《麻省理工技術(shù)評(píng)論》寫到，迄今為止只有0.5%的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)得到了分析。從商業(yè)角度來看，這意味著無數(shù)企業(yè)正在失去提高效率、降低成本和發(fā)現(xiàn)新客戶的重大機(jī)遇，因?yàn)樗麄儾]有用到他們收集的數(shù)據(jù)。

傳統(tǒng)的云解決方案就連大數(shù)據(jù)應(yīng)用整合和軟件編配的最低要求都無法滿足。設(shè)計(jì)、部署、調(diào)整和維護(hù)大數(shù)據(jù)架構(gòu)的枯燥工作仍然要由客戶自己完成。

下一代的大數(shù)據(jù)云將在技術(shù)堆棧的每一個(gè)層級(jí)上都提供自動(dòng)化和編配，從基礎(chǔ)的裸機(jī)設(shè)施開始，遍及應(yīng)用配置與調(diào)試到依賴與軟件升級(jí)管理的方方面面。

原文翻譯：

除了在手機(jī)上捕捉皮卡丘以外，科技界很少有東西像大數(shù)據(jù)那樣被炒得熱火朝天。然而，對(duì)于被稱為 未來潮流 的任何熱門話題、新技術(shù)和新發(fā)明，我們都應(yīng)該看穿天花亂墜的宣傳，摸清真實(shí)的情況。除了廣泛的媒體關(guān)注和對(duì)數(shù)據(jù)收集的日益強(qiáng)調(diào)，大數(shù)據(jù)的實(shí)際應(yīng)用其實(shí)極少。

《麻省理工技術(shù)評(píng)論》寫到，迄今為止只有0.5%的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)得到了分析。從商業(yè)角度來看，這意味著無數(shù)企業(yè)正在失去提高效率、降低成本和發(fā)現(xiàn)新客戶的重大機(jī)遇，因?yàn)樗麄儾]有用到他們收集的數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)分析率令人大跌眼鏡的同時(shí)，新的數(shù)據(jù)正在被飛速創(chuàng)造和收集。到2020年，平均每人每秒將產(chǎn)生大約1.7MB的新信息。

在探究大數(shù)據(jù)分析為何滯后以及如何解決這個(gè)問題的時(shí)候，我們應(yīng)該想想數(shù)據(jù)都是在哪里得到存儲(chǔ)和處理的。多年來，有些機(jī)構(gòu)一直把數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云端，而敏感數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在本地。這雖然安全，但從成本和工作量的角度來說，卻不利于建立基礎(chǔ)設(shè)施和大型數(shù)據(jù)處理中心來跟上數(shù)據(jù)的快速增長。

數(shù)據(jù)分析需要成本效益高、易于實(shí)施的云技術(shù)

云技術(shù)已經(jīng)使當(dāng)今某些繁重的技術(shù)活動(dòng)實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化，而且具有成本效益，但還不是十分適合大數(shù)據(jù)分析。大量數(shù)據(jù)在云端遷入遷出會(huì)帶來安全隱患，造成性能波動(dòng)，尤其是在處理TB、PB甚至EB量級(jí)的數(shù)字內(nèi)容時(shí)。另外，傳統(tǒng)的云解決方案就連大數(shù)據(jù)應(yīng)用整合和軟件編配的最低要求都無法滿足。設(shè)計(jì)、部署、調(diào)整和維護(hù)大數(shù)據(jù)架構(gòu)的枯燥工作仍然要由客戶自己完成。

舉個(gè)例子來說，谷歌(Google)擁有1.05億名活躍用戶，收集14種不同數(shù)據(jù)，包括廣告點(diǎn)擊、瀏覽器信息、搜索查詢等等。存儲(chǔ)和處理這么多的數(shù)據(jù)需要健全有力、連續(xù)連貫的解決方案，但這很難通過虛擬化技術(shù)加以實(shí)現(xiàn) 這種技術(shù)會(huì)在同一臺(tái)服務(wù)器上運(yùn)行不同企業(yè)的多項(xiàng)工作任務(wù)。虛擬機(jī)管理程序也會(huì)對(duì)大數(shù)據(jù)分析造成不利影響，因?yàn)樗鼤?huì)在多臺(tái)主機(jī)之間分配硬件資源，導(dǎo)致處理能力被分散攤薄。這被稱為 噪音臨近 效應(yīng)，它限制了云技術(shù)全力服務(wù)于大數(shù)據(jù)的潛力，因?yàn)橥粋€(gè)硬件架構(gòu)卻要被用于服務(wù)多個(gè)客戶。

到目前為止，兩種主要的大數(shù)據(jù)解決方案要么成本太高、耗時(shí)太多(本地?cái)?shù)據(jù)中心)，要么可靠性低、自動(dòng)化與安全程度不足(虛擬云)，因此無法充分利用收集到的數(shù)據(jù)。

技術(shù)創(chuàng)新的三個(gè)階段

包括大數(shù)據(jù)在內(nèi)的重大技術(shù)創(chuàng)新往往會(huì)表現(xiàn)為三個(gè)階段。

第一階段是基礎(chǔ)設(shè)施，這是 大數(shù)據(jù)架構(gòu)的基石 。

第二階段是創(chuàng)建工具，以便利用技術(shù)的力量。

第三階段便是應(yīng)用。而今基礎(chǔ)設(shè)施和工具均已就緒，大數(shù)據(jù)應(yīng)用正在通過多項(xiàng)技術(shù)來優(yōu)化它在云端的應(yīng)用。這些技術(shù)包括：

編程框架：Hadoop，Apache Spark

SQL數(shù)據(jù)庫：Oracle，MySQL

NoSQL數(shù)據(jù)庫：Datastax，Couchbase，MongoDB

分析：Datameer，Platfora，Trifacta

可視化分析：Tableau，Zoomdata

云技術(shù)正在針對(duì)大數(shù)據(jù)而變得更加輕量化。新一代的云技術(shù)(也被稱為專用基礎(chǔ)設(shè)施)正在照亮云端大數(shù)據(jù)項(xiàng)目的未來。雖然傳統(tǒng)的云平臺(tái)存在性能瓶頸和安全隱患，但新一代的云技術(shù)/專用基礎(chǔ)設(shè)施消除了不確定性，提供了穩(wěn)定的性能和各租戶隔離運(yùn)行。這可消除噪音臨近效應(yīng)，利用專用硬件來開展企業(yè)的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目。

隨著不確定性的消除、成本的降低和安全性的提高，云技術(shù)重新成為切實(shí)可行的大數(shù)據(jù)解決方案。而且，下一代的大數(shù)據(jù)云將在技術(shù)堆棧的每一個(gè)層級(jí)上都提供自動(dòng)化和編配，從基礎(chǔ)的裸機(jī)設(shè)施開始，遍及應(yīng)用配置與調(diào)試到依賴與軟件升級(jí)管理的方方面面。大數(shù)據(jù)架構(gòu)師們現(xiàn)在應(yīng)該重新審視云技術(shù)，將其視為大數(shù)據(jù)的主要促進(jìn)者，讓企業(yè)以實(shí)惠的價(jià)格和更快的速度分析更多的信息。

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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