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不能相容:大数据与云计算并非天作之合大数据与云计算的确有着千丝万缕的关系,不过从技术层面考虑,不应将二者混为一谈。最近一段时间,大数据成为热议的话题。大数据通常依托Hadoop构架,并与公共云相联系。相关的云服务和云产品不断推出,并且都保证能帮你解决数据问题。事实上它们都在推行着同一个理念:利用公共云的高灵活性以及“几乎无限的可扩展性”,将数据移植到拍字节的大型数据库。 大数据与云计算的确有着千丝万缕的关系,不过从技术层面考虑,不应将二者混为一谈。最近一段时间,大数据成为热议的话题。大数据通常依托Hadoop构架,并与公共云相联系。相关的云服务和云产品不断推出,并且都保证能帮你解决数据问题。事实上它们都在推行着同一个理念:利用公共云的高灵活性以及“几乎无限的可扩展性”,将数据移植到拍字节的大型数据库。 但现实情况和媒体的渲染相去甚远。企业希望将商业数据移植到公共云中的大型数据库中,但同时往往忽略了一些技术问题。 首先,大数据意味着大型整合的挑战。因此,事实上,企业将数据移植到公共云的过程并不简单。当然,每天在网络上传输几百甚至几千份数据记录对你而言是家常便饭,但不要忘记,许多情况下,我们谈论的数据记录是以百万计的,你需要对它们逐一进行转换、传输以及同步处理。 很快你就会为带宽的问题头疼。事实上,美国的许多企业是利用联邦快递将存储数据的USB硬盘送到云服务商那里的。 其次,安全问题在云计算中至关重要,而在企业本地的数据架构或在私有云中,安全支出要比公共云中低很多。在许多情况下,安全模型和安全技术的费用会便宜很多。举例来说,在公共云中,你必须对所有数据预先加密——而在本地数据库在则不必这样做。 你可能对我的观点有所质疑,我想声明一下,我并不是说大数据与公共云永远不能相容,但对于所有技术层面的问题,你必须仔细考虑。而对于架构方面的问题,则需要根据具体情况逐一分析。 责编:James Sun 微信扫一扫实时了解行业动态 微信扫一扫分享本文给好友 著作权声明:kaiyun体育官方人口
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