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『私有对象』大数据存储工具有哪一些( 二 )


Avere Systems的产品管理和市场营销高级主管杰夫·泰伯（Jeff Tabor）说：“此外，FXT集群提供了熟悉的NAS协议，可转换成存储端的对象API，那样用户不用改写应用程序，或不用改变数据访问方法，就可以使用对象存储。”
最后，云存储网络这种用例类似面向私有对象的文件存储这种用例，增添的一个好处是，企业可以开始构建更少的数据中心，将数据迁移到云端。延迟是这种用例要克服的挑战之一，这正是物理FXT集群所要解决的。访问时，数据在FXT集群上本地缓存，那样之后进行的所有访问都具有低延迟的优点。FXT集群可能拥有多达480TB的总缓存容量，因而大量数据可以在本地存储起来，避免云的延迟。
DriveScale
大数据通常存储在本地磁盘上，这意味着为了在大数据集群的规模不断扩大时，能实现效率和扩展性，就需要保持计算和存储之间的逻辑关系。于是出现了一个问题是：如何将磁盘从服务器分离开来，又继续在处理器/内存组合和驱动器之间提供同样的逻辑关系？如何实现共享存储池的成本、规模和可管理性等方面的效率，同时仍提供局部性的好处？据说DriveScale通过利用Hadoop数据存储，就可以做到这点。
然而，希望为大数据应用安装和管理资源的存储专业人员主要受制于Hadoop架构，这种架构本身是针对服务器上的本地驱动器来优化的。随着数据量不断增加，唯一的办法就是购买数量越来越多的服务器，不仅要满足计算需求，还要提供更大的存储容量。DriveScale让用户得以在独立于计算容量的情况下单独购置存储容量，从而在每个层面做到容量正好。
DriveScale的产品管理副总裁S.K. Vinod说：“没有理由无法将大家在数据中心习惯获得的专有纵向扩展基础设施环境具有的优点引入到商用横向扩展环境。我们为IT管理员提供了构建和运行弹性大数据基础设施的工具，在这种基础设施环境下，服务器和磁盘子系统可以根据需要，实时分解和重组。单个驱动器从JBOD连接磁盘组成的共享池配置给服务器，因而消除了成本不相称。”
Hedvig
Hedvig分布式存储平台提供了一种统一解决方案，让你可以定制结合低成本商用硬件和高性能存储，以支持任何应用程序、虚拟机管理程序、容器或云。据说它可以针对数据块、文件和对象存储，为任何规模的任何计算提供存储，具有可编程性，而且支持任何操作系统、虚拟机管理程序或容器。此外，混合多站点复制使用独特的灾难恢复策略来保护每个应用程序，并通过跨多个数据中心或云的存储集群提供高可用性。最后，高级数据服务让用户可以借助可按照卷来选择的一系列企业服务，定制存储。
Hedvig公司首席执行官兼创始人阿维纳什·拉克希曼（Avinash Lakshman）说：“对于Hadoop来说，如果你想要一些功能由HDFS来处理，其他功能由存储平台来处理，这至关重要。”
Nimble
Nimble存储预测闪存平台据说可显著提高分析应用和大数据工作负载的性能。它通过结合闪存性能和预测分析，防止IT复杂性导致的数据速度面临的障碍来做到这一点。


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