大数据专业处理正改变着传统存储方式

在IT行业，大数据是时下最为火热的词汇，与之有关的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等围绕大数量的商业价值的利用也成为行业人士争相追捧的利润焦点。

而大数据技术的战略意义并不在于掌握了庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。也就是说，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。且中国物联网校企联盟认为，物联网的发展离不开大数据，依靠大数据提供足够有利的资源。

降低数据成本

对象存储系统管理起来非常简单，这样企业级的存储系统就不需要保持随时准备运行的状态，这大大降低了管理成本。对象存储基于单一简单的寻址空间，保证了数据自动寻址到合适的存储系统，正确的存储层中。根据数据的价值和在生命周期的所处的阶段，系统将自动确定数据的保护水平。

对象存储节约时间

低成本虽然是IT公司永恒不变的追求，但数据和有效率的数据处理也是各公司最有价值的资产。如果数据要被存储超过90天，那传统意义上的基于文件存储系统所追求的性能，可扩展性和管理复杂性等方面的改善就没了意义。而现在有一种方式避免出现这个问题，就是使用以对象为导向的存储系统，它能大大简化数据处理流程，为企业创造利益。

云计算是对象存储的特征

云是建立在计算和“自适应架构”统一的基础之上的，这使得它有能力解决大数据管理的问题，人们可以借助分布式软件架构和平行处理能力来解决大数据问题。云计算本身就可以看作是分布式架构，适用于分布式软件架构。这样数据就可以被分散到多个机器上，在各个机器上处理数据，保证数据被有效处理，而具有可扩展性的对象存储则在其中起到关键作用。

大数据在改变传统存储方式

从传统意义上看，数据库是用来存储高度结构化数据的，采用电子表格的形式，这样有利于处理相对简单的问题，适用于数据处理量不算大的用户。但是现在，数据量不断增加，从机器处理生成的数据到电子表格，涉及PDF，网页博客，图片，视频等等。所有这些数据都是特定领域的数据类型，结构复杂。对象存储能轻松应对这些数据，并把它们放入到存储池中。