大數(shù)據(jù)平臺融合需要一個虛擬化架構(gòu)_數(shù)據(jù)分析師

為了實現(xiàn)大數(shù)據(jù)所勾畫出的美好愿景，你需要在數(shù)據(jù)層和基礎設施層等基礎架構(gòu)中對數(shù)據(jù)進行抽象化的工作。

首先，你應該規(guī)劃一個全面的云數(shù)據(jù)虛擬化基礎設施。虛擬化云分析法是新時代中的大數(shù)據(jù)典范。作為一種集成方法，它能夠確保大數(shù)據(jù)的統(tǒng)一訪問、建模、部署、優(yōu)化和管理成為一種異構(gòu)資源。

與任何虛擬化一樣，數(shù)據(jù)查詢、報告、預測分析，以及針對關(guān)系型、Hadoop、NoSQL等不同后端數(shù)據(jù)庫應用的任何“SQL-虛擬化”解決方法相同，數(shù)據(jù)虛擬化的核心是抽象層。當然，數(shù)據(jù)虛擬化可能會轉(zhuǎn)而依靠其他的基礎設施虛擬化層，例如存儲與服務器平臺。在某些情況下，數(shù)據(jù)虛擬化可能會在地理上和多云環(huán)境中進行擴張。

在我們討論的眾多層中，虛擬化無疑是這些枯燥數(shù)據(jù)話題的一個縮影。但是如果你希望自己的大數(shù)據(jù)云平臺能夠解決以下業(yè)務需求，那么它們無疑是最基礎的。這些具體的業(yè)務需求是：

• 基于彈性、靈活拓撲結(jié)構(gòu)的先進分析型資源
• 汲取源自任何來源、格式和方案的純消費性資源
• 能夠留存、聚合、處理任何動靜結(jié)合信息的“延遲-靈敏”資源
• 在價值鏈中擴展，在私有云和公有云中擴張的聯(lián)合資源
• 能夠讓你通過現(xiàn)有工具和應用，調(diào)整、擴展和升級后端數(shù)據(jù)平臺的無縫互操作資源

是的，這是一項艱巨的任務。毫無疑問，數(shù)據(jù)虛擬化和虛擬的基礎架構(gòu)實踐起來比說起來困難的多。此外，部署、管理和優(yōu)化的工作也需要花費大量的資金。

基于云的大數(shù)據(jù)需要越來越復雜的虛擬化基礎設施。對于大部分大數(shù)據(jù)專業(yè)人員而言，解決這一難題就如同天文學家試圖繪制出宇宙中的暗物質(zhì)一樣困難。他們知道這項工作既重要，但又十分的乏味和煩瑣。實際上，大數(shù)據(jù)專業(yè)人員更喜歡從事Hadoop和NoSQL的研究，因為它們正在新的技術(shù)領域中閃爍著最耀眼的光芒。

隨著大數(shù)據(jù)應用范圍的不斷拓展，用戶未來幾乎必定要沿著虛擬化這條路前行?；旌洗髷?shù)據(jù)云難以處理的異質(zhì)性將推動用戶選擇這一方向。在私有云中，大數(shù)據(jù)平臺融合需要一個虛擬化架構(gòu)，以將新的方案與之前的投資相關(guān)聯(lián)起來。然而，融合將會阻止用戶持續(xù)的平臺現(xiàn)代化與遷移嘗試，妨礙用戶將創(chuàng)新和適合的平臺整合到云中，阻礙廠商的“產(chǎn)品-改良”循環(huán)。除非將所有的大數(shù)據(jù)方案都放到“通用的”公有云服務上，否則用戶在多種組合方案中需要虛擬化公有云、私有云和混合云架構(gòu)的訪問。

當然，能沿著“數(shù)據(jù)-虛擬化”路線走多遠，將取決于用戶業(yè)務需求和大數(shù)據(jù)環(huán)境的復雜性。此外，還取決于用戶對風險、復雜性和困難的承受程度。在未來，隨著分析模型、規(guī)則和大數(shù)據(jù)云上匯聚的信息日益復雜，平臺將成為虛擬化訪問、執(zhí)行和管理的核心。在這一新領域內(nèi)，MapReduce將成為關(guān)鍵的（但并不是唯一的）開發(fā)框架。此外，MapReduce還將成為針對內(nèi)聯(lián)分析和交易計算的虛擬化架構(gòu)的一部分。不過，目前這一虛擬化架構(gòu)雖然涵蓋范圍更廣，但是大部分仍沒有被明確定義。

迄今為止，還沒有人能夠?qū)@些將云與大數(shù)據(jù)世界拼接在一起的層、界面和抽象化展開進一步概述，而這也是一項擺在我們面前的艱巨任務。