一、传统数据库技术的瓶颈

  • 海量数据冲击：传统的数据库架构难以有效处理TB甚至PB级别的数据，在存储和分析性能上遭遇瓶颈。
  • 分布式难题：如何构建可扩展至百万级服务器、跨越数百个数据中心、管理万亿级数据的全球分布式数据库成为巨大挑战。
  • 数据多样性挑战：传统的结构化查询语言(SQL)难以有效处理图像、文本、视频等非结构化数据，限制了数据价值的挖掘。

二、实时性与基础设施的挑战

  • 实时处理压力：与传统数据仓库和商业智能应用不同，大数据应用对实时性要求极高，需要全新的技术架构和处理机制。
  • 网络架构与数据中心：海量数据的传输、存储和处理对网络带宽、数据中心容量和运维效率提出严峻考验。
  • 存储技术革新：数据量的爆炸式增长要求存储技术不断突破，以应对数据安全、可靠性和可扩展性等方面的挑战。

三、图像化

(此处保留原始图像)