
大數(shù)據(jù)等于大流量?發(fā)展趨勢影響數(shù)據(jù)中心行業(yè)
根據(jù)一項(xiàng)最新的研究顯示,預(yù)計(jì)在未來五年,新的和具有突破性的大數(shù)據(jù)技術(shù)將占到全球數(shù)據(jù)總量的50%以上。雖然大數(shù)據(jù)帶來了巨大的可開發(fā)價(jià)值,但也必將給全球的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施帶來相應(yīng)的影響,迫使企業(yè)紛紛尋求管理這一爆炸性增長的數(shù)據(jù)信息。該報(bào)告探討了大數(shù)據(jù)將如何影響企業(yè)的WAN(廣域網(wǎng))。
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(chǔ)、管理和分析,最常見的是PB級(jí)的艾字節(jié)(exabytes)大小,是非結(jié)構(gòu)化分布式和扁平架構(gòu)模式。隨著大數(shù)據(jù)的持續(xù)增長,行業(yè)預(yù)期其將為企業(yè)帶來巨大的和未開發(fā)的價(jià)值。根據(jù)infineta的報(bào)告顯示,大多數(shù)企業(yè)將在未來的12至18個(gè)月重點(diǎn)采用大數(shù)據(jù)技術(shù)。
所有這些數(shù)據(jù)需要采集,存儲(chǔ),處理和分發(fā),有可能堵塞網(wǎng)絡(luò)。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(gè)大規(guī)模計(jì)算的開源平臺(tái)。帶寬需求可以影響企業(yè)廣域網(wǎng)中的延遲時(shí)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(gè)數(shù)據(jù)中心行業(yè)。這些主要的發(fā)展趨勢包括:
存儲(chǔ)價(jià)格日趨便宜。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)運(yùn)行每GB的字節(jié)成本大約為5美元,而采用Hadoop存儲(chǔ)相同的存儲(chǔ)量,每GB的成本僅為0.25美元。
增強(qiáng)的可擴(kuò)展性。Hadoop采用預(yù)付一小部分費(fèi)用的形式,使企業(yè)能夠添加額外的存儲(chǔ)空間。Hadoop的可擴(kuò)展性,可能會(huì)導(dǎo)致在未來五年內(nèi),全球50%以上的數(shù)據(jù)都存儲(chǔ)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(shí)際上是進(jìn)行了分析。由于缺乏分析,有相當(dāng)一部分有價(jià)值的數(shù)據(jù)被遺漏。根據(jù)麥肯錫最近報(bào)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(jìn)行了分析,那么估計(jì)每年將創(chuàng)造出3000億美元的價(jià)值。另一個(gè)缺乏分析的例子是石油工業(yè)領(lǐng)域,石油鉆井平臺(tái)每秒產(chǎn)生25000個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),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(bào)告認(rèn)為,企業(yè)部署Hadoop集群提供一個(gè)集中式的服務(wù),使個(gè)別部門不用再建立和運(yùn)行自己的大數(shù)據(jù)服務(wù),并認(rèn)為當(dāng)涉及到處理批量工作負(fù)載時(shí)“越大越好”.
這種設(shè)置帶來了大流量--數(shù)據(jù)在集群之間移動(dòng),在數(shù)據(jù)中心內(nèi)部和數(shù)據(jù)中心之移動(dòng),包括但不限于復(fù)制和同步,這將變得尤其重要,因?yàn)?a href='/map/hadoop/' style='color:#000;font-size:inherit;'>Hadoop成為企業(yè)級(jí)存儲(chǔ)的一個(gè)重要的因素。大流量移動(dòng)數(shù)據(jù)服務(wù)支持大數(shù)據(jù)分析,合規(guī)性要求,高可用性服務(wù)和安全服務(wù)。
數(shù)據(jù)分析咨詢請掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對象的 text 與 content:區(qū)別、場景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請求工具對比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10