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淺談大數(shù)據(jù)的發(fā)展__問題和挑戰(zhàn)
2014-09-03
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      淺談大數(shù)據(jù)的發(fā)展，目前，幾乎所有世界級的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，都將業(yè)務(wù)觸角延伸至大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)。

　　無論社交平臺逐鹿、電商價格大戰(zhàn)還是門戶網(wǎng)站競爭，都有它的影子。大數(shù)據(jù)，正由技術(shù)熱詞變成一股社會浪潮，影響社會生活的方方面面。

　　何謂大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)或稱巨量資料，是指所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達到擷取、管理、處理、并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。（在 維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數(shù)據(jù)時代》中，大數(shù)據(jù)指不用隨機分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)的方法）大數(shù)據(jù)的4V特 點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。那么我們從定義上來理解一下“大數(shù)據(jù)”在《大數(shù)據(jù)時 代》所定義的四個特征中，我們可以大概感知得到它的價值：數(shù)據(jù)體量大，數(shù)據(jù)類型多，數(shù)據(jù)價值密度低，數(shù)據(jù)具有時效性。

　　伴隨著各種隨身設(shè)備、物聯(lián)網(wǎng)和云計算云存儲等技術(shù)的發(fā)展，人和物的所有軌跡都可以被記錄。在移動互聯(lián)網(wǎng)的核心網(wǎng)絡(luò)節(jié)點是人，不再是網(wǎng)頁。在數(shù)據(jù)大爆炸的背景下，大數(shù)據(jù)，也面臨著諸多挑戰(zhàn).

 

　　來自于數(shù)據(jù)存儲方面的挑戰(zhàn)：大數(shù)據(jù)發(fā)展面臨的問題是來自不同地方、不同標準、數(shù)據(jù)量大、多種結(jié)構(gòu)形式、實時性等多樣化要求的數(shù)據(jù)信息。這些問題無疑增加了數(shù)據(jù)采集和整合的困難，故此應(yīng)修改基于塊和文件的存儲系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計，以克服存在的問題。

　　來自于數(shù)據(jù)安全方面的挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)的持續(xù)增長帶來了數(shù)據(jù)的安全問題。首先，大數(shù)據(jù)因為目標大而在網(wǎng)絡(luò)上更容易被發(fā)現(xiàn)；其次，大數(shù)據(jù)存在更敏感更有價值的數(shù)據(jù)，對潛在攻擊者的吸引力更大。此外，個人信息的曝露，也會造成個人安全的問題。

　　來自于數(shù)據(jù)顯示方面的挑戰(zhàn)：與數(shù)據(jù)分析相比，很多用戶往往更關(guān)心數(shù)據(jù)結(jié)果的顯示。傳統(tǒng)的以文本形式輸出結(jié)果或者直接在電腦終端上顯示結(jié)果的方法在面對小數(shù)據(jù)量或許是很好的選擇，但是對 于形式復(fù)雜的海量數(shù)據(jù)是不可行的。這就需要引入可視化技術(shù)來可視化最終甚至是中間的計算結(jié)果，此外，還需要人機交互技術(shù)或者數(shù)據(jù)起源技術(shù)，使得用戶在得到 結(jié)果的同時更好的理解結(jié)果的由來。

　　來自于數(shù)據(jù)成本控制方面的挑戰(zhàn)：對于那些正在使用大數(shù)據(jù)環(huán)境的企業(yè)來說，成本控制是關(guān)鍵的問題。想控制成 本，就意味著我們要讓每一臺設(shè)備都實現(xiàn)更高的“效率”，同時還要減少那些昂貴的部件。重復(fù)數(shù)據(jù)刪除等技術(shù)已經(jīng)進入到主存儲市場，而且還可以處理更多的數(shù)據(jù) 類型，這都可以為大數(shù)據(jù)存儲應(yīng)用帶來更多的價值，提升存儲效率。在數(shù)據(jù)量不斷增長的環(huán)境中，通過減少后端存儲的消耗，哪怕只是降低幾個百分點。當今，數(shù)據(jù) 中心使用的傳統(tǒng)引導(dǎo)驅(qū)動器不僅故障率高，而且具有較高的維修和更換成本。如果用它替換數(shù)據(jù)中心的獨立服務(wù)器引導(dǎo)驅(qū)動器，則能將可靠性提升多達100倍。并 且對主機系統(tǒng)是透明的，能為每一個附加服務(wù)器提供唯一的引導(dǎo)鏡像，可簡化系統(tǒng)管理，提升可靠性，并且節(jié)電率高達60%，真正做到了節(jié)省成本的問題。

　　來自于數(shù)據(jù)分析方面的挑戰(zhàn)：數(shù) 據(jù)分析是大數(shù)據(jù)處理流程的核心，因為大數(shù)據(jù)的價值就產(chǎn)生于分析的過程，但是它同樣帶來了很大的挑戰(zhàn)。首先，數(shù)據(jù)量大帶來更大價值的同時也帶來了更多的數(shù)據(jù) 噪音，在進行數(shù)據(jù)清洗等預(yù)處理工作時必須更加謹慎，若清洗的粒度過細，很容易將有用的信息過濾掉，而清洗的粒度過粗，又無法達到理想的清洗效果，因此在質(zhì) 與量之間需要進行仔細的考量和權(quán)衡，同時也對機器硬件和算法都是嚴峻的考驗。其次，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)對處理時間的要求并不高，而在很多大數(shù)據(jù)應(yīng)用場的要 求。

　　大數(shù)據(jù)的意義是由人類日益普及的網(wǎng)絡(luò)行為所伴生的。從海量數(shù)據(jù)中“提純”出有用的信息，是一項非常龐大的工程，也是當下大數(shù)據(jù)時代面臨的重大挑戰(zhàn)。在經(jīng)歷了近幾年來各界對大數(shù)據(jù)的批判、質(zhì)疑、討論、炒作之后，大數(shù)據(jù)的發(fā)展依舊任重道遠。

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