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在信息生命周期管理中,大数据意味着大挑战

本期看点:

一、从数据看全球钢铁生产和贸易趋势:2013年底钢铁市场或将复苏?(下)

——根据世界钢铁协会(World Steel Association)和国际钢铁统计局(ISSB)整理并公布的数据,英国《金属导报》对钢铁生产和贸易趋势进行了分析和展望。虽然世界不同地区钢铁产能发展的情况不尽相同,但中国制造业增速放缓、美国经济增长步履蹒跚、欧洲紧缩政策产生的抑制效应等因素,对一直处于迅速扩张中的全球钢铁产能造成了较大打击。

二、在信息生命周期管理中,大数据意味着大挑战

——广泛的信息生命周期管理(ILM)很难在大数据环境下得到保证,这体现在以下几个方面:新的大数据平台、新的大数据主题领域、新的大数据量表。大数据将新平台传达到企业的计算环境中,而用现有的ILM工具很难处理这些新平台里的数据。当你估计你的大数据环境时,你将需要确定你当前的容量(存储能力)、速率(带宽、处理器和存储速度)、种类(元数据深度)是否满足ILM的需求。据预测,即使我们想做,也不可能将看似无限、没有尽头的数据流存储到云中。生命周期管理是有尽头的,这就是为什么我们如此需要ILM的原因。

三、2013年德国企业存储情况调查——虚拟化存储

——2013年5月,IDC发布了一份名为《2013年德国存储的情况调查:通过高效存储技术优化计算中心》的报告,对219家德国企业进行了调查。56%的受访企业已经开始使用虚拟化存储,还有不到三分之一的受访企业计划在未来一年内开始使用。虽然现在存储虚拟化的普及程度还比不上服务器虚拟化,但也正在迎头赶上。


从数据看全球钢铁生产和贸易趋势:

2013年底钢铁市场或将复苏?(下)

译自:2013年6月【英国】metalbulletin.com

编译:工业和信息化部国际经济技术合作中心  王叶子

贸易趋势

由于扁钢产品每吨含有的价值普遍较高、能够更好地节约运输成本并且运输的距离较远,因此在全球钢铁轧制产品贸易中占很大份额。

2012年,扁钢产品贸易量占全球钢铁贸易的比例接近50%,达到1.4亿吨(不包括欧盟内部贸易),较2011年下降2.6%,但比经济危机前的最高点——1.42亿吨仅低不到200万吨。

钢铁半制成品2012年的全球贸易量比2011年增长了200万吨,长材产品增长了11%达到6760万吨。以长材产品为主的钢铁厂面临着国内建材市场低迷的困境,因此他们转向国外市场,这在一定程度上推动了出口贸易的增长。

由于全球油气产品的需求依旧强劲,2012年的钢管贸易为3440万吨,与2011年持平。

在2012年,钢铁制成品和半制成品的全球出口依旧延续着长期以来的下滑趋势,总出口额为4.14亿吨,占产量的比例为28.7%。与十年前的38.2%相比,下降了许多。

这从某种程度上意味着,在过去十年间不断扩张的产能和增长的产量,大多是以国内市场为目标。

中国钢铁企业正处于一个停滞的国内市场中。对于中国钢铁企业出口潜力的担忧,笼罩了那些位于中国海外目标市场中的企业。这导致了WTO贸易案件的频发和关于保护性关税的呼吁。

尽管中国的钢铁出口只占其产量的很小一部分,但在2012年全球钢铁出口国排名中,中国还是以5480万吨位列第一。

表4 全球钢铁产品贸易,2006年-2012年

                                                单位:百万吨 

 

2006

2007

2008

2009

2010

2011

2012

半成品

58.9

57.4

57.0

48.8

52.8

50.7

52.7

长材

60.1

71.2

69.1

51.4

56.1

60.8

67.6

扁材

134.8

142.2

136.4

110.7

137.8

144.4

140.7

钢管

30.0

32.6

35.5

24.2

28.3

34.6

34.4

来源:国际钢铁统计局(ISSB)

