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走进2021年数博会,看镭速传输如何应对大数据传输挑战
信息技术的不断进步,为企业发展创造了新机遇,同时也向大数据环境下的基础环节——数据传输提出了新挑战。5月26-28日,镭速传输亮相中国国际大数据产业博览会并与众多大数据企业进行了深入交流。大数据传输遇上了哪些难题?企业又当如何应对?镭速传输在展会现场为企业做出了满意解答。 一、数据量剧增,数据传输效率低 大数据时代,GB、TB、PB成为很多企业数据量的基础单位。以往企业可以选择云盘、FTP、QQ、邮件等方式完成数据传输,但面对如今GB级起步的大数据,传统的传输方式难以应对。 镭速传输大文件传输系统搭载云语科技自主研发的Raysync超高速传输协议,可以彻底消除底层瓶颈,克服传统网络、硬件的限制,充分利用网络带宽,传输速率提升近百倍,能够轻松满足TB级别大文件和海量小文件高速传输。 二、数据传输场景复杂,传输阻碍增多 大文件传输,海量小文件传输,跨国传输,数据备份、同步、迁移等数据传输场景越来越复杂;企业的业务开展涉及多方文件联动,这个环节将涉及多个系统和服务器,数据传输的影响因素变多,难度越来越大。 镭速传输支持主流操作系统,提供SDK集成产品,能够与企业现有系统快速集成部署,轻松搭建自动化文件传输网络,单个客户端与服务器之间的传输连接支持10Gbps,通过负载均衡,最大可支持100 Gbps,数据传输效率大大提升;也支持多种常用鉴权方式,可与原有用户鉴权系统进行无缝对接。 三、网络环境复杂,数据丢失、泄露事件层出不穷 结合云计算、大数据将现有的各种硬件、带宽资源和虚拟化技术聚集在一起,促使数据传输环境越来越复杂,暴露的攻击面和攻击路径也远远多于传统网络环境。网络环境中大规模病毒爆发、网络瘫痪的事件层出不穷。 为确保传输数据安全,防止数据泄露、破解、监听等安全问题,镭速传输强化内部数据通信安全性管控,采用金融级AES-256加密技术,传输过程中使用SSL加密传输,有效确保数据传输安全。同时,采用一体化安全管理模式,对于各类文件数据、数据类型、用户行为日志等进行统一管理和监控,全方位分析预警安全隐患,有效进行数据风险管理。 科技飞速发展,市场环境瞬息万变。未来,大数据产业面对的挑战将会越来越多,为更好帮助大数据产业应对挑战,镭速传输将持续不断的强化大文件传输技术。欢迎您关注我们,更多优质产品信息与活动咨询将在镭速传输官网推出。
2021-06-06
预测2021数博会:最新大数据传输技术刷新传输记录
2021年5月26日-28日,第二十八届中国国际大数据产业博览会将于贵阳·国际会议展览中心举办。这是一场专注于大数据领域的综合博览会,预计400余家企业和机构参展,共同分享大数据发展新成果,交流探讨业界新理念、新观念和新思维。 本届数博会,镭速传输带来的最新大数据传输技术将会是一大重头戏,这一技术的到来能不能刷新大数据传输的速度记录?镭速传输会不会是推动大数据产业高速发展的强大力量?W2展馆F03展位,让我们拭目以待。 镭速传输催生于全球新一代信息产业变革,在充满挑战与机遇的全球变局中,凭借自主研发的Raysync超高速传输协议已经为IT、金融、影视、生物基因、制造业等众多领域的2W+企业提供安全、可靠、高效的大数据传输解决方案,解决企业数字化转型难题、打破数据孤岛、数据上云、交互等众多挑战,助力企业数据流动,释放数据价值。在此次数博会中,镭速传输将向各数据产业推送大数据传输系统、镭速Proxy代理加速、镭速RaySSH加速等5个大数据传输加速产品。 Raysync新技术轻松应对大数据传输挑战 Raysync超高速传输协议作为镭速传输核心技术,这一突破性技术不是简单优化或加速数据传输,而是利用突破性传输技术彻底消除底层瓶颈,克服传统网络、硬件的限制,充分利用网络带宽,实现超低延时、高速、端到端的输出服务。 