隨著互聯網的發展，大數據也隨之大火，而大數據的5V特點Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)彰顯了大數據的高價值，那么大數據面臨的四大問題你又了解嗎?今天小編就帶大家一起來看看關于大數據的問題。
容量問題
這里所說的“大容量”通常可達到PB級的數據規模，因此，海量數據存儲系統也一定要有相應等級的擴展能力。與此同時，存儲系統的擴展一定要簡便，可以通過增加模塊或磁盤柜來增加容量，甚至不需要停機。在解決容量問題上，歐洲服務器租用 云服務器，不得不提LSI公司的全新Nytro™智能化閃存解決方案，采用Nytro產品，客戶可以將數據庫事務處理性能提高30倍，并且超過每秒4.0GB的持續吞吐能力，非常適用于大數據分析。
延遲問題
“大數據”應用還存在實時性的問題。特別是涉及到與網上交易或者金融類相關的應用。有很多“大數據”應用環境需要較高的IOPS性能，比如HPC高性能計算。此外，服務器虛擬化的普及也導致了對高IOPS的需求，正如它改變了傳統IT環境一樣。為了迎接這些挑戰，各種模式的固態存儲設備應運而生，小到簡單的在服務器內部做高速緩存，大到全固態介質可擴展存儲系統通過高性能閃存存儲，自動、智能地對熱點數據進行讀/寫高速緩存的LSI Nytro系列產品等等都在蓬勃發展。
安全問題
某些特殊行業的應用，比如金融數據、醫療信息以及政府情報等都有自己的安全標準和保密性需求。雖然對于IT管理者來說這些并沒有什么不同，而且都是必須遵從的，但是，大數據分析往往需要多類數據相互參考，而在過去并不會有這種數據混合訪問的情況，大數據應用催生出一些新的、需要考慮的安全性問題，這就充分體現出利用基于DuraClass™ 技術的LSI SandForce®閃存處理器的優勢了，實現了企業級閃存性能和可靠性，實現簡單、透明的應用加速，既安全又方便。
成本問題
對于那些正在使用大數據環境的企業來說，成本控制是關鍵的問題。想控制成本，就意味著我們要讓每一臺設備都實現更高的“效率”，同時還要減少那些昂貴的部件。重復數據刪除等技術已經進入到主存儲市場，而且還可以處理更多的數據類型，這都可以為大數據存儲應用帶來更多的價值，提升存儲效率。
在數據量不斷增長的環境中，通過減少后端存儲的消耗，哪怕只是降低幾個百分點，這種錙銖必較的服務器也只有LSI推出的Syncro™ MX-B機架服務器啟動盤設備都能夠獲得明顯的投資回報，當今，數據中心使用的傳統引導驅動器不僅故障率高，而且具有較高的維修和更換成本。如果用它替換數據中心的獨立服務器引導驅動器，則能將可靠性提升多達100倍。并且對主機系統是透明的，能為每一個附加服務器提供唯一的引導鏡像，可簡化系統管理，VPS，提升可靠性，并且節電率高達60%，真正做到了節省成本的問題。