 

表5 全球十大钢铁出口国,2012年

排名

国家

出口量(百万吨)

1

中国

54.8

2

欧盟(27国)*

47.1

3

日本

41.5

4

韩国

30.2

5

俄罗斯

26.7

6

德国

26.0

7

乌克兰

24.1

8

土耳其

18.7

9

意大利

18.3

10

法国

14.6

*不包括欧盟内部的贸易。

来源:世界钢铁协会(World Steel Association)

 

表6 全球十大钢铁进口国,2012年

排名

国家

进口量(百万吨)

1

美国

31.5

2

欧盟(27国)*

29.5

3

德国

22.9

4

韩国

20.4

5

泰国

15.2

6

中国

14.2

7

意大利

13.9

8

法国

13.2

9

印度尼西亚

12.2

10

土耳其

11.5

*不包括欧盟内部的贸易。

来源:世界钢铁协会(World Steel Association)

长期展望

鉴于人口增长和钢铁需求的关系,就某种程度而言,人均钢材表观消费量的

 
   

趋势能够帮我们分析哪些地区的经济体拥有成熟的或处于增长中的工业基础,以及钢铁业的未来走向。

 

 

 

图3-1 钢材表观消费量,2006年-2012年(单位:百万吨)

来源:世界钢铁协会(World Steel Association)

2007年,人均表观消费量达到最高值——402kg。而欧盟的钢强度在过去5年间大幅度下降,2012年仅为278.5kg,原因主要是人口的相对稳定以及钢铁行业的整体下滑。

独联体的钢强度在2007年至2009年持续下降后,从2009年开始稳步提高,2012年为218.2kg;北美自由贸易区2007年到2012年间的钢铁消费走势和独联

 
   

体相似,但复苏的势头比较微弱,2012年为281.1kg,比2007年少了37.7kg。

 

 

 

 

图3-2 钢材表观消费量,2006年-2012年

来源:世界钢铁协会(World Steel Association)

不出所料,亚洲的人均钢材表观消费量呈现出最为稳定的增长势头,非洲则拥有提高钢材消费的巨大潜力, 因为目前它的人均表观消费量最低。

增长的人口和发展中的经济体,意味着钢铁需求在很长一段时期内将保持增长。在短期,保持盈利是大多数钢铁企业最为关心的问题。

西马克集团(SMS Group)是世界最大的钢铁企业之一,其在今年6月发布的2012年度报告反映出目前存在于大多数钢铁企业中的这种担忧的情绪。SMS Siemag(平材产品)的订单额较上一年减少了24%,至15.19亿欧元,而SMS Meer’s(长材)的订单额也下降了16%至11.52亿欧元。

但西马克集团的总裁兼首席执行官Heinrich Weiss对于未来还是充满乐观的,他说:“尽管我们的客户目前对于投资还犹豫不决,但我们预计,2013年底钢铁市场会略有回升。”

(完)

在信息生命周期管理中,

大数据意味着大挑战

译自:2013年8月15日【美国】http://www.infoworld.com

编译:工业和信息化部国际经济技术合作中心  张乐

尽管生命周期管理工具并不成熟,但无论数据的大小和种类,都要被数据生命周期管理。

当信息生命周期管理(ILM)遇上数据时,它面临新的问题,主要的挑战有三部分:许许多多大小不同的大数据,大多数新数据都存在的“短命”的本质,让数据具有大容量、高速率、多变性的难度。

以上是Loraine Lawson 在近期的一篇文章中提出的,她在这个问题上与笔者大致的想法是一致的,但笔者不同意她所说的:ILM在处理大数据时需要比处理小规模的数据分析环境更花费精力。信息生命周期管理并没有为商业数据的安全、管理做出更多。

