《麻省理工技(ji)術評論(lun)》寫到，迄今為止(zhi)只有(you)0.5%的(de)(de)數(shu)字數(shu)據(ju)得(de)到了(le)分析。從商(shang)業(ye)角(jiao)度來看，這(zhe)意(yi)味(wei)著無(wu)數(shu)企業(ye)正在失去提高效率、降低成本和發現新客(ke)戶(hu)的(de)(de)重大機遇，因為他們并(bing)沒有(you)用到他們收集的(de)(de)數(shu)據(ju)。

傳統的云(yun)解(jie)決方案就(jiu)連大(da)(da)數(shu)據應用(yong)整合和軟件編(bian)配的最(zui)低要求都無(wu)法滿足(zu)。設(she)計、部署、調整和維(wei)護(hu)大(da)(da)數(shu)據架(jia)構的枯燥工作仍然要由客戶自己完成。

下一代的(de)大數(shu)據(ju)云將在技術堆棧的(de)每(mei)一個層級上都(dou)提(ti)供(gong)自動化和編配，從(cong)基礎(chu)的(de)裸機設施開始(shi)，遍及應(ying)用配置與調試到依賴與軟件升級管理的(de)方方面(mian)面(mian)。

原文翻譯：

除了在手(shou)機上(shang)捕捉皮卡丘(qiu)以外，科技界很少有東西像大數(shu)據(ju)那(nei)樣被(bei)炒得熱火朝天(tian)。然而，對(dui)于(yu)被(bei)稱(cheng)為 未來潮流 的(de)任何熱門(men)話題(ti)、新技術和新發明，我們都(dou)應該看(kan)穿天(tian)花亂墜的(de)宣傳，摸清真(zhen)實的(de)情況(kuang)。除了廣泛的(de)媒(mei)體關(guan)注和對(dui)數(shu)據(ju)收集的(de)日益強調，大數(shu)據(ju)的(de)實際(ji)應用其實極(ji)少。

《麻省(sheng)理工技術評論》寫(xie)到，迄今為止只(zhi)有0.5%的數字數據得到了(le)分(fen)析。從商業角(jiao)度來看(kan)，這意味著無數企業正(zheng)在失去提(ti)高效率、降低成本和發現新客戶(hu)的重大(da)機遇，因(yin)為他(ta)們并沒有用到他(ta)們收集的數據。

在(zai)數(shu)(shu)據分析(xi)率令(ling)人(ren)大跌(die)眼鏡的(de)(de)同時，新的(de)(de)數(shu)(shu)據正在(zai)被(bei)飛速創造和(he)收集。到(dao)2020年，平均每人(ren)每秒將產生(sheng)大約(yue)1.7MB的(de)(de)新信息。

在(zai)探(tan)究大(da)數(shu)據分析為(wei)何滯后以及如(ru)何解決這個問(wen)題的(de)(de)(de)時(shi)候，我(wo)們應該想(xiang)想(xiang)數(shu)據都是(shi)在(zai)哪里得到存儲和處(chu)理(li)(li)的(de)(de)(de)。多年(nian)來，有(you)些機構一直把(ba)數(shu)據存儲在(zai)云端(duan)，而敏感數(shu)據通(tong)常存儲在(zai)本地。這雖然安全，但從成本和工作量的(de)(de)(de)角度來說，卻不(bu)利于建(jian)立基礎設施和大(da)型數(shu)據處(chu)理(li)(li)中心來跟上數(shu)據的(de)(de)(de)快速增長。

數據分析需要成本(ben)效(xiao)益高(gao)、易于(yu)實施的云技術

云(yun)技術(shu)已經(jing)使(shi)當今(jin)某些(xie)繁重的(de)(de)技術(shu)活動(dong)實現了自動(dong)化(hua)，而且(qie)具有成本效益，但還不是十分適合大數(shu)據(ju)分析。大量數(shu)據(ju)在(zai)(zai)云(yun)端遷入遷出會帶(dai)來安全隱患(huan)，造成性能波動(dong)，尤(you)其是在(zai)(zai)處理TB、PB甚至EB量級的(de)(de)數(shu)字內(nei)容時。另外，傳(chuan)統的(de)(de)云(yun)解決方案就連大數(shu)據(ju)應用整(zheng)合和軟件編配(pei)的(de)(de)最(zui)低(di)要求都無法滿(man)足。設計(ji)、部(bu)署、調(diao)整(zheng)和維護大數(shu)據(ju)架構的(de)(de)枯燥(zao)工作仍然要由客(ke)戶自己完成。

