大数据”一词指的是结构化和非结构化的数字数据集,它们过于复杂和庞大,无法用传统技术处理。这些数据集可以为企业挖掘信息。大数据通常用5V来描述:数量、速度、多样性、准确性和价值。卷是指需要处理的大量数据。这些数据包括电子邮件、照片、视频、语音记录、社交媒体帖子。速度与产生新数据的速度有关。多样性指的是不同类型的数据。准确性与给定数据的可靠性和相关性有关。价值等于企业通过获取大数据而获得的利润。

为了存储所有数据,人们需要超越传统数据库解决方案的创新大数据技术。云计算支持高效的大数据处理,适用于各种规模的企业。目前大数据处理技术的云计算技术进步为企业开创了新的机遇:

敏捷性

借助虚拟服务器,企业拥有的数据可以在几分钟内迁移到云端。任何有权访问数据和全球互联网连接的人都可以立即访问数据。随着越来越多的企业需要处理数据,传统解决方案需要几个月才能实现数据迁移和处理的相同结果。

成本效益

云计算资源可供任何企业使用,且不需要太多预算。由于即付即用系统的客户只需支付使用的服务,而不是浪费资金,而这些资源可能永远无法使用。他们可以按实际存储空间和计算能力支付小时费率。过去,公司需要在管理数据的IT系统上投入大量资金。他们还需要担心定期更新硬件。

更加有效的数据处理

大数据量不断增加需要同样强大的处理工具。大数据分析工具允许对企业数据进行受控管理。企业可能会决定采用开源软件实用程序,例如ApacheHadoop,它通过使用名为MapReduce的编程模型提供用于分布式存储和处理大数据的软件框架来促进云计算。

有效的云计算涉及确保云计算可扩展,根据应用程序需求添加或删除资源。云计算弹性是指根据工作负载的变化对基础设施数量进行的有效调整。正如专家指出的那样,当企业认识到云计算优化的重要性时,他们可以从云计算数据分析中获得最大收益。

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