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大数据技术带来的那些常见挑战

大数据研究领域可谓炙手可热,然而对数据中的价值加以利用仍然充满挑战。今天,我们将对此类挑战进行详尽解析。 大数据的生成速度令人错愕,事实上90%的可用数据是在过去两年当中才刚刚出现。如今我们需要努力分析大数据,从而发现其中可用以指导决策及战略性业务转型的洞察结论。 大数据应用已经开始在改进产品、提升服务水平及客户服务等领域发挥作用。下面来看一组具体数字:只有17%的企业尚无任何计划建立大数据项目,而超过70%的企业已经开始使用大数据——包括将其整合至业务当中,或者作为试水性项目。数据技术正在逐步成熟,亦有越来越多组织机构准备将其纳入信息管理与分析基础设施当中。 然而,以下大数据带来的“大挑战”同样不容忽视。 找到用于交流大数据的语言 各类科学,包括化学乃至数学都凭借着一种特定语言的出现而获得巨大的推动作用。很明显,我们必须在大数据找到同样值得依赖的特定语言,从而像使用代数符号以及合适的编程语言那样更好地对其加以分析。 提升数据可靠性 随着可用数据量的不断增长,我们必须有效区分“数据”的“信号”以及“有价值信息”。遗憾的是,截至目前仍有很多企业难以找到最理想的数据以及具体使用方式。这区分...

需求为上 软件定义存储将改变游戏规则

Strata+Hadoop World是世界最大的大数据盛会,参会者带来了业界最领先的技术和解决方案与大家进行分享,而笔者在会后的采访中也了解到包括Cloudera、Intel以及诸多的行业用户都在关注软件定义存储,来自多方面的挑战让SDS快速走进了我们的视野。 软件定义存储是指通过软件对存储设备进行定义,并能够根据用户需求分配这些存储资源,软件定义存储是大数据时代下不可缺少的一部分,其以虚拟化为基础,但又超脱了虚拟化范围。 软件定义的存储和软件定义的计算已经在一些先进的互联网企业中应用,例如谷歌和亚马逊。然而,在很多情况下,软件定义的存储是专为特定的工作负载开发,更加适合应用在负载要求更加复杂的大数据领域。 软件定义存储帮用户面对大数据挑战 那么,软件定义存储都有哪些特点呢?存储资源池化IT基础设施的利用率不足早已为投资者所诟病,未来存储投资需借助虚拟化技术将数据中心里的所有存储物理设备转化为统一、虚拟、共享的存储资源池。这种资源池的建设可以涵盖各类存储产品,既有当前广泛应用的SAN/NAS,也包括正在普及的闪存应用。同时,这池化也应对厂商透明,可以忽略设备来自不同厂商。 数据控制与...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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