既然化零为整的大数据平台有这么多的优势,那么这个平台落到实处应该长什么样子呢?我们不妨更进一步来探讨一下这个问题。还记得之前我们谈到过大数据思维重视的是全量样本数据而不是局部数据,在企业运营过程中产生的海量数据是企业珍贵的财产,从这些数据中可以挖掘出宝藏。对于大数据平台的一切能力需求可以说都是由这些“大数据”的特性产生的。
那么这些大数据是从何来而的呢?这得益于IT技术的迅猛发展,ERP、CRM这类IT系统在多个行业均得以实施。同时随着移动互联网、智能穿戴设备和物联网等领域的迅猛发展,企业在运营的过程中会接收到大量的数据,这些数据可能是来自于生产系统产出的数据,也可能是终端设备的用户数据或是来自于机器产生的日志数据。面对海量的数据,我们会遇到一个又一个接踵而至的问题。
为了支撑一个与数据量“体积相当”的存储和计算平台,其集群规模必定不会小。所以我们首先会面临如何管理一个单体大集群的问题。其次,当数据接入之后,我们又会面临如何高效地存储和查询这些数据的问题。接着还会面临如何管理这些数据、如何保障数据安全等一系列问题。
这些现实的问题直接刻画出一个企业级大数据平台需要具备的基本能力。
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1 IP代理:大数据到底从何而来?
既然化零为整的大数据平台有这么多的优势,那么这个平台落到实处应该长什么样子呢?我们不妨更进一步来探讨一下这个问题。还记得之前我们谈到过大数据思维重视的是全量样本数据而不是局部数据,在企业运营过程中产生的海量数据是企业珍贵的财产,从这些数据中可以挖掘出宝藏。对于大数据平台的一切能力需求可以说都是由这些“大数据”的特性产生的。那么这些大数据是从何来而的呢?这得益于IT技术的迅猛发展,ERP、CRM这类IT系统在多个行业均得以实施。同时随着移动互联网、智能穿戴设备和物联网等领域的迅猛发展,企业在运营的过程中会接收到大量的数据,这些数据可能是来自于生产系统产出的数据,也可能是终端设备的用户数据或是来自于机器产生的日志数据。面对海量的数据,我们会遇到一个又一个接踵而至的问题。为了支撑一个与数据量“体积相当”的存储和计算平台,其集群规模必定不会小。所以我们首先会面临如何管理一个单体大集群的问题。其次, [阅读全文]
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