如何解决数据的存储问题？云计算给你解决

       大数据的快速迭代，首先要解决的是数据的存储以及更新的问题。因为包含大量的非结构化数据，这时处理传统结构化数据的技术已经难以应对。这一点，云计算已经提供了非常完善的解决方案。从硬件平台来看，廉价的x86服务器集群提供了性价比极高的计算和存储平台。

（云计算）

（1）x86处理器能力强、高扩展性，产业链成熟。目前，x86服务器在计算能力、高可用性、可靠性等方面已经跟UNIX服务器不分伯仲。从目前注重节能的趋势来看，随着制程的演进以及架构的翻新，新一代的 x86产品不仅将具备更高的效能，同时也具备更低的功耗。

（2）为虚拟化提供强大支持。英特尔最新一代 x86微处理器本身已经包括了对于虚拟化的支持。目前来看，基于x86平台下的虚拟化已经成为整个虚拟化界的趋势。

（3）开放架构，支撑关键业务。x86 在开放性上具有先天的优势，这无疑给用户提供了更加灵活、丰富的选择。在云计算日益深入人心的今天，开放性已经成为业内的共识，云计算的未来必定是建立在开发性架构的基础之上。开放式架构+开源操作系统+开源软件将是大势所趋，符合云计算这种全新的IT使用模式。

（4）标准化。x86 处理器所使用的指令集是符合工业标准的架构，几乎市面上所有的开发套件都有支持x86处理器的，加上完整支持32位和64位的运算体系，以及更低的功率消耗，这对于目前日趋复杂的嵌入式应用而言有着相当大的帮助，开发者可以轻易地按照不同的应用环境来选择具备不同效能指针的产品。

此外，在大数据处理的平台软件方面则离不另一个软件框架标准，那就是分布式运算系统 Hadoop。这是一个基于 x86 的分布式计算框架，Hadoop 最早来源于 Google 的MapReduce和文件系统（GFS），后由Yahoo完成绝大部分初始设计和开发。短短几年时间，Hadoop从互联网行业开始兴起，如今已经成为重要的并行处理架构标准，并被公认为分析存储大数据的关键平台。除了提供高可用性之外，与传统方法相比，Hadoop是一种更加经济高效的大型非结构化数据集处理方法，同时提供了极大的可扩展性和速度。

基于x86和Hadoop的云计算平台已经基本成为事实上的工业标准。单台x86的能力或许很小，但成千上万台x86服务器形成的集群效应，可以很好地解决大数据的存储及计算。

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