随着数据的大规模扩展，寻找有效的传输方式

用于分析、机器学习和其他类型分析的数据正在以越来越快的速度获取。但是 Tbytes（甚至 Zbytes）的数据需要一个有用的传输系统，虽然我们已经从通过单个管道移动数据过渡到基于云的服务，但我们在实践中面临着扩展的需求。物联网设备正变得越来越普遍，我们需要考虑如何在突然面临需求之前传输指数级的数据量。

实时大数据分析等应用程序需要对所有数据进行高带宽访问。由于带宽和容量，标准硬件解决方案可能被证明是不够的。因此，为了解决成本（尤其是在扩大规模时）、带宽、容量和长期可靠性，目前有两种有效的选择。第一个是高速互联网上的云计算，第二个是具有高速光纤连接的本地化便携式存储阵列。

云解决方案

云解决方案的优势包括将成本和增长的麻烦转移到云提供商身上。本地机器可以卸载到通常可靠的云系统。具有冗余和历史备份的企业级存储阵列通常可从许多云提供商处获得，这些云提供商通过部署多个分散数据中心的网络提供额外的可靠性和性能。随着全球数据中心生态系统不断壮大，维护着海量虚拟云，云解决方案提供了一种日益强大和便捷的方式来存储和传输由物联网、自动驾驶汽车和其他互联智能设备等新技术和应用程序生成的大量数据。

但是，虽然标准 Internet 连接提供了方便的访问，但它也限制了 Internet 连接速度的带宽。在放弃维护系统的麻烦的同时，您也放弃了对云机器性能的控制，仅限于提供的内容。

本地化便携式解决方案

借助本地化的便携式解决方案，可以定制性能以满足应用需求，提供极大的灵活性。计算负载仍然可以卸载，这次从客户端机器转移到服务器上，您可以设置安全协议，以便只有本地客户端可以访问系统。本地化系统的主要优点是使用高速光纤网络适配器的连接速度要高得多。以太网上的 10Gb/s 连接已经开始打入消费级市场，并且通过商业级 SFP 连接和光纤互连可以获得更高的速度。与互联网上 96Mbps/32Mbps 的全国平均水平相比，这提供了明显更快的速度。预计物联网将产生 Zettabytes随着利用这些海量数据集的机器学习等新技术的增长和发展，这种速度可能不足以满足某些应用程序的需求。除了增加的总带宽外，本地化解决方案还提供更低的延迟，并且可以使需要低响应时间的应用程序受益，例如高分辨率镜头的视频编辑和合成/渲染好莱坞级特效序列。为了提高速度和响应能力，本地化存储系统可以使用固态存储驱动器作为高速数据缓冲区进行定制，或用于替代传统硬盘驱动器存储介质作为主要存储单元。

借助本地化单元，整个存储系统的传输和部署可以像使用 CP Technologies 的便携式存储阵列一样简单地将其运送到所需位置并连接起来. 这些类型的存储设备为将数百 TB 的数据迁移到云提供商提供了一种方便有效的方法。数据可以使用高速光纤连接在最短的时间内传输并存储在系统上，然后手动携带或运送到云提供商的数据中心。使用此类本地化解决方案，与通过 Internet 发送所有数据相比，您可以通过在新位置重新部署来显着更快地传输 TB 数据。而且，如果您需要 Internet 可访问性，可以将本地化解决方案配置为可访问 Internet。此外，通过使用独立的便携式存储单元，您还可以在从站点到站点传输数据时保持高度的数据安全性，

本地化存储的主要缺点是它不如分散式云存储强大。如果发生洪水或其他天灾，而您没有额外的场外机器，那么您可能会失去一切。容量和增长将受到本地机器的大小和数量的限制。虽然本地化解决方案往往具有很高的成本效益，但在扩展现有存储解决方案时需要考虑额外的空间、电力和冷却成本。

无论哪种解决方案最适合您，都需要考虑创建数据冗余。分散式云可以通过将数据分散到多个数据中心来减轻灾难的影响。本地系统应与随附的异地存储解决方案一起使用，以确保数据系统的安全性与其地理位置分离。在将机器从站点转移到站点时，采用 CP Tech 制造的坚固设计可确保数据在传输过程中保持安全。

审核编辑 黄昊宇