跟着大数据使用的爆发性添加，它现已衍生出了自己共同的架构，并且也直接推进了存储、网络以及计算技术的开展。究竟处理大数据这种特别的需求是一个新的应战。硬件的开展终究是由软件需求推进的，现在大数据剖析使用需求正在影响着数据存储根底设施的开展。

  从另一方面看，这一改变对存储厂商和其他IT根底设施厂商未尝不是一个时机。跟着结构化数据和非结构化数据量的持续添加，以及剖析数据来历的多样化，此前存储体系的规划现已没办法满意大数据使用的需求。存储厂商现已意识到这一点，他们开端修正根据块和文件的存储体系的架构规划以习惯这些新的要求。

  这儿所说的“大容量”一般可到达PB级的数据规划，因而，海量数据存储体系也必定要有相应等级的扩展才能。与此同时，存储体系的扩展必定要简洁，能够终究靠添加模块或磁盘柜来添加容量，乃至不需求停机。根据这样的需求，客户现在越来越喜爱Scale-out架构的存储。

  Scale-out集群结构的特点是每个节点除了具有必定的存储容量之外，内部还具有数据处理才能及互联设备，与传统存储体系的烟囱式架构彻底不同，Scale-out架构能轻松完成无缝滑润的扩展，防止存储孤岛。

  “大数据”使用除了数据规划巨大之外，还意味着具有巨大的文件数量。因而怎么办理文件体系层累积的元数据是一个难题，处理不妥的话会影响到体系的扩展才能和功能，而传统的NAS体系就存在这一瓶颈。而根据目标的存储架构就不存在这样的一个问题，它能够在一个体系中办理十亿等级的文件数量，并且还不会像传统存储相同遭受元数据办理的困扰。根据目标的存储体系还具有广域扩展才能，能够在多个不同的地址布置并组成一个跨区域的大型存储根底架构。回来搜狐，检查更加多