在雲中管理和分析大數據的正確時機

  • 從到現場擁有的基礎架構的方法和連接成本到大數據工作負載的變化程度,都有很多變量。
  • 分析雲中的大數據以促進業務發展
  • 自動擴展資源

Judith Hurwitz說,如果您要對未過濾的TB甚至PB的複雜,非結構化數據進行分析,它可以留在Amazon Web Services這樣的公共雲提供商中。 眾多IT書籍的顧問和作者,包括For Dummies教學系列中的幾本,都說在雲中分析大數據通常是可行的,因為“您仍在將小麥與糠皮分離開來”,因此沒有理由將其保留在內部的額外安全性。 赫維茨說:“到那時,它還不是關鍵任務。”

“然後,公司將更有可能將其數據轉移到私有環境,數據中心和私有云中,因為這些現在已成為皇冠上的明珠。”

但是,一旦您完成分析並獲得了獨特的核心數據,就可以將其重新帶回terra firma。 她說,私有云計算,尤其是在公司數據中心內構建的那種計算,是首選。 “然後,公司將更有可能將其數據轉移到私有環境,數據中心和私有云中,因為這些現在已成為皇冠上的明珠。”

Burke說,從到現場的基礎設施的連接方法和成本,到大數據工作負載的變化程度,都有很多變數。 “是某種情況下,您正在通過系統運行大致相同數量的信息,並且始終在存儲中維護大致相同數量的數據–還是波動很大?” 伯克說。

在雲中分析大數據以促進業務發展

高管層越來越多地推動IT部門通過分析大量數據(包括不同來源和各種格式)來支持決策。 鑑於在線存儲成本低,保留數據並不一定是問題,但是對內部數據資源進行大量處理可能會令人望而卻步。 Google已通過將一組豐富的分析工具與一個雲環境相結合來滿足這種需求,該雲環境可以靈活地應用於管理日益增長的商業智能特徵的數據湖。

正如Google首席執行官Sundar Pichai指出的那樣,計算實際上是在解決PB級的問題。 Google在演示過程中演示了涉及PB級文件的幾種簡單數據類型。 這樣的計算負載將越來越普遍,並且能夠成功管理大數據應用程序的公司將在市場上具有競爭優勢。

通過使用雲,即使是小型公司也可以在利用信息,分析大數據以評估市場,評估客戶需求以及計劃新產品和服務方面取得成功。

但是,在基於雲的高級分析和存儲出現之前,許多企業根本無法使用這種功能。 但是,通過使用雲,即使是小型公司也可以在利用信息,分析大數據以評估市場,評估客戶需求以及計劃新產品和服務方面取得成功。

當然,谷歌不是唯一的雲供應商,甚至不是最大的雲供應商,但它已經考慮了雲應用程序的細微差別。 為此,它已在機器學習和人工智能技術方面進行了投資,以簡化數據分析。 而且,它使使用這些高級例程變得簡單,就像輕按駐留在用戶桌面上的代碼一樣。

自動縮放資源

谷歌還竭盡全力使其云資源隨著需求的波動而自動擴展。 鑑於其基於容器的計算體系結構,它使啟動,停止和故障排除應用程序變得簡單且易於管理。 Google還採取了全面的安全措施,將物理設備和數字工具結合在一起以保護客戶數據。

弗若斯特沙利文(Frost&Sullivan)調查中越來越多地將決策支持視為分析大數據成果的主要受益者。 無論IT是否願意將大數據集成到內部計算解決方案集中,高管最終都將需要這樣的功能,因為市場證明了將數據應用於業務決策的能力。 因此,問題不在於是否,而在於何時。 現在的答案是。 現在是IT探索雲中大數據的時候了。 Google等雲服務提供商可以提供幫助。

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傑克·蘇里

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