大数据被认为是下一个创新、竞争和生产力的前沿，谁率先抓住大数据的先机即意味着能够在未来市场竞争之中取得杆位。当前大数据市场除了传统厂商之外，还同时涌现出一大批创新技术厂商，并且像零售、金融、互联网、政府机构、科研教育等行业用户对于大数据的认知与认可大大超过了以往任何一项IT技术。归根结底，这是因为大数据能够对业务产生最直接的影响。因此，国内外用户纷纷开始对采用、部署大数据解决方案或技术跃跃欲试，就像著名调研机构Garnter的技术发展规律周期（Hype Cycle）所述，大数据当前处于上升期和快速发展时期，人们当前对于大数据的期望值也是越来越高。从而使得很多用户并不能够冷静思考和对待大数据，甚至一开始狂热追求各种大数据分析技术与算法，这种本末倒置的做法最终很大可能会让期望走向功亏一篑。俗话说，工欲善其事必先利其器，在大数据实践之中，基础架构就犹如基石一般，是构建一切的基础，基础架构基石不稳，大数据“大厦将倾”，具有优秀的基础架构才能够让用户在未来的大数据之路中越走越宽。

大数据时代下的基础架构挑战

毫无疑问，大数据时代下，要想实现更大的业务价值，首先需要解决的就是基础架构问题，基础架构之中存储又是重中之重。当前趋势下，社交媒体、移动互联网、物联网、多媒体应用等趋势兴起使得非结构化、半结构化数据大幅增长，加上传统的结构化数据增长，用户的整体数据量呈现出海量、高增长的状态。如何面对数据源繁多、数据增长速度快速、数据种类丰富化、数据存取形式复杂化以及应用需求多样化就成为当前大部分用户首要面对的挑战和难题。

著名咨询机构麦肯锡认为，大数据是指其大小超出了典型数据库软件的采集、存储、管理和分析等能力的数据集。大数据公认的4V特征包括：容量、类型、速度以及价值（volume、variety、velocity和value）。著名调研机构IDC对于大数据技术定位为：通过高速捕捉、发现和/或分析，从大容量数据中获取价值的一种新的技术架构。另外一方面，我们也可以发现当前对于大数据的一个误区广泛存在于用户之中：当前仍然有很大一部分用户认为新兴起的Hadoop技术、商业智能分析（BI）这些就意味着大数据，他们认为掌控好Hadoop或者BI即可掌控大数据。事实上，大数据不仅仅是Hadoop或者商业智能分析，这些热门技术是大数据分析和处理过程中当前热门的领域，而要想真正实现大数据的价值、为业务发展服务，则需要从全面的角度考虑，比如：大数据不仅仅是海量小文件数据，那些容量巨大的文件数据同样属于大数据的范畴，你的基础架构是否同时能够快速、有效地应对不同类型、大小的文件数据的存储、分析与处理呢？因此，对于用户的基础架构而言，在容量足够大的数据存储需求前提下，首先需要更高的速度和存储效率来满足海量数据存储，从而可以满足多样性的数据要求，最终实现大数据存储的价值。

因此，传统存储产品由于自身的设计缺陷，在扩展性方面、与上层应用集成度、高性能、自动化能力、成本等方面已经很难满足大数据诸多的存储特征，根本很难肩负起企业大数据存储、分析以及应用的诸多需求。尤其当前数据的类型丰富程度、容量愈发变大的情况下，并且在业务部门跟IT日益紧密的趋势下，对于数据的存储与分析的速度和性能要求越来越高，对海量数据的快速、高效存储绝对应该是大数据时代存储系统的第一必备要求，否则大数据后续相关的数据分析、处理都将成为空谈。对于用户而言，寻求符合大数据时代下全新需求的存储产品就成为大势所趋。据悉，华为将于9月2号在上海世博中心举办云计算大会，其中海量存储分论坛将于9月2号下午召开，该分论坛将重点讨论大数据存储发展趋势和行业洞察。参会者将能了解到华为大数据存储战略以及大数据技术在石油、卫星测绘等行业领域的应用，对于国内想了解大数据存储相关内容的用户将会是一次难得的良机。