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大数据带来了巨大的挑战。 这种类型的数据收集将继续以极大的速度扩展。 研究表明，近90％的数据是在过去两年中生成的，因此面临的挑战是处理海量数据。 数据中心必须适当地支持这种大规模的数据爆炸。
考虑大数据及其存储时，数据中心至关重要。 一方面，这种数据爆炸使我们有机会获得更多的洞察力。 另一方面，庞大的数据量带来了巨大的挑战。 最大的挑战之一是管理数据存储，即数据中心管理。
让我们看一下大数据对数据中心的一些主要影响。
电气基础设施
数据中心的电气基础设施是处理大数据的主要问题之一。 最大的问题是现有的电气基础设施是否能够承担如此庞大的数据负载。 答案是否定的，因为庞大的数据量需要由更强大的电气基础设施来处理。 因此，必须增强现有的电气基础设施或部署新的基础设施。 组织正在采取措施来衡量其现有电气基础设施和未来扩展计划的适用性。 在考虑数据量及其处理时，电气基础设施的可靠性也很重要。电力和冷却
大数据对数据中心的功耗有间接影响。 随着电力基础设施的扩展，电力消耗增加了很多倍。 如何满足这种电力需求是一个大问题。 本质上，电力应可靠，可再生，丰富且节能。 因此，大数据需求对电力需求和成本具有连锁效应。 数据中心经理正在计划未来的功耗及其相关成本。
数据中心的位置对于成本估算也很重要。 当前的趋势是将数据中心迁移到远离主要城市的偏远地区。 冷却成本也是要记住的重要一点，因为它大约占总功率成本的30％到40％。 在许多情况下，数据中心正在朝北方气候发展，因为全年的温度较低，因此对制冷的需求大大降低。
储存基础架构
大数据还将影响数据中心存储基础架构。 这些数据中心旨在存储关系数据，但是现在数据中心应该存储不同类型的数据（例如结构化，非结构化和半结构化等）。 因此，需要增强存储基础架构以支持和存储大量数据。 大数据具有其自身的特性，例如速度，容量，准确性和多样性，因此数据中心存储基础架构应能够支持这些功能。 为了克服这些复杂性，组织必须制定适当的存储计划以支持大数据。交通模式变化
大数据依赖于许多不同的数据源。 数据的类型，量和格式也不同，因此总体数据模式有所变化。 数据流量模式的这种变化是一个主要问题。 为了应对这种新的大数据流量模式，数据中心工程师正在考虑创新设计及其部署。 流量模式的变化也直接影响数据中心的存储。 数据中心存储架构必须与新数据格式兼容。 组织正在不断创新新方法来管理具有大数据负载的数据中心。安全
数据中心安全将是受到大数据爆炸影响的另一个主要因素。 大数据与数据有关，因此在存储级别的安全性是要克服的关键挑战。 数据必须安全，因为其中包含组织的机密信息。 组织正在研究不同的方法来避免安全威胁。 数据中心安全性必须在网络级别，存储级别以及应用程序级别实现。 随着数据中心基础架构的扩展以支持大数据量，应该进行安全计划以减轻来自各个方向的威胁。数据中心网络
大数据还将影响数据中心网络基础设施。 现有的数据中心WAN（广域网）链路能够处理中等带宽要求。 由于应用程序最初仅通过人工生成的请求与数据中心进行交互，因此与大数据流入量相比，这些请求的量相对较小。 大数据源将向这些数据中心发送大量数据，这将增加入站带宽需求。 因此，必须修改/升级数据中心网络基础结构以支持数据量和速度。 这也将增加网络的带宽需求。
有影响全球数据中心的不同大数据因素。 主要挑战是电力基础设施，电力和冷却。 受影响的其他领域与数据中心存储，网络，数据模式和安全性有关。 随着大数据的不断发展，它将继续带来新的挑战。 因此，未来的数据中心必须在设计时考虑所有这些因素。
