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三種平臺部署方式 讓CIO大數(shù)據(jù)實踐事半功倍
2013-01-29   至頂網(wǎng)


1.套裝軟件搭配自組硬件
 
  目前包括Hadoop、Greenplum以及Aster Data都有純軟件產(chǎn)品以及軟硬件整合的一體機產(chǎn)品,如果企業(yè)選擇以純軟件產(chǎn)品,雖然具有可以自由搭配硬件的優(yōu)勢,但卻也相對挑戰(zhàn)企業(yè)的技術(shù)能力,因為軟件的數(shù)據(jù)處理效能是否可以充分發(fā)揮,往往與所搭配的硬件規(guī)格、平臺架構(gòu)以及系統(tǒng)調(diào)校有關(guān)。
 
  一般來說,企業(yè)在評估數(shù)據(jù)處理平臺時,如果選擇采用軟件型態(tài)的解決方案,通常都具有強大的系統(tǒng)架構(gòu)規(guī)畫能力與維護能力。不過,臺灣有家晶圓公司為了解決大數(shù)據(jù)問題,1年多前開始尋找各種軟硬件的大數(shù)據(jù)解決方案,最后則決定以Hadoop搭配x86架構(gòu),作為發(fā)展大數(shù)據(jù)處理平臺的主軸。然而,在第一階段的概念驗證結(jié)束后,這家晶圓廠商公司小規(guī)模試行,并且部署了10~20臺服務(wù)器,卻發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理效能不如預(yù)期,理論上,以Hadoop架構(gòu)可以幾分鐘完成的數(shù)據(jù)量,最后卻花費了1小時,其中的關(guān)鍵在于企業(yè)IT人員對Hadoop技術(shù)的掌握能力不足,以致于造成MapReduce程式與HDFS、Linux相互爭奪硬件資源,最后導(dǎo)致當(dāng)機。
 
  2.軟硬件整合的一體機
 
  相較于軟件解決方案的技術(shù)門檻,以硬件形式推出的一體機,不僅同時具有軟硬件整合的優(yōu)勢,更重要是,系統(tǒng)效能調(diào)校也已經(jīng)做到最佳化,對于企業(yè)來說,采用一體機可以大幅節(jié)省部署大數(shù)據(jù)處理平臺的時間,后續(xù)的維護也比較輕松,不過,一體機通常會配置比較貴的硬件,因此,成本效益的考量仍舊是企業(yè)必須斟酌的地方。
 
  目前IBM、Teradata、惠普、甲骨文、精誠資訊Etu以及EMC都推出了大數(shù)據(jù)一體機產(chǎn)品。不過,各家廠商所采用的數(shù)據(jù)處理技術(shù)是否具有開放性,將是企業(yè)未來面臨擴充時能否無痛轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵。以EMC的產(chǎn)品來說,雖然是采用MapReducer的理論來做分散運算,但儲存技術(shù)是來自EMC的MapR File System,而非Hadoop的HDFS,因此,雖然可以橫向擴充,但儲存技術(shù)就必須依循EMC的發(fā)展。
 
  各大數(shù)據(jù)廠商為了因應(yīng)大數(shù)據(jù)需求,不可能沿用10年前就開始發(fā)展的數(shù)據(jù)處理架構(gòu),因此過去2年并購動作頻頻,IBM收購數(shù)據(jù)分析公司Netezza、惠普買下了即時分析平臺Vertica、數(shù)據(jù)倉儲廠商Teradata并購Aster Data、儲存大廠EMC更接連收購數(shù)據(jù)倉儲廠商Greenplum以及磁碟陣列廠商Isilon,這些數(shù)據(jù)大廠通過并購所取得的技術(shù),目前都已經(jīng)與既有產(chǎn)品線完成整合,同時并相繼推出了一體機產(chǎn)品,例如:Teradata的Aster Data Appliance,預(yù)計未來還可看到更多有關(guān)一體機的產(chǎn)品。
 
  3.采用云端巨量分析服務(wù)
 
  然而,從企業(yè)的角度來看,大數(shù)據(jù)處理平臺并非一定得要通過軟硬件廠商取得,在美國,有不少企業(yè)的大數(shù)據(jù)處理,是部署在云端架構(gòu)系統(tǒng)環(huán)境上,目前這個領(lǐng)域主要的服務(wù)供應(yīng)商有Amazon,Amazon的云端服務(wù)AWS,總共有20多種服務(wù),其中的EMR(Elastic MapReduce)服務(wù),可以讓企業(yè)省去部署Hadoop叢集的工程,企業(yè)只需要把MapReduce程式,載入到EC2(Elastic Compute Cloud)虛擬機器執(zhí)行EMR來運算即可。
 
  除此之外,由于Amazon在臺灣并沒有機房,而大數(shù)據(jù)所處理往往是TB級以上的數(shù)據(jù)量,以這樣的數(shù)據(jù)量與目前的網(wǎng)路頻寬傳輸速度,絕對無法因應(yīng)企業(yè)營運的大數(shù)據(jù)處理需求。業(yè)內(nèi)人士指出,如果大數(shù)據(jù)處理的需求,只是一次性或者是短期的數(shù)據(jù)處理需求,可以通過Amazon這樣的云端服務(wù)模式處理數(shù)據(jù),但若是長期需求,則不建議。
 
  總之,究竟大數(shù)據(jù)要用哪一種平臺來處理,除了對各種技術(shù)平臺的掌握能力之外,還要看企業(yè)對大數(shù)據(jù)分析速度的期待,需要多快就要產(chǎn)生分析結(jié)果,幾秒鐘內(nèi)就要做決策判斷,又或大數(shù)據(jù)的應(yīng)用是要做長時間的大量數(shù)據(jù)分析。

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