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大数据处理需要计算机云计算技术的配合

人们研究大数据, 或是利用大数据技术,其战略意义并不在于是谁掌握了多么庞大的大数据信息,而是在于谁能否将已经捕捉到的那些含有一定意义的数据通过专业化处理,将其变成 一种数据信息资产。这也是大数据分析所需要的真正目的。大数据无限,但可利用尽可能的大数据达到变成数据信息资产的可能。 谁都不能否认,也不可能被否认,大数据既是一种科技,也是一种资产。既然大数据是一种资产,那么,如何利用大数据这种资产最终实现盈利,才是运用大数据的关键。可是,将大数据加工成有增值的数据,并不是一件轻而易举的事情。 第一、研究大数据绝对离不开计算机的云计算技术 从 某种观点上看,没有计算机的云计算技术,就不会有大数据的被分析和利用。大数据技术跟计算机云计算技术的关系就像是一只手的手心和手背,是绝对的密不可 分,因为分析和处理大数据是无法用某一台计算机来完成的,它必须需要采用计算机的分布式架构,处理大数据的特色就是在于对那些海量性的数据进行分布式的数据挖掘,但这种分布式的大数据挖掘,还必须依托计算机的分布式处理,因为计算机的分布式数据库或是云存储以及计算机中的虚拟化技术,可以支撑起对大数据相关技术处理的能力。 第二、...

不可小觑 云存储总成本你算清了吗?

无论是企业服务器备份 或是处理下一个大数据项目,云存储崛起成为一个对于企业来说极其诱人的选择。云存储提供商们,比如AmazonGlacier和简单存储服 务,Google云存储和微软Azure存储,对于达到PB级的数据量极尽所能的鼓吹新的服务和有竞争力的价格。但是云还是本地存储的选择并不是一个非此 即彼的命题。 云存储在设计上是可扩展的,业务可以从小规模的非必须的数据集开始,随着专业知识和信任的积累,扩展存储到更重要的工作负 载。但是当选择一个云存储提供商时,你真正需要了解的是什么?而那些选择对于企业来说的花费会是多少?决定需要多少存储容量以及将会花费多少钱听起来像是 一个简单的方程式,但其实需要考量很多因素。企业必须仔细评估当前和未来的需求,以此作为任何云存储评估的第一步。云存储费用是建立在容量,流量和API 使用的混合基础上。 计算云存储容量开销 供应商将服务构建成可扩展的,这样就不需要规划或者提交任何预先确定的容量。一旦你设置好一个账号,你的公司只会支付使用的存储,范围从几TB到PB。 对于云用户,容量这个问题是用来做成本预估而不是技术准备。比方说,如果你预计存储4000GB(4...

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