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从Solix大数据套件看大数据技术的趋势

来源:机房360 作者:中桥调研咨询 更新时间:2014/8/7 16:36:27

摘要:大数据时代下,全球应用数量从十几年前以十万为计算单位进入以百万为计算单位。有效利用大数据,不仅可以实时监控产各种潜在风险,提高生产效率,更重要的是为企业提供诸多洞见,提升投资回报和竞争优势,而且有助于企业从多维度判断全球市场潜在商机,实现快速发展。

  据中桥调研显示,中国用户已经越来越多地意识到大数据的业务价值和商业价值,因为IT创造价值的效率低下会直接影响中国在全球化经济环境下的竞争实力。从图1可知,在中国市场上,14.2%的企业已经部署了商业智能或大数据分析。在未来24个月内,企业对于大数据分析或商业智能的应用比例会增长至45.4%。中国企业会加大对于大数据分析或商业智能的利用。

 

  然而大数据是一把双刃剑,它既可以为企业创造价值,实现通过IT突破创新来提升企业竞争力的作用给企业;也可以造成巨大的IT开支,IT效率的低下可以引起利润和市场份额的快速下降。相对于欧美市场对于大数据利用的程度而言,中国用户在大数据应用,不论是大数据分析频率还是大数据的结构来源,上明显滞后。此外,中国用户现在还是对收集后的数据进行分析处理,那么如何有效地对这些数据进行整理、抽取和分析就是企业IT管理和业务管理人员需要解决的问题。要发挥大数据的价值,一个合适的大数据分析方案必不可少。在选择商业智能和大数据分析方案的过程中,企业最关心的是如何提高大数据分析速度、数据加载速度、保证性能稳定、降低分析成本等几大因素。

 

  而Solix近期推出的Solix Big Data Suite(大数据套件),则恰好印证了上述中桥调研数据的结果。Solix Big Data Suite(大数据套件)可用于Apache Hadoop的Enterprise Archiving和Enterprise Data Lake应用平台。该套件基于信息生命周期管理(ILM)框架来管理企业数据和分析应用,并且将Apache Hadoop作为近线存储库来存储不经常访问的数据。以此提高生产应用的性能,降低基础设施成本,以及实现更强大的大数据分析机会。

  Solix Enterprise Data Lake对生产数据进行拷贝,并将它们“按原样”存储在高扩展,低成本、大容量的HDFS中。在抽取数据的过程中,这个简单的复制过程省去了繁杂的提取转换加载(ETL)处理。一旦存入Hadoop文件系统(HDFS),对于日后的业务分析应用来讲,使用或描述企业数据可将会更加方便轻松;Solix Enterprise Archiving从依据保留策略和业务规则抽取企业数据并存储的开始,就对数据进行恰当的管理。归档数据因安全和合规要求进行分类,并且通过结构化查询、报表和业务对象的全文搜索来对所有数据进行访问。

  Solix 大数据套件给Apache Hadoop带来的优势:

  企业分析—数据存储库“按原样”保存,减少ETL工作负载,并确保净化后的最终用户数据能够按需呈现更多具体的数据视图。

  安全、低成本、大容量数据存储—Hadoop分布文件系统(HDFS)为结构化和非结构化数据提供一个统一的近线存储平台,将不同的用户和应用工作负载加载到一个数据池中,实现持续访问和后续企业数据仓库应用对这些数据的利用。

  合规—为数据安全、分类、保留管理和合法保存而建的信息生命周期管理框架。

  扩展性—Hadoop基于MapReduce来处理跨分布式计算节点的大数据集,提供先进的数据存储,并具有高可扩展性、高可靠性、容错、自动备份和灾难恢复。

  开源Apache Hadoop—Apache Hadoop框架是一个行业标准的开源产品,保证您的企业数据管理系统在代码层面上的安全和可访问性。

  中桥分析师认为,任何业务的核心都是数据。透过数据,企业才能更快的分析和挖掘出用户潜在需求,从而能够找到最重要业务问题的答案。Solix大数据套件的发布,使得企业能够在Hadoop上扩展其业务数据池,存储所有的信息,分析任何数据,而不会有许可证和支持费用迅速增加的问题。这很有可能彻底改变大数据经济模式。

  责任编辑:余芯

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