在大数据场景下，由于对存储资源需求大幅增加，存储系统更需要能够根据数据类型和生命周期策略灵活的进行资源分配。
全球数据量正以平均年增长率50%的速度增长，而当前数据总量的80% 都是最近两年产生的。在一些发达市场，各大型企业和机构已经在通过大数据分析，实现IT创造价值。同时，大数据也是一把双刃剑，若处理不好，可能给企业带来巨大的IT开支和IT效率低下。在竞争异常激烈的市场环境中，IT效率低下就意味着利润和市场份额的快速下降。
大数据的三个最明显的特征在于：数据量的快速增长、数据类型的快速增加，以及分析速度的快速提升。面对这些变化，企业在选择适用于大数据的信息基础架构时，首要考虑的因素就是信息基础架构对于大量数据存储的承载能力，以及在大数据量下保证计算分析时效性。基于这些要求，选择高扩展性、高性能、多业务承载能力的基础架构设备来承载大数据下的应用至关重要。IDC中国市场数据显示，2013年有60%的大数据相关投资用在了基础架构上。没有高效率的基础架构，大数据应用很难真正实现。
存储系统是企业IT基础架构的关键部分。存储单元所能够对外供给的容量扩展能力、数据吞吐能力、多业务承载能力有多强，就意味着从数据产生信息、从信息产生价值的效率有多高。同时，我们从另一个维度看， 不同类型的数据，其生命周期也是不同的。在大数据场景下，由于对存储资源需求大幅增加，存储系统更需要能够根据数据类型和生命周期策略灵活的进行资源分配。如何确保数据在热、温、冷等不同阶段能够在不同的存储介质中自由流动，进行分层存储和归档，从而实现数据访问效率、数据安全性和投资成本之间达到一个较好的平衡，是选择大数据存储的重要考虑因素。
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