同时针对企业在数据交互、跨平台、提供全方面支持,实现企业内、企业间的传输标准化。镭速智能数据压缩、间歇传输技术也能够有效减轻网络负荷,优异的断点续传、数据校验技术确保数据传输稳定可靠,智能管理系统实现数据交互、同步、备份等企业业务需求。 高集成性能够实现快速集成到企业现有OA、ERP等系统,有效降低企业研发成本,实现各业务系统与操作系统平台间的数据文件联动,解决数据孤岛问题。 与TCP协议传输对比 TCP传输协议在理想条件下可提供可靠的数据传递,但它存在着一个固有吞吐量瓶颈,随着远距离 WAN 上出现的数据包丢失及延迟增加,该瓶颈则变得更加突出且严重。 镭速传输以一种创新方法在应用层实现可靠性,消除了 TCP 的低效率、数据丢失、处理错误以及所导致的传输速率不稳定等障碍。为了保证 100% 的可靠性,镭速传输实施它自己从理论上已证明的最佳机制,该机制可准确识别并转发传输通道上的真正数据包丢失情况。 与FTP传输对比 测试环境:服务端主机为阿里云深圳Linux环境,Centos7.4系统; 客户端主机为深圳阿里云Window环境,WIN2008 R2系统; 内网带宽均为1Gbps; 产品均安装在同一服务端主机与客户端主机上。 大数据传输技术能否刷新大数据传输的速度记录? W2展馆F03展位,镭速传输,敬请期待! 数据为王,速度至上。届时,镭速传输最新的大数据传输技术将以“现场视频演示+应用场景分析+客户案例解读” 的方式在展会现场呈现,镭速专业人员将于现场为到场朋友带来直观的体验并对实际需求做具体分析。更多惊喜,欢迎您莅临现场了解!
2021-05-20
大数据传输与文件同步,海内外加速传输45秒传送1G文件
大数据传输有多烦?邮件限制大小;社交软件QQ、微信不仅限制大小,还限制速度;移动硬盘转移,一次还好,一个公司这怎么整对硬盘“不好”,累啊!大数据传输与文件同步的两个问题:数据体量大,传输速度慢。 大数据传输的解决方向: 数据读写速度、网络带宽利用率、文件传输协议 以上这些方法,或在没有专业技能的条件下,我们如何简单方便的进行大文件传输呢? 找对大文件传输工具,选好文件传输协议! 镭速传输自主研发的Raysync超高速传输协议,该协议是基于云计算、互联网、大数据架构应用,突破传统FTP,HTTP的传输缺陷,传输速率相较于FTP提升100倍,带宽利用率达96%以上,能够轻松满足TB级别大文件和海量小文件极速传输需求。 10GB大文件传输,实测数据如下: 传输实况: 文件传输结果: 跨国大文件传输——10GB文件从纽约传输至北京,实测FTP传输耗时34小时,平均传输速度85KiB/s,镭速传输仅需7分30秒(1G文件传输约为45秒),平均传输速度高达22MB/s ,传输时效提升了272倍。 镭速传输作为一站式大文件传输解决方案提供商,已经为IT、金融、影视、生物基因、制造业等众多领域的2W+企业提供了高性能、安全稳定的大文件传输与加速传输管理服务。更多大文件传输问题,欢迎访问镭速传输官网咨询。
2021-04-27
大数据存在于各行各业,一个大数据时代正在到来
以互联网为代表的“信息高速公路” 计划发展20年来,人、机、物三元世界高度融合,颠覆了人类的生产生活方式,引发了数据规模的爆炸式增长。 邬贺铨院士在《求是》杂志的载文中指出,1998年全球网民平均每月使用流量是1 MB,2000年是10 MB,2003年是100 MB,2008年是1 GB(1 GB等于1 024 MB),2014年预计达到10 GB。全网流量累计达到1 EB(即1 024 PB)的时间在2001年是一年,在2004年是一个月,在2007年是一周,而在2013年仅需一天。我国网民数居世界之首,每天产生的数据量也位于世界前列。总之,大数据存在于各行各业,一个大数据时代正在到来。 据预测,未来10年全球数据将增加50倍,对数据进行处理分析的服务器数量将增加10倍。