
大数据泡沫正无限膨胀
在当今企业中80%的数据都是非结构化数据,这些数据每年都按指数增长60%。大数据将挑战企业的存储架构、数据中心的基础设施等,也会引发数据仓库、数据挖掘、商业智能、云计算等应用的连锁反应。未来企业会将更多的TB级(1TB=1024GB)数据集用于商务智能和商务分析。到2020年,全球数据使用量预计将暴增44倍,达到35.2ZB(1ZB=10亿TB)。大数据正在彻底改变IT世界。10月几大科技巨头的举动使更多人意识到所谓的高科技泡沫——即“大数据”正在无限的膨胀。
微软与Hortonworks合作开发Hadoop
早在今年2月,微软的HPC开发团队就公布了被称为“Dryad”的分布式计算平台。这也标志着微软向Windows HPC Server用户提供了能够进行海量数据处理的工具。微软推出Dryad的目就是鼓励开发者们在Windows或者.Net平台上编写大规模的并行应用程序。在当时这也被视为微软在大数据领域与Hadoop对抗的有力产品。
但微软却于10月12日在西雅图举行的SQL PASS 2011峰会上出乎所有人预料的宣布将与从雅虎分拆出来的Hortonworks合作开发Hadoop,并将在Apache Hadoop上实现搭建Windows Azure以及Windows Server平台。同时基于Hadoop的Windows Server还会与微软现有的BI工具联合处理任务。
微软与Hortonworks深度合作的目标是借助Hortonworks在此领域的专长帮助最大化将Hadoop集成到微软的产品之中。同时两家的合作可帮助简化下载、安装和配置等几个Hadoop的相关技术。包括HDFS、Hive、Pig。这将有利于企业通过Hadoop拓宽自身的业务。微软还将编写新的ODBC驱动程序并扩展自己现有的查询系统到Hive。这样一来用户将能够直接从Excel、PowerView执行Hadoop查询。
Red Monk分析师Stephen O'Grady也很看好Windows和Hadoop的结合。他表示这将是非常具有吸引力的,这将吸引大量的Windows用户。微软在此领域具有竞争的实力。
大数据领域 Oracle硬件、软件齐发力
Oracle作为全球最大的关系型数据库提供商也不甘寂寞,在其产品链条中加入了被称为“NoSQL Database”的NoSQL数据库。NoSQL Database是Oracle在2011 Oracle全球大会上宣布推出的Oracle Big Data Appliance的一个组成部分。Big Data Appliance是一个集成了Hadoop、NoSQL Database、Oracle数据库Hadoop适配器、Oracle数据库Hadoop装载器及R语言的系统。
而Oracle的在大数据领域的投入还远不止这些。他们不仅在软件层面推出了Oracle Big Data Appliance,在硬件层面Oracle还推出Exalytics。Exalytics目标非常明确,就是针对大数据。Oracle推出的In-Memory计算就是在Big Data时代能够提供海量信息——包括结构化、半结构化、数据集及非结构化数据的分析。同时Exalytics还能够支持混合的数据源——包括Oracle数据库、Teradata、微软SQL Server以及独立的Essbase数据库共同使用。
并且Exalytics的硬件和软件配置也相当强悍:1TB内存和48核心的处理器;支持OBIEE 11g;200GB/s带宽的TimesTen并行内存数据库;支持内存并行处理的Essbase OLAP服务器;新的面向高带宽分析的用户界面以及最快的连通Exadata的Infiniband连接。
以往,Oracle在云计算领域一直显得有些保守,但随着Oracle在此次大会在硬件和软件两个层面同时推出强有力的产品。这也标志着Oracle在云计算领域迈出了划时代的一步。
IBM将DB2与NoSQL数据库有机结合
同样是在10月,在IBM举办的IOD 2011大会上,IBM数据库服务器部门副总裁Curt Cotner宣布IBM将在明年推出内置NoSQL技术的DB2旗舰级数据库管理系统。
IBM在NoSQL技术领域已具备了一些经验,其自身的Rational Jazz协作软件交付平台就是使用了“triplestore”技术,而“triplestore”技术同NoSQL数据库中所涉及到的技术大致相同。triplestore技术允许用户简洁并快速的检索元数据和其他相关信息。
不过IBM Rational团队最终发现triple并不具备其所想要的可用性特征,例如故障转移、横向扩展到多个节点等等。IBM Rational团队发现如果其在短时间内接收大量的triple,NoSQL存储的索引将会锁住数据库。Rational团队实际上是从开源社区中借用NoSQL triplestore,然后进行修改,使其嵌入到DB2数据库中,通过这样的修改将能够使用DB2索引、日志、高可用性解决方案以及DB2数据库中所有的功能。
Cotner表示经过修改后的NoSQL功能在DB2数据库中运行速度将会比之前的开源产品快4倍以上,同时还可以消除可用性以及可扩展性带来的问题。现今NoSQL功能还在开发过程中,不过Rational团队将会在未来为DB2集成更多NoSQL的功能。
大数据在企业的未来
管理大数据的能力将成为那些越来越多地使用新形式信息——比如文本、社交媒体——的企业的核心能力。这种能力将帮助企业寻找最好的模式来支持商业决策,即所谓的基于模式的战略。作为一种变化引擎,基于模式的战略将充分利用模式寻找流程中所有的维度。然后,它为新商业解决方案的建模提供基础,让企业更好地适应新的环境。处理大数据的增长并利用大数据的能力将成为许多企业的优先任务,否则未来几年他们将受制于这些数据和他们的竞争对手。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15