰富网页摘要。

搜索引擎都支持标准的结构化数据标记，以便为用户提供更好的上网体验。网页内微数据标记可以帮助搜索引擎理解网页上的信息，能更方便搜索引擎识别分类，判断相关性。

同时结构化微数据可以让搜索引擎提供更丰富的搜索结果摘要展现，也就是为用户的具体查询提供帮助的详细信息，让用户直接在搜索结果中看见你商品的重要信息。例如：商品的价格、名称、库存状况(商品是否有货)、评论者评分和评论等都可以在搜索结果摘要直接看到。

这些丰富网页摘要可帮助用户了解网站与他们的搜索内容是否相关，可以让网页获得更多点击。

如在搜索结果中，部分展示了更多的星级评分、评论条数以及价格等因素，这样无疑增加了网站的专业程度，且提高了客户对网站的信任度，网站良好的曝光度无形中就提高了网站的点击率与转化率。

图源：Markus Spiske/Unsplash

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标记方式

使用HTML代码标记

HTML代码标记的方式主要有3种：微数据、微格式和RDFa。但对于一些外贸站站来说，标记是以微数据为主，少许时候也会用到微格式，视不用的页面类型而定吧。

使用微数据标记

使用微数据标记的话，有两种代码格式:http://data-vocabulary.org/ 和 http://schema.org/。由于data-vocabulary标记只支持谷歌搜索，而schema同时支持谷歌、雅虎、Bing等搜索，因而我们不妨称data-vocabulary为旧版标记，schema为新版标记。

主流是使用schema进行标记。但由于页面上有些项(如：面包屑导航), schema并没推出相应的标记代码，从而也得仍旧使用data-vocabulary来标记, 这样的话页面代码上就会出现新旧代码并存的情况，不过这并不妨碍搜索引擎蜘蛛抓取页面内容。

使用数据标注工具的话，可以进行简单的内容标记。支持9种标记类型：文章、图书评论、事件、本地商家、电影、产品、餐馆、软件应用和电视续集。操作时你可以自己创建个网页集，针对那个类型页面进行标记，然后谷歌会抓取该类型相关网页的内容，你进行审核修改，修改后没问题的话，就点击确认创建就OK了。

图源：Edho Pratama/Unsplash

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大数据与传统数据的对比

大数据存储和传统的数据存储的不同点在于：大数据应用的一个主要特点是实时性或者近实时性。

类似的，一个投资分析类的应用，能为业务员从数量巨大种类繁多的数据里快速挖掘出相关信息，能帮助他们领先于竞争对手做出交易的决定。

数据通常以每年增长50%的速度快速激增，尤其是非结构化数据。随着科技的进步，有越来越多的传感器采集数据、移动设备、社交多媒体等等，所以数据只可能继续增长。

总而言之，大数据需要非常高性能、高吞吐率、大容量的基础设备。

矿金所成立于2016年，是专业的数据存储及数据计算的综合服务平台，隶属于香港比特云矿科技有限公司，服务用户遍布中国、日本、泰国、印度、马来西亚等国家，机房主要分布在深圳、东莞、成都、哈尔滨等地。矿金所致力于为广大用户提供多种优质的数据存储设备及集成服务，持续完善全产业链布局，满足全球用户数据存储需求。

文源：百度百科

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编译者/作者：矿金所

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