大数据(Big Data)是今年刚刚流行起来的一个名词，其主要基于新的且具有突破性的技术。根据调研统计，未来五年，预计大数据内容将会占据数据总量的50%以上。大数据提供了巨大的尚未开发的价值，作为企业寻求应变信息爆炸的途径，其必然会遭遇到来自互联网基础设施的压力与变化。

Internet Research Group发布的调查数据显示了企业广域网对大数据的影响。

大数据常被定义为数据集，其大小超出了传统数据库软件工具捕捉，存储，管理和分析的能力。大数据的大小基本都在PB级别，并且是非结构化数据，在单一层面模式下实行分发。由于大数据的持续增长，业内人士预计这一市场将发生巨大变化，同时企业将会意识到尚未开发的的价值。报告显示，大多数公司将在明年或者12至18个月内采用大数据的关键技术。

Internet Research Group发布的调查数据显示了未来数年中，Hadoop存储与常规存储方式的数据量对比

富有挑战性的网络容量

所有数据都需要捕捉、存储、处理和分发，而这一过程很有可能会堵塞网络。在Hadoop的管理之下，每PB的大数据都需要0.5 Gbps的带宽以进行传输。

在Internet Research Group的报告中，涵盖了如下主要趋势：

更便宜的存储定价。传统数据存储的费用是每GB 5美元，而在同样容量下，Hadoop的成本是0.25美元。

　　增强的可扩展性。 Hadoop使企业能够用很少的成本为此前购买的存储添加额外的存储空间。 Hadoop的可扩展性，将会使得未来五年内50%以上的数据都存储在Hadoop环境中。

　　对未捕捉数据的分析。在大数据以外的领域，只有1%至5%的数据部署为用户所分析。因此，大数据的存在价值正在于那些没有经过分析的市场。麦肯锡最近报道了一个医疗保健行业的案例，这一机构近期分析了95%的未捕获的数据，预计这些数据每年的价值约为300亿美元。缺乏数据分析的一个反例是石油工业，某石油公司只使用其所产生信息的5%。

该报告认为，用户正在部署Hadoop集群来作为一个集中服务，使独立站点不用建立和运行自己的设备，“越大越好”，这是未来处理批处理工作负载的一个方向。

因此，基于以上内容，我们可以得出结论，Big Data必将引发Big Traffic(大流量)，特别是在数据中心和数据中心之间。数据迁移，包括但不限于复制和同步，将成为特别重要的内容。这正是由于Hadoop在企业存储中的风靡所引发的潮流。大流量的数据迁移服务能够支持大数据分析，合规性要求，高可用性服务和安全服务。