大數(shù)據(jù)——被定義為是超越了其能力的數(shù)據(jù)集，典型的數(shù)據(jù)庫軟件工具捕捉、存儲、管理和分析，最常見的是PB級的艾字節(jié)（exabytes）大小，是非結(jié)構化分布式和扁平架構模式。隨著大數(shù)據(jù)的持續(xù)增長，行業(yè)預期其將為企業(yè)帶來巨大的和未開發(fā)的價值。根據(jù)infineta的報告顯示，大多數(shù)企業(yè)將在未來的12至18個月重點采用大數(shù)據(jù)技術。
　　
　　所有這些數(shù)據(jù)需要采集，存儲，處理和分發(fā)，有可能堵塞網(wǎng)絡。Hadoop管理每petabye字節(jié)的大數(shù)據(jù)大約需要0.5Gbps的帶寬，Hadoop是一個大規(guī)模計算的開源平臺。帶寬需求可以影響企業(yè)廣域網(wǎng)中的延遲時間、速度和可靠性。
　　
　　研究結(jié)果顯示，快速發(fā)展的趨勢將影響到整個數(shù)據(jù)中心行業(yè)。這些主要的發(fā)展趨勢包括：
　　
　　存儲價格日趨便宜。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲運行每GB的字節(jié)成本大約為5美元，而采用Hadoop存儲相同的存儲量，每GB的成本僅為0.25美元。
　　
　　增強的可擴展性。Hadoop采用預付一小部分費用的形式，使企業(yè)能夠添加額外的存儲空間。Hadoop的可擴展性，可能會導致在未來五年內(nèi)，全球50％以上的數(shù)據(jù)都存儲在Hadoop環(huán)境中。
　　
　　缺乏分析。只有百分之一到百分之五的外部收集的大數(shù)據(jù)實際上是進行了分析。由于缺乏分析，有相當一部分有價值的數(shù)據(jù)被遺漏。根據(jù)麥肯錫最近報道顯示，如果醫(yī)療保健行業(yè)對他們的95％的未捕獲的數(shù)據(jù)進行了分析，那么估計每年將創(chuàng)造出3000億美元的價值。另一個缺乏分析的例子是石油工業(yè)領域，石油鉆井平臺每秒產(chǎn)生25000個數(shù)據(jù)點，但石油企業(yè)對于這些數(shù)據(jù)的使用率僅僅只有5％。
　　
　　該報告認為，企業(yè)部署Hadoop集群提供一個集中式的服務，使個別部門不用再建立和運行自己的大數(shù)據(jù)服務，并認為當涉及到處理批量工作負載時“越大越好”。
　　
　　這種設置帶來了大流量——數(shù)據(jù)在集群之間移動，在數(shù)據(jù)中心內(nèi)部和數(shù)據(jù)中心之移動，包括但不限于復制和同步，這將變得尤其重要，因為Hadoop成為企業(yè)級存儲的一個重要的因素。大流量移動數(shù)據(jù)服務支持大數(shù)據(jù)分析，合規(guī)性要求，高可用性服務和安全服務。