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云计算将如何影响数据仓库技术?

时间:2020-04-28 12:17  来源:  阅读次数: 复制分享 我要评论

【智能家居网】

    【智能家居网】近年来,数据生成程度激增,其特点是工业范畴中很多企业举行了庞大的数字化转型。环球局限内生成的数据量正在快速增进。实际上,行业媒体Gigabit Magazine的研讨表明,环球2020年生成的数据量将比10年前增进25倍以上。另外,据估计,到2025年,生成的积累数据将增加三倍,到达近175ZB。

  现在,营业决议计划者对及时数据接见的需求也在以亘古未有的速率增进,以便于举行明智的营业决议计划。

  为了使数据对他们的营业有用、可行和可扩大,企业须要一种有用且经济高效的体式格局来存储、标记和诠释这些数据。完成这类目标最有利可图的要领之一就是采纳数据堆栈。

  这一观点能够追溯到上世纪70年代,当盘算机科学家Bill Inmon初次提出“数据堆栈”一词时,就涌现了数据堆栈市场。初期的数据堆栈建立为当地效劳器,其构建才能仅为千兆字节。从当时起,它们阅历了严重的革新,当代化的堆栈可包容更大的容量。

  数据堆栈,也称为决议计划支撑数据库,是指一个中心存储库,用于保留从一个或多个数据源(比方事件体系和关联数据库)衍生的信息。体系中网络的数据能够采纳非结构化、半结构化或结构化数据的情势。然后对这些数据举行处置惩罚、转换和运用,以运用户能够更轻松地经由过程SQL客户端,电子表格和贸易智能工具对其举行接见。

  数据堆栈还促进了更轻松的数据发掘,这是对数据中的形式举行标识,然后能够用来推动更高的利润和销售量。数据堆栈行业的运用局限逾越了与剖析以致云盘算相干的多个范畴,在某些情况下,个中包含医疗保健、制造业、电信与IT、零售和政府等。

  在手艺范畴,有几家公司在推动数据堆栈手艺方面取得了长足的提高。最著名的公司之一是Teradata公司,这是一家行业抢先的数据堆栈公司,在该范畴具有30多年的履历。Teradata软件被普遍用于很多行业的种种数据堆栈运动,特别是在银行业。该公司一向致力于经由过程立异的新手艺(包含基于Hadoop的效劳)来加强其贸易智能解决方案。

  大数据和数据堆栈

  在当代时期,大数据和数据科学正在极大地推翻企业开展营业以及决议计划流程的体式格局。跨行业具有云云大批的数据,对高效大数据剖析的需求变得至关重要。大数据最早是在上世纪90年代涌现的,然则这个观点能够追溯到术语制造之前,直到盘算机时期的曙光,当时企业将运用大型电子表格剖析数字和研讨趋向。

  跟着1990年代末和2000年代初涌现新的数据源,它们入手下手推动了海量数据的发生。跟着挪动装备和搜索引擎的鼓起,这类趋向特别激增,搜索引擎比以往任何时候都能够输出更多的数据。表征大数据涌现的另一个要素是速率。数据生成速率越快,所需的处置惩罚就越多。因而,在2005年,Gartner公司将大数据的观点形貌为数据的3V,也就是数目,速率和品种。

  跟着数据量持续快速增进,传统的关联数据库和数据堆栈没法处置惩罚这些数据。为了躲避此问题并确保更高效的大数据剖析体系,雅虎等公司的工程师于2006年建立了Hadoop,这是一个Apache开放源项目,它具有分布式处置惩罚框架,纵然在集群平台上也能够运转大数据运用程序。

云盘算将怎样影响数据堆栈手艺?

  人工智能,机械进修和基于云的解决方案可能会推动数据堆栈市场的将来远景

  考虑到当代发生的数据量以及处置惩罚数据所需的高等基本设施,决议计划支撑数据库在手艺和体系结构方面都面临着庞大的生长压力。除了几种新的数据堆栈架构要领以外,还涌现了很多手艺,成为当代贸易智能解决方案的重要贡献者,从云盘算效劳到数据假造化再到自动化和机械进修等。

  基于云盘算的解决方案是数据堆栈市场的将来。跟着浩瀚企业转向云平台来支撑和存储其数据堆栈解决方案,像亚马逊和谷歌如许的互联网公司孜孜不倦地致力于开发和托管立异的基于云盘算的数据堆栈。

  将来几年将推动数据堆栈行业远景的另一趋向是机械进修和人工智能支撑。新的数据堆栈架构将成为人工智能数据集的基本,而人工智能和机械进修将改良这些贸易智能解决方案的功用和运营。这类趋向的一个例子是谷歌将机械进修整合到BigQuery数据堆栈中。