大數(shù)據(jù)時(shí)代 Commvault扮演怎樣的角色？
時(shí)間：2022-04-05 07:00:01 | 來源：行業(yè)動(dòng)態(tài)
時(shí)間：2022-04-05 07:00:01 來源：行業(yè)動(dòng)態(tài)
根據(jù)IDC報(bào)告，2019年全球大數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)的營(yíng)收有望達(dá)到1870億美元。同時(shí)，研究還顯示，企業(yè)利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型洞見做出的商業(yè)戰(zhàn)略決策，可將生產(chǎn)力提升33%。顯而易見，數(shù)據(jù)對(duì)于當(dāng)今企業(yè)而言的重要性。
隨著現(xiàn)代業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，當(dāng)前無論是IaaS、PaaS還是SaaS層， 方案堆積現(xiàn)象頻現(xiàn)，無法將企業(yè)的真實(shí)情況反映出來，企業(yè)需要對(duì)所擁有數(shù)據(jù)做出完整梳理并掌控，因此Commvault提出的理念即數(shù)據(jù)管理，并不只是簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)獲取、分析，而是將不同時(shí)期、不同來源、各個(gè)類型的應(yīng)用數(shù)據(jù)匯聚一起，高效的存儲(chǔ)并進(jìn)行分析，提取商業(yè)價(jià)值。在這個(gè)過程中，Commvault扮演著類似于"心臟"的重要角色。
眾所周知，數(shù)據(jù)分析的過程并非易事，Commvault的內(nèi)部數(shù)據(jù)分析引擎，將整理后的數(shù)據(jù)提供至相關(guān)行業(yè)做深入挖掘。"在這個(gè)過程中，Commvault可以被理解為收集者、搬運(yùn)工、分析者，同時(shí)兼具搜索和分析，最重要的是數(shù)據(jù)的展現(xiàn)者。"李可解釋到。
事實(shí)上，所有的數(shù)據(jù)都有兩種形式持久化，一是在傳輸過程中數(shù)據(jù)流，當(dāng)數(shù)據(jù)通過應(yīng)用發(fā)生流動(dòng)時(shí)，Commvault可通過某種方式獲取實(shí)時(shí)傳輸數(shù)據(jù)源；二是無論是Hadoop的應(yīng)用寫入、虛擬機(jī)、文件系統(tǒng)日志存儲(chǔ)路徑或基礎(chǔ)架構(gòu)層，只要數(shù)據(jù)有寫入或流動(dòng)，必定會(huì)觸發(fā)規(guī)則，成為持久化的一個(gè)環(huán)節(jié)。
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