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集成还是自建?企业数据中心如何应对时代需求

海量数据当今已经成为企业用户所面对的一个共同问题,企业都在寻求怎样能够从这些数据当中获取有价值的信息,对于一个企业的IT技术团队来说,利用数据中心等硬件基础平台来满足用户的日常访问和数据挖掘以及分析是当今企业IT架构当中最为常见的一种方式。 作为海量数据的一个重要载体,数据中心近些年很热,越来越多的企业开始在数据中心方面寻求自身在大数据层面的发展和突破,或许规模较大资金实力较为雄厚的企业会选择自建数据中心,而规模较小的中小企业可能往往会选择数据中心服务托管的方式来与第三方基础设施平台合作,从而实现自身在云计算和大数据方面的应用。 那么如此看来,业界就存在两个阵营了,如果我们抛开企业自身资金实力的因素之外,单纯的从数据中心的硬件采购还是自建这两方面来看的话,究竟哪种方式更适合当今企业发展的需求,以及大数据和云计算的市场发展轨迹呢? 用正确的方法选择硬件产品 对于一个数据中心来说,厂商往往会将预测试的装置打包好以更快地进行运输和安装。如果你的IT团队缺少硬件集成的技能,那么即插即用的方法,不管是在集装箱中包含了整个数据中心还是集成的基础架构产品,对要求可靠性和可扩展性的企业来说都是很有吸引...

瑞小博的大数据平台技术选型及架构实践

前言 瑞小博成立于2014年,是一家专注于“商用WI-FI覆盖”产品研发与运营模式创新的科技公司。 公司创立之初,基于成本、效率等考量,我们选择了阿里云,至今已3个年头。这3年多里,我们使用了覆盖 弹性计算、网络、存储、数据库、大数据、安全、应用服务等多项领域的多款阿里云产品。 下面,给大家分享我们在不同阶段使用MaxCompute(原ODPS)的一些实践,以供参考。 低廉的存储&高效的运算 我们使用ODPS的首要原因,就是因为它低廉的存储和高效的运算。 公司刚成立时,业务量很小,数据存储和计算都在阿里云RDS中,简单直接。但两个月后,业务快速发展,RDS存储的费用直线上升,而且任务计算耗时越来越长,已经影响到业务的发展。 彼时,开源大数据存储计算框架Hadoop如火如荼,Spark冉冉兴起,分布式数据库Greenplum也是逐步成熟,看起来有很多的选择,我们也就此做了调研和前期尝试。但实际操作起来就会发现,这些平台在搭建初期的硬件成本、运维成本、时间成本远远超出一家创业公司的承受范围,而且这些平台并不是公司的主营业务。自建平台的方案被PASS掉。 只是想喝一杯牛奶,为什么一定...

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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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