云储存的影响与大数据分析
作者：张老师 浏览次数： 2019-09-05 11:24
在数字化转型的浪潮下，数据的价值不言而喻。在国内，大数据是一个专有领域，但从国际的技术发展趋势来看，大数据已经无处不在。真正的大数据是寻找人类现有逻辑之外的逻辑，因此通过大数据找出的很多结论是现有逻辑无法理解的。大数据的应用场景十分广泛，如运维、安全、物联网、业务分析、ERP等，有IT的地方就离不开大数据，不只限于精准营销。
企业越来越多地将云平台用于大数据分析。这些平台提供了可扩展的替代方案，与内部部署系统相比可以节省更多的资金，但前提是使用得当。
成本控制对于各种规模和经验水平的企业来说都是一个问题，即使那些精通云计算的企业也是如此。这就是用户必须了解云计算分析和大数据的规模、多样性、速度、准确性、价值这五个V的原因。这些用户必须学会明智地消费，以最大化投资回报率。
当然，如果组织不控制成本，那么所有商业价值都可以很快被否定。但是，由于存储和分析的云计算成本优化与传统的云计算成本优化实践不一致，因此很难获得成功。云计算分析和消费模型可能无法预测，用户通常缺乏他们所需资源的参考框架。此外，云计算管理工具在管理分析的能力方面仍然是一项正在进行的工作。
云计算服务提供商有摄取模型和按使用付费模式这两种主要的定价模式可供最终用户使用。摄取模型计算存储在服务中的数据量。其示例包括Azure Stream Analytics、Google BigQuery。
通过Azure Data Lake Analytics、Amazon Kinesis Data Analytics等按使用付费服务，云计算服务提供商根据应用程序运行流处理所需的处理单元数按小时收费。应该注意，容量需求可能会增加，具体取决于正在运行的查询的复杂性。
有关模型的具体详细信息(例如，有效和长期使用的潜在定价折扣)取决于所选的云计算服务提供商。应该预期存储与分析之间的成本与性能之间的权衡。
想要学习大数据的朋友们，欢迎到成都加米谷学院来实地考察，我们随时欢迎您的到来！
企业越来越多地将云平台用于大数据分析。这些平台提供了可扩展的替代方案，与内部部署系统相比可以节省更多的资金，但前提是使用得当。
成本控制对于各种规模和经验水平的企业来说都是一个问题，即使那些精通云计算的企业也是如此。这就是用户必须了解云计算分析和大数据的规模、多样性、速度、准确性、价值这五个V的原因。这些用户必须学会明智地消费，以最大化投资回报率。
当然，如果组织不控制成本，那么所有商业价值都可以很快被否定。但是，由于存储和分析的云计算成本优化与传统的云计算成本优化实践不一致，因此很难获得成功。云计算分析和消费模型可能无法预测，用户通常缺乏他们所需资源的参考框架。此外，云计算管理工具在管理分析的能力方面仍然是一项正在进行的工作。
云计算服务提供商有摄取模型和按使用付费模式这两种主要的定价模式可供最终用户使用。摄取模型计算存储在服务中的数据量。其示例包括Azure Stream Analytics、Google BigQuery。
通过Azure Data Lake Analytics、Amazon Kinesis Data Analytics等按使用付费服务，云计算服务提供商根据应用程序运行流处理所需的处理单元数按小时收费。应该注意，容量需求可能会增加，具体取决于正在运行的查询的复杂性。
有关模型的具体详细信息(例如，有效和长期使用的潜在定价折扣)取决于所选的云计算服务提供商。应该预期存储与分析之间的成本与性能之间的权衡。
想要学习大数据的朋友们，欢迎到成都加米谷学院来实地考察，我们随时欢迎您的到来！
- 上一篇：云平台和大数据5V之间的联系
- 下一篇：如何做好大数据的安全工作呢？
