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发表于 2018-1-30 10:36:18 | 查看: 665| 回复: 0
  在今天这个大数据的时代,我们已经听说过管理大数据和分析的不同工具和平台。每个平台,如Spark和Hadoop,都有自己的特点和局限性。大数据应用程序根据它们的特定需求使用不同的平台。但是,除非我们有适当的基础设施支持,否则这种平台和工具的选择并不能保证应用程序的成功。在这里,云计算扮演着最重要的角色。我们必须有一个合适的弹性云环境来支持大数据需求,否则这将是生产环境中痛苦的经历。
  那么,云计算为什么如此重要?它又是如何帮助大数据应用的呢?
  什么是云基础设施?
  云基础设施实际上是一种必须通过互联网访问的基础设施。它是一个虚拟基础设施,这意味着它存在于网络系统中。云基础设施是一组服务,通过称为基础架构即服务或IaaS的模型按需实施。这是提供云基础设施服务的众多模型之一。该模型是完全自动化的,它为该服务的用户提供计算和存储服务。因此,用户不必创建一个完全独立的物理基础设施,因为他们已经有了可供使用的可靠的IT云基础设施。
  云基础设施–作为产品
  云计算服务最流行的产品之一是云基础设施。在这个产品的帮助下,企业和组织可以轻松地构建一个强大的IT基础设施,并准备好所有必要的组件。企业和组织可以根据用户的需要和喜好定制网络、存储和处理组件。该系统与物理基础设施非常相似,但是它更容易设置、管理,并且具有很强的适应性。物理基础设施需要物理访问和手动操作才能对系统进行修改,所以使用起来非常困难,但云基础设施的情况并非如此。(如果您想要了解更多关于云趋势的信息,请参阅《云中诞生:下一代云服务》一文。)
  为什么云对大数据如此重要
  许多使用大数据应用程序的企业都依赖云基础设施来获取利益。因此,云基础设施变得越来越重要。云计算与大数据应用程序相关的一些优势如下所示。
  适应性
  对于带宽要求经常变化的组织或企业而言,云基础设施非常适合他们。如果带宽需要增加或减少,用户可以轻松设置基础设施的容量。这种快速响应常重要,因为这可能是赢得客户和失去客户之间的真正区别。
  随时可用且可扩展的基础设施
  云基础设施随时可用,因此无需等待时间即可立即满足任何要求。在当今商业界中,成功与否取决于快速反应时间。这种现成的基础设施有助于大数据应用程序的快速启动并根据增长需求进行扩展。
  成本效益
  云基础设施可以按需使用,因此大数据应用程序可以根据增长和需求使用它。例如,在任何大数据应用程序的初始阶段,容量相对较少,因此对基础设施的需求也会较小。随着时间的推移,这种需求会增加,因此对基础设施的需求也将发生变化。云提供了根据需求增加或减少基础设施需求的灵活性,因此它对客户来说是具有成本效益的。(如果您想要了解更多关于在云端省钱的信息,请参阅《公司可以削减云端成本的五个方法》一文。)
  恢复
  每个组织在发生灾难时都需要安全保险,为此,他们必须在灾难恢复方面投入大量资金。但是,并非每个企业都有足够的资本或人力资源投资于数据恢复。但是,随着云基础设施的出现,即使在预算和人力非常有限的情况下,即使是小型企业也可以投资于数据恢复。现在,借助云基础设施,他们既可以节省时间也可以节省资金。
  自动更新
  云计算的最佳之处在于服务器不在用户的工作范围,因此他们不必管理它。管理服务器的人员定期远程更新其软件,这提高了服务器的性能,还提高了服务器的安全性。
  云环境能为大数据带来多大好处
  云环境和大数据的结合有可能成为数据的最大趋势,从而改变成千上万人的生活。当这些技术协同工作时,世界各地的人们将获得大量有用的数据。
  云计算的功能非常强大,可同时处理大量数据。此外,它的成本也不是太昂贵,因为它不需要昂贵的计算设备、大的存储介质和大的物理空间。
  另一方面,云计算的用户每天都在生成大量的数据。处理这些数据可能相当困难。但是,由于云计算的强大功能,这些数据很容易处理。由于其处理能力和高存储容量,云基础设施可以轻松地处理大量的大数据。这些经过处理的数据可用于获取对不同感兴趣主题的有用见解。因此,大数据真正受益于云计算的出现。
  云计算面对的挑战是什么?
  虽然大数据在云计算的帮助下让人们受益匪浅,但当前的云计算和存储方法需要投入大量的改进工作,才能达到预期的效果。任何云设备都属于这一类,包括像NAS(网络附加存储)设备这样的个人云存储系统,都在不断发展,以提高工作效率。
  许多人认为,使用云设备的过程太复杂了。他们通常无法理解为什么在工作场所使用简单的存储设备时要使用复杂的设备。云基础设施也经常出现安全问题。然而,这些问题通常不会出现在新的云基础架构中。
  尽管要面对许多挑战,但为了取得成功,大型数据必须与云计算协同工作。
  云计算的未来是怎样的?
  将来,大数据和云计算有可能非常成功。用户生成的大数据可以存储在大容量的云存储设备中,然后可以通过云处理解决方案分析出有用的信息。云计算处理的信息还可用于欺诈检测、风险检测和保单承保。
  将来,借助云计算,大型数据分析工具将会变得更加简单。这些云集成工具将有助于正确分析大数据,而机器学习将在其中发挥重要的作用。预计未来的安全系数也将得到提高,并将建立强大的云计算服务网络。这将有助于更好地进行机器学习,并允许自动分析数据。
  为了打造一个完整的成功案例,大数据和云将以更加复杂和高效的方式协同工作。它将为各个企业带来利益,无论他们是小型企业、中型企业还是大型企业。
  成功事例
  自从云计算问世以来,它已经非常流行。许多组织和企业都在使用云计算来提高其决策技能和速度。许多财富500强企业,甚至一些小型企业,为了获得更好的结果,除了使用大数据之外,还开始使用这种技术。
  自云计算问世以来,它越来越流行了。许多组织和企业正在使用云计算来提高他们的决策能力和速度。许多《财富》500强公司,甚至一些小企业,为了获得更好的结果,除了大数据之外,也开始使用这项技术。
  此类服务的一个例子是Dropbox,它是一种强大的云存储服务,可以存储大量的数据。另一个例子是Siemens,该公司正在使用云平台Syncplicity的服务来增强其与客户的交互以及员工之间的协同工作。
  此外,Bitly正在将其250亿个链接传输到IBM云服务器,以实现更快的访问速度和更好的管理。甚至像牛津大学这样的教育机构也在使用云基础设施来简化数以千计的学生的访问。
  结论
  云基础设施是云服务提供商提供的最新服务之一。由于它提供的功能和可用性,它有足够的潜力来取代传统的物理IT基础设施。它需要的资源比传统IT基础架构需要的少得多。它更加灵活,可以轻松和快速地根据用户的需求进行调整。此外,云基础设施由服务提供商自己管理,这意味着用户不必花费时间和资金来管理其基础设施。
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