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软件定义存储在大型数据中心的应用分析

历史经验一再表明,由技术进步推动的变革往往以超乎人们想象的速度和烈度发生。SDS软件定义存储作为新兴的技术,即使穷尽你所有想象,也难以预测其发展的速度有多快,影响的程度有多深远。面对新的变革和潮流,在追逐变化的同时,还需冷静思考可能带来的问题。SDS在数据中心的应用一定能提高性能和降低成本,并可控风险么?SDS会隐藏什么样的问题? 问题一、不能充分利用现有的基础架构 数据中心是非常繁忙的,IT部门要同时接受从多个不同的应用系统发来的需求和数据任务并及时响应和处理。另外,IT专业人员的日常工作还需要维护高可用的基础架构和嵌入许多工作流程。 大多数的SDS解决方案都希望数据中心可以“完全投入”,即用SDS解决方案自带的基础架构和流程替换数据中心现有的存储硬件、基础架构和流程。他们通常希望数据中心摒弃共享式集中存储硬件,而支持商业化的超融合架构。 问题二、不能提供全面的数据服务 许多SDS解决方案不能提供完整的数据服务功能性。举个简单的例子,许多SDS解决方案无法将数据复制到远程位置,因此无法创建数据的灾难恢复副本,甚至无法将数据迁移到SDS架构本身。 既然无法实现简单的数据复制,就应该提供...

数据科学领域的职位划分以及职责技能

随着数据科学领域的招聘信息越来越多,范围也越来越广。Datacamp根据最新的数据科学相关招聘信息,全面的了解各个行业之间数据科学领域每个职位角色之间的差异,以及所赋予的工作职责。 最主要分为以下几个职位:数据科学家、数据分析师、数据架构师、数据工程师、统计学家、数据库管理员、业务数据分析师、数据产品经理。下面通过信息图区分每个职位的角色介绍、必备语言技能。 数据科学家 数据科学家 角色/任务: 清洗,管理和组织(大)数据 必备语言: R,SAS,Python,Matlab,SQL,HivePig,Spark 技能和特长: 分布式计算 预测模型 故事讲述和可视化 数学\统计,机器学习 数据分析师 数据分析师 角色/任务: 收集,处理和执行统计数据分析 必备语言: R, Python, HTML,Javscript,C/C++,SQL 技能和特长: 电子表格工具(例如Excel)中 数据库系统(SQL和基于NO SQL) 通信可视化 数学,统计,机器学习 数据架构师 数据架构师 角色/任务: 创建数据管理系统进行整合,集中,保护和维护数据源 必备语言: SQL,XML,HIVE,PIG,...

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