但有所改变的是,广泛的ILM很难在大数据环境下得到保证,这些体现在以下几个方面:

新的大数据平台

大数据正将新平台(Hadoop、NoSQL、缓存、图表数据库)以及MPP RDBMS、柱状图、空间数据库传达到企业的计算环境中,而用现有的ILM工具来处理这些新平台里的数据,是很难的。

同样,如果你在公共云中处理大数据,你需要用到ILM的任意特征——或强大、或脆弱、或适中,而这些特征是提供者的环境最本质的特征。

为了缓解在这个复杂新环境的危机并维持核心数据的强大自信心,你需要仔细检查新数据平台,来保证它们拥有ILM的特征(数据安全、数据管理、数据存档、数据保留),这些特征和你将它们部署一样的重要。

新的大数据主题领域

数据管理中心是一个存储管理办公系统记录的地方,这些记录包括了顾客的、财务的及人力资源的,而大数据没有改变公司对数据管理中心的要求。这就是为什么你需要建立企业级数据仓库(EDW),大部分的EDW都在传统的RDBMS数据平台运行,并且包含了强大的ILM。

但这些记录数据领域的系统可能在你的新的大数据平台中很少出现,大部分记录数据都将重点从社交、事件、传感器、点击量、空间和其他新来源上转移到处理新数据上。

这些新数据领域在某种意义上来说是很短暂的,以至于没有必要将这些数据保存在永久系统记录中。

新的大数据量表

大数据并不意味着你的新平台支持无限大的容量、瞬间的速率,或是特别多的种类。而这种巨大的新数据是不可能在任何地方进行存储的,使我们面临科技和经济上的约束。这一现实将让大数据管理者深入关注多点温度存储管理、归档、和保留的政策。

当你估计你的大数据环境时,你将需要确定你当前的容量(存储能力)、速率(带宽、处理器和存储速度)、种类(元数据深度)是否满足ILM的需求。

笔者也不同意权威专家所认为的大数据改革将消除任何人想要删去任何数据的需要——除非是我们真的想这么做。

是的,好像大数据会继续成倍增加,也好像大数据平台的成本会继续下降。但笔者仍怀疑对大数据云的实施和管理成本能降为零成本的说法。

如果笔者的预测是正确的,即使我们想做,也不可能将看似无限、没有尽头的数据流存储到云中。生命周期管理是有尽头的,这就是为什么我们如此需要ILM的原因。

2013年德国企业存储情况调查

——虚拟化存储

译自:2013年7月30日【德国】www.it-business.de

编译:工业和信息化部国际经济技术合作中心  李丹宇

2013年5月,IDC发布了一份名为《2013年德国存储的情况调查:通过高效存储技术优化计算中心》的报告,对219家德国企业进行了调查。本次调查的目的是分析企业在存储领域如何应对数据海量化的挑战,重点调查的技术包括虚拟化存储、云端存储、固态硬盘(SSD)/闪存、融合系统、横向扩展存储(Scale Out)以及软件定义存储。

 

 
   

56%的受访企业已经开始使用虚拟化存储,还有不到三分之一的受访企业计划在未来一年内开始使用。虽然现在存储虚拟化的普及程度还比不上服务器虚拟化,但也正在迎头赶上。

 

 

 

图:2013年德国存储情况调查

来源:IDC

企业使用虚拟化存储的目的主要是为了提高存储的效率。虚拟化存储就是将物理基础设施的存储能力抽象成存储池(Storage-Pool),并根据需要进行分割和分配。受访的IT负责人中,有41%的人希望通过存储虚拟化技术更充分地利用企业的存储设备,36%的受访者希望提高存储效率,还有32%的受访者期待提高存储设备的性能。总而言之,企业主要把虚拟化存储当作一种提高存储系统效率的有效手段。

 

                                                                                                                                                             —转至 IT国际快讯 第970期

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点击次数:  更新时间:2014-02-15 18:14:09  【打印此页】  【关闭
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