舉個例子來說，谷歌(Google)擁有(you)1.05億(yi)名活躍用戶，收集(ji)14種不同數(shu)據(ju)，包括(kuo)廣告點擊(ji)、瀏覽器(qi)信(xin)息、搜索查詢等等。存(cun)儲和處理(li)(li)這(zhe)么多的數(shu)據(ju)需(xu)要(yao)健全有(you)力(li)、連續(xu)連貫的解決方案，但這(zhe)很難通過虛(xu)擬(ni)化技(ji)術加以實(shi)現 這(zhe)種技(ji)術會(hui)在(zai)同一臺服務(wu)(wu)器(qi)上運行不同企業的多項工作(zuo)任務(wu)(wu)。虛(xu)擬(ni)機管理(li)(li)程(cheng)序也(ye)會(hui)對大數(shu)據(ju)分(fen)析造成(cheng)不利(li)影響，因為(wei)它會(hui)在(zai)多臺主(zhu)機之(zhi)間分(fen)配硬件(jian)資源，導致(zhi)處理(li)(li)能力(li)被分(fen)散攤(tan)薄(bo)。這(zhe)被稱為(wei) 噪音臨近 效應，它限制了云技(ji)術全力(li)服務(wu)(wu)于大數(shu)據(ju)的潛力(li)，因為(wei)同一個硬件(jian)架構卻要(yao)被用于服務(wu)(wu)多個客戶。

到目前為止，兩種主要(yao)的大數據(ju)解決方案要(yao)么(me)成本太高、耗時太多(duo)(本地數據(ju)中心(xin))，要(yao)么(me)可靠(kao)性低、自動(dong)化與安全程度不足(zu)(虛(xu)擬云(yun))，因此無法充分利用收集(ji)到的數據(ju)。

技術(shu)創新的(de)三個階段

包括大(da)數(shu)據(ju)在內的重大(da)技術創新(xin)往往會(hui)表現為三(san)個(ge)階(jie)段。

第一階段是(shi)基礎設施(shi)，這是(shi) 大數(shu)據架構的基石 。

第二階段是(shi)創(chuang)建工具，以便利用技術的(de)力量(liang)。

第三階段便是應(ying)(ying)用(yong)。而今(jin)基礎設施和工具均已就緒，大數據應(ying)(ying)用(yong)正在通過多項(xiang)技術來優(you)化它(ta)在云端(duan)的應(ying)(ying)用(yong)。這些技術包(bao)括：

編程框架：Hadoop，Apache Spark

SQL數據庫：Oracle，MySQL

NoSQL數據庫：Datastax，Couchbase，MongoDB

分析(xi)：Datameer，Platfora，Trifacta

可視化分析：Tableau，Zoomdata

云(yun)(yun)技(ji)術(shu)正在(zai)針對大(da)數據(ju)而變得更加輕量化。新一代(dai)的(de)云(yun)(yun)技(ji)術(shu)(也被稱為專用(yong)基(ji)(ji)礎設(she)施)正在(zai)照亮(liang)云(yun)(yun)端大(da)數據(ju)項目(mu)的(de)未來。雖然傳統的(de)云(yun)(yun)平臺存在(zai)性(xing)能瓶頸和安全隱患(huan)，但(dan)新一代(dai)的(de)云(yun)(yun)技(ji)術(shu)/專用(yong)基(ji)(ji)礎設(she)施消(xiao)除(chu)了不確定(ding)性(xing)，提(ti)供了穩定(ding)的(de)性(xing)能和各租戶隔(ge)離運行(xing)。這可消(xiao)除(chu)噪音(yin)臨近效應，利用(yong)專用(yong)硬(ying)件來開(kai)展企(qi)業(ye)的(de)大(da)數據(ju)項目(mu)。

隨著(zhu)不確(que)定(ding)性的(de)(de)(de)消除、成(cheng)本(ben)的(de)(de)(de)降低和安全性的(de)(de)(de)提高(gao)，云技(ji)術(shu)(shu)重新成(cheng)為切實可(ke)行的(de)(de)(de)大(da)數據(ju)(ju)解決方案。而且，下(xia)一(yi)代的(de)(de)(de)大(da)數據(ju)(ju)云將在技(ji)術(shu)(shu)堆棧的(de)(de)(de)每一(yi)個層級(ji)上(shang)都提供(gong)自動化(hua)和編配，從(cong)基(ji)礎的(de)(de)(de)裸(luo)機設施開始，遍及應用配置(zhi)與調試到依賴與軟(ruan)件升級(ji)管(guan)理的(de)(de)(de)方方面面。大(da)數據(ju)(ju)架構師們現在應該(gai)重新審視云技(ji)術(shu)(shu)，將其視為大(da)數據(ju)(ju)的(de)(de)(de)主要(yao)促進(jin)者，讓企業(ye)以實惠(hui)的(de)(de)(de)價格(ge)和更(geng)快的(de)(de)(de)速度分析更(geng)多的(de)(de)(de)信(xin)息。

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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