对海量数据进行存储、处理和传输,对网络基础设施提出了前所未有的高要求。据预测,未来几年内,数据中心之间的流量将以每年34%的速度增长,到2015年达到1 ZB。 在网络基础设施的建设中,数据中心之间网络的成本占主导地位。增加网络节点交换容量,提高网络资源利用效率成为大数据时代网络技术面临的最大挑战。一个典型的例子,是作为世界上最大的基因研究所华大基因(BGI),目前仍然依赖传统邮寄的方式,而不是网络传输的方式来传递数据。这是因为目前的网络体制是从电信时代建立起来的,无法提供大数据时代的大容量高效传输,成为大数据应用快速发展的一个瓶颈。 在数据量爆炸式增长的同时,由数据交换和文件传输所造成的能源消耗也在不断增加。据统计,2006年仅在美国,数据中心中网络设备一年所消耗的电能为30亿千瓦,并且这个数字在快速地攀升。 到2010年,数据中心所消耗的电能占全球总电能消耗的1.3%,在美国,这个数字为2%。在电交换方式下,如果接口速率从目前的10 Gbit/s 升级到40 Gbit/s,则网络节点接口和交换矩阵能耗将在目前的基础上翻番。 以电分组交换(IP)为基础的网络技术从能耗上来说缺乏大规模扩展的可能性,难以满足大数据时代数据中心内部和数据中心之间的交换和传输的需要,而依靠光电路交换技术来提供大数据流的动态弹性大管道,与IP一起构成跨层的联合交换体制,使大量的小数据流尽可能用IP处理,少量的大数据块尽可能用光交换处理,这样才有可能将数据流的传输能耗降下来。
2021-04-16
大数据时代数据流的传输特征和网络发展机遇
研究表明,大数据时代网络数据流的分布出现了新的特征,少量的巨块数据消耗了大部分网络带宽,如同“寡头”侵占了大量资源。在一个典型的数据中心网络中,以交互性强的信息为主的短流(数KB,称为老鼠流)数量上占90%以上,但流量上却不足10%。长流(100 MB~1 GB,称为大象流)在数量上只占10 %以下,但流量上却占90 %以上,并且其中大部分100 MB左右的数据流是由大文件切割而来的,实际的数据流达到GB级甚至TB级之巨,相当于大数据“寡头”,数据流的两极分化在快速拉大。 显然,利用现有的方式将占主体的大象流打包并进行逐跳(per-hop)处理,网络数据的传输效率必然十分低下,相应的能源消耗也非常高,与可持续发展策略相违背。与此同时,大象流和老鼠流之间的资源竞争,也使得在网络瓶颈链路上老鼠流难以获得足够的带宽,各种丰富多样的交互式应用的体验难以得到保证。 另一方面,以基因研究、脑科学、高能物理、大科学计算和数据中心之间数据同步等为代表的海量数据传输需求,都有一个共同的特征,就是对数据整体的递送时延要求较为宽松,如图2所示。此类数据通常不要求传输开始的时间,但要求全部数据流最后送达的时间,并且要求整个数据块的完整性 。这与网页浏览、电子邮件、微博微信、电子商务、即时消息/音视频等应用要求数据被实时、即时递送形成了鲜明对比。例如,由欧洲大型粒子对撞机产生的27 TB的数据,需要以天为单位分发到分布于欧洲、亚洲和北美的相关研究机构中。多个数据中心之间同步和备份的流量,绝大部分来自对时延不太敏感的背景业务。显然,将这些对递送时延不太敏感的海量数据按照传统的方式推送到目前的网络中,与对时延敏感的交互性应用争抢网络资源,一方面会极大地影响交互式应用的体验,另一方面对大数据应用本身也帮助有限,还会降低网络的稳定性和可靠性. 大数据流的以上新特征要求网络在能够处理传统短小数据流的同时,用更为简化的网络层次结构,综合利用网络中的交换、传输、存储资源,有序、批量、整体地移动巨块数据。这样才可能提高网络资源利用效率,同时降低能耗。简而言之,深入分析大数据流巨块和时延不敏感的显著特征,为探索新型的传输机制提供了机遇。
2021-04-16

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