大數據驅動時代云計算規?；?高性能計算

2013-10-25 13:33:42 ZDnet 　點擊量：評論 (0)

不久前的一次互聯網大會上，與會人員已經明確將重點放在擴大網絡帶寬和通過網絡的增強提高合作方面，這將帶來更好的視頻會議和其他大數據應用。　　這些活動使企業都意識到他們將為大數據創造更大的網絡管

不久前的一次互聯網大會上，與會人員已經明確將重點放在擴大網絡帶寬和通過網絡的增強提高合作方面，這將帶來更好的視頻會議和其他大數據應用。
　　這些活動使企業都意識到他們將為大數據創造更大的網絡管道，而不需要將每種功能都完全商業化。
　　同時，企業應該采取幾個與網絡相關的實際步驟，以確保成功傳輸大數據。
　　這些步驟包括：
　　使網絡規劃成為所有大數據項目的一部分
　　你會驚奇地發現相當一部分的企業都已然將服務器、數據庫、應用程序、甚至數據中心業務納入到大數據項目討論的議程，但卻獨獨忘記了網絡有關的部分。網絡功能和規模應始終是任何大數據規劃工作的一個組成部分。
　　考慮安全和數據所有權
　　對于選擇使用云計算的進行大數據處理和存儲的企業來說，應該坦率的與供應商討論誰“擁有”數據，誰有權使用(或重用)大數據挖掘公式和算法。
　　IDC觀察到，亞太地區市場具有其獨特的特征，例如以人口眾多的特大城市為中心的分布式的制造中心，數據共享和流體法規創造了顯著的新機遇。然而，在亞洲，許多大企業中心只是在數據倡議下建設了大型數據存儲庫。雖然這是確實是非常重要的第一步，但這并不等于企業就真正實現了對于大數據利益概念的理解。購買所有所需的服務器來處理和分析數據，即使該處理過程可能只需要幾個小時、一個星期或一個月，如此昂貴的成本，會導致資源在其他時間沒有被充分利用。
　　為了更具經濟和戰略意義，亞洲企業的CIO們必須將IT的三大趨勢的力量結合起來：大數據、虛擬化和云服務。虛擬化和云計算是促使大數據使用的推動力量，使得創造高度自動化的大型池的計算成為可能，以便處理大數據量。三大趨勢的組合將創建一個靈活的、可擴展的、智能化的大數據應用程序的基礎。
　　因此，經濟上講，企業可以以基礎設施即服務的一種形式從云供應商那里“租賃”幾乎無限的存儲容量，而只需要支付他們使用的容量的費用。自此，存儲和處理能力的問題就解決了。
　　然而，從云數據中心遷移大型數據集將顯示出“大數據系統”中的薄弱環節，一個不是用來處理大量數據的網絡。隨著令人眼花繚亂的新服務和數據勢不可擋的崛起，網絡容量問題突顯，這個問題不能通過簡單的不斷安裝或租賃較大的數據存儲空間就能解決。
　　相反，使用一個虛擬數據中心的架構是有效地處理大數據的更好的服務方法，在單個數據中心的物理墻作為一個邏輯實體有效地打破了連接多個數據中心。換句話說，這就創造了一個“沒有圍墻的數據中心”，使用一個高性能的“云骨干網絡的無縫連接到一個更大的企業和運營商數據中心之間的共享資源池。”
　　通過虛擬化和集中所有的數據中心和網絡資產，企業可以根據不斷變化的需要，允許靈活的配置和遷移工作負載。這是唯一的設置，可以非常經濟地滿足大數據帶來的基礎設施的挑戰。
　　Forrester稱，絕大多數亞太大數據中心主要是大型數據存儲庫，其次是為用戶提供更先進的數據挖掘和可視化工具。但他們并不是“沒有圍墻的數據中心”，無法以最有效的方式允許大數據處理，以滿足企業的業務目標。
　　為越來越大量的數據時代的到來做好迎接準備，以便滿足新的監管要求，絕不僅僅是一款工具或自動化就能夠簡單解決的事情。相反，IT部門與其他相關的業務方面的關鍵人員必須共同決定哪些大數據應該被存儲和收集，以及應該如何定義個人數據。
　　盡管IT部門可以借助工具潛在的評估這些數據是否是高質量的。然而，即使IT部門這樣做了，最終簽收的仍然則是最終業務用戶。
　　一旦確定了哪些大數據應該被收集和存儲、并進行相關的數據清理和準備工作，就必須以相關“活文件”的政策、標準和程序，管理所有的大數據資產。
　　相關的業務方面的關鍵人員包括整個企業中從CXO級別的管理人員到業務部經理以及IT工作人員，都必須遵守這些政策協議。當然，行業監管機構可以采訪所有的這些相關的工作人員，檢查明文規定的政策和程序，以確保企業的相關政策符合行業監管機構的規定。
最后，對于IT部門來說最為重要的是，確定收集和存儲大的數據必須高度符合的終端業務信息的要求。為了做到這一點，CIO和其他IT工作人員必須積極的與整個企業的各個業務單位的同行配合