
大数据的强大后台:云计算
什么是云计算?
云计算行业正在迅速发展,同时也产生了很多术语。那么这个‘云’到底是什么呢?它又可以为我们带来什么呢?简单地说,云计算有三个部分:基础设施服务(Infrastructure-as-a-Service, IaaS),平台服务(Platform-as-a-Service, PaaS),软件服务(Software-as-a-Service, SaaS)。
基础设施服务(IaaS)是最基础的,它是云的一个服务端,用户可以通过互联网从计算机基础设施获得服务。IaaS的大多数用户是科技公司,他们通常有很强的IT专长,想要利用计算机强大的计算功能,但是又不想负责安装和维护。
平台服务(PaaS)是一个以云计算为基础的软件研发平台服务,公司可以利用这个平台在已有软件的基础上进一步发展或研发软件。PaaS环境能够和一些软件开发工具结合,例如Java,NET,Python,Ruby等,更方便用户进行编码以及在网络上共享他们的程序编码。目前PaaS在云计算的市场份额是三个部分中最小的,主要被一些公司用来外包他们的基础设施。
软件服务(SaaS)是目前云计算中利用最多并且发展最成熟的一部分,它利用互联网提供软件服务,而不需要被下载到用户端或者存储在一个数据中心。很多数据处理和文本处理软件,例如spreadsheets和word等,开始逐渐转向一些云计算的软件服务,比如Google Apps,Microsoft Office 365等。
云计算的三个部分有一些共同的特点。首先,用户不需要购买任何空间,而是采用租借的形式利用云端存储空间。第二,云计算服务提供商负责所有的维护,管理,空间计划,问题处理和后备储存等。最后,相比传统方法,云计算服务更方便更快捷,IaaS有更多的储存空间,PaaS可以处理更多平台服务,SaaS可以被更多用户利用。
如何走进云端?
很多公司开始探索云计算的各种可能性,下面我们就列出一些如何开始向云计算转型的建议。
明确一些限制和灰色地带
在很多工业和地区,法律规章禁止将数据存储在云计算中,有些地方则法律不清楚。公司需要首先明确所处行业和地区针对云计算的法律制度,特别是一些有个人健康资料信息的行业,然后再来决定是采用更传统的存储方法还是向云计算转型。
从SaaS开始做一些试验
很多商业软件都可以通过云计算使用,包括办公软件(例如,Google Apps,Microsoft Office 365,Jive,Socialtext),用户关系管理软件(例如,Salesforce.com),人力资源管理软件(例如,SucessFactors, Workday),和社交软件(HutSpot, Radian6)等。公司可以从这些类别中选择一些开始试验运行。好的商业试验会有对照组(即一部分人员不使用云计算软件)和数据收集(即相比对照组,IT部门的花费是是否降低,雇员满意度提高,商业运营结果是否提高等)。这些试验结果会帮助公司决定是否要进一步扩大对云计算的利用。
利用云计算做公司的一个新项目
如果你的公司还在购买服务器或者其他工具来发展软件,请按暂停。相比传统方法,IaaS的服务更成熟,PaaS的服务更快速,他们帮助研发人员省去很多购买,维护和更新的麻烦,让他们更好地专注在编写编码上。云计算还可以给研发人员提供强大的软件资源,例如将Google Maps和表格工具与公司数据结合可以产生很多有效的可视化结果。随着办公软件的越来越多,更好地利用这些软件可以提高公司运营效率。
充分了解你的核心企业软件服务提供商针对云计算的计划
很多企业软件服务商目前还没有云计算服务,因此公司用户需要和这些软件服务商充分沟通交流,了解他们对云计算发展的计划,例如他们什么时候会办公软件的云端版本,他们是否能够帮助用户转型到云计算,等等。
大数据已经越来越多地被利用到各个行业领域,因此如何解决数据存储问题也是更有效利用大数据的一个关键。了解云计算以及它的应用才能更好让它为我们服务。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08