2. Big Data is te complex voor traditionele opslag
Een andere grote uitdaging voor traditionele opslag bij big data? De complexiteit van datastijlen. Traditionele data zijn "gestructureerd". U kunt ze organiseren in tabellen met rijen en kolommen die een duidelijke relatie tot elkaar hebben.
Een relationele database - het type database waarin traditionele data worden opgeslagen - bestaat uit records met duidelijk gedefinieerde velden. U kunt dit type database benaderen met een relationeel databasemanagementsysteem (RDBMS) zoals MySQL, Oracle DB of SQL Server.
Een relationele database kan relatief groot en complex zijn: Deze kan bestaan uit duizenden rijen en kolommen. Maar cruciaal is dat u in een relationele database toegang heeft tot een stukje data door te verwijzen naar de relatie met een ander stukje data.
Big data passen niet altijd netjes in de relationele rijen en kolommen van een traditioneel dataopslagsysteem. Het is grotendeels ongestructureerd, bestaat uit talloze bestandstypen en omvat vaak afbeeldingen, video's, audio en inhoud van sociale media. Daarom zijn traditionele opslagoplossingen ongeschikt voor het werken met big data: Ze kunnen het niet goed categoriseren.
Moderne gecontaineriseerde toepassingen creëren ook nieuwe opslaguitdagingen. Kubernetes-toepassingen zijn bijvoorbeeld complexer dan traditionele toepassingen. Deze toepassingen bevatten veel onderdelen - zoals pods, volumes en configmaps - en moeten regelmatig worden bijgewerkt. Traditionele opslag kan niet de nodige functionaliteit bieden om Kubernetes effectief te draaien.
Met een niet-relationele (NoSQL) database zoals MongoDB, Cassandra of Redis kunt u waardevolle inzichten krijgen in complexe en gevarieerde sets ongestructureerde data.
3. Big Data is te snel voor traditionele opslag
Traditionele dataopslagsystemen zijn bedoeld om data gestaag te bewaren. U kunt regelmatig meer data toevoegen en vervolgens analyses uitvoeren op de nieuwe dataset. Maar big data groeien vrijwel onmiddellijk, en analyse moet vaak in realtime gebeuren. Een RDBMS is niet ontworpen voor snelle fluctuaties.
Neem bijvoorbeeld sensordata. Internet of things (IoT)-apparaten moeten grote hoeveelheden sensordata verwerken met een minimale latentie. Sensoren verzenden data uit de "echte wereld" met een bijna constante snelheid. Traditionele opslagsystemen hebben moeite met het opslaan en analyseren van data die zo snel binnenkomen.
Of een ander voorbeeld: cyberbeveiliging. IT-afdelingen moeten elk datapakket dat via de firewall van een bedrijf binnenkomt, inspecteren om na te gaan of het verdachte code bevat. Elke dag kunnen vele gigabytes door het netwerk gaan. Om niet het slachtoffer te worden van cybercriminaliteit, moet de analyse onmiddellijk plaatsvinden - alle data in een tabel opslaan tot het einde van de dag is geen optie.
De hoge snelheid van big data is niet vriendelijk voor traditionele opslagsystemen, wat een hoofdoorzaak kan zijn voor het mislukken van projecten of het niet realiseren van ROI.
Uitdagingen voor big data vereisen moderne opslagoplossingen
Traditionele opslagarchitecturen zijn geschikt voor het werken met gestructureerde data. Maar als het gaat om de enorme, complexe en snelle aard van ongestructureerde big data, moeten bedrijven alternatieve oplossingen vinden om de resultaten te krijgen die ze zoeken.
Gedistribueerde, schaalbare, niet-relationele opslagsystemen kunnen grote hoeveelheden complexe data in realtime verwerken. Deze aanpak kan organisaties helpen om de uitdagingen van big data moeiteloos te overwinnen en baanbrekende inzichten te vergaren.
Als uw opslagarchitectuur moeite heeft uw bedrijfsbehoeften bij te houden - of als u het concurrentievoordeel van een datamature bedrijf wilt verwerven - kan een upgrade naar een moderne opslagoplossing die de kracht van big data kan benutten, zinvol zijn.
Pure biedt een reeks eenvoudige, betrouwbare storage-as-a-service (STaaS)-oplossingen die schaalbaar zijn voor elke bedrijfsomvang en geschikt voor alle use cases. Lees meer of ga vandaag nog aan de slag.
