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面对数据增长带来的严峻挑战，企业要想以大数据驱动持续业务发展，应该选择什么样的存储系统？
数据增长带来的严峻挑战
随着大数据时代的来临，企业数据团队如今每天需要处理的数据，已经超越了以往的任何时候。
据统计，2020年一小时产生的数据，比2000年全年产生的数据还多。未来3年全球产生的数据，将会比过去30年的还要多。数据的急剧增长，也给企业带来了极为严峻的挑战。
举例来说，需求最严苛的非结构化数据工作负载，譬如大量的图形和视频文件，分析、研究、基因组学和人工智能数据的大型存储库，半导体电子设计自动化，HPC高性能计算，以及许多其他计算场景等，让许多企业的存储系统显得捉襟见肘，疲于奔命。因为这些工作负载需要大量的CPU和GPU处理能力，并且需要系统具备无缝扩展容量和性能的能力。
不过，数据增长在给企业带来挑战的同时，也为企业开启了更多的机遇。来自麦肯锡咨询公司的一份分析报告指出，擅长利用大数据价值的企业组织将获得持续发展动能。这些能力涵盖了以下几个方面：一是更容易获取新的客户资源（多达23倍）；二是更好地保留老客户（多达6倍）；三是在市场份额上获得更好的成长（多达19倍）。

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显而易见的是，与没有充分利用大数据分析平台的传统企业相比，大数据驱动型的企业组织能够获得更多的受益。因此对于广大企业来说，这是一个挑战与机遇并存的时代。
配置存储系统时的考量因素
【企业|想成为大数据驱动型组织，应该如何选择存储系统？】众所周知，数据正在成为现代企业的核心资产。全球知名咨询机构IDC的分析也指出，企业在通过加速创新的数据分析计划，来实现数字化转型重要阶段和改善业务指标时，应该做好扩大数据存储的准备。那么面对飞速增长的数据，企业在配置存储系统时，应当重点考虑哪些方面的因素？
戴尔科技集团大中华区非结构化数据存储事业部高级经理李海表示，企业在搭建数据化平台的时候，应该着重考虑的要点包括有数据的安全性，数据的有效性，数据的及时可用，以及数据的延伸性、扩展性等等。
“企业在选择存储系统时，应该充分考虑自己的数据能不能随着业务的增长而得到迅速的扩张。譬如你今天的数据可能只有100PB，但是下个月就可能是300PB，你的存储架构是不是具备这样的弹性？是不是能够满足自身业务的数据增长？而且还是不同维度的增长？”李海说道。
李海接着指出，有时候企业数据量虽然没有多少变化，但是算力需求也会出现突然增长。譬如一家企业的数据可能今天需要的算力是“1”，但是明天需要的算力就突然变成了“10”。但另外一些用户又不一样，其需要的算力可能是固定的，但是数据则会出现不同时间点的跳跃。因此对于企业来说，无论是计算还是存储都需要不同的弹性，这些都是企业需要重点考虑的因素。

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Cloudera的最高级别认证
怎样才能帮助企业应对数据增长带来的严峻挑战？如何在激烈的市场竞争中利用大数据驱动企业持续发展？怎样保障数据的安全性？如何有效地治理数据？怎样去做快照、复制和容灾？帮助企业解决这些问题，就是戴尔科技集团与Cloudera两家公司联合起来要做的事情。
2021年5月7日，Cloudera宣布在Cloudera Data Platform私有云版本上成功完成了Dell EMC PowerScale/Isilon 8.2.2质量控制测试套件（QATS）认证。现在，使用Dell EMC PowerScale与Cloudera Data Hub或Hortonworks Data Platform的客户，在迁移至业内首个企业数据云Cloudera Data Platform时可获得延展的技术支持。