
大数据时代,你的数据中心如何迎战
信息时代,数据已经融入到了每一个行业,每一个业务领域。继“物联网”、云计算”之后,“大数据”一词被越来越多地提及。“大数据”在政府,金融,公安,通讯,交通,医疗,媒资等行业已存在多时,却因为近年来信息行业的发展而再度引起人们的关注。
你的云数据中心,拿什么来迎战“大数据时代”?
“大数据”作为云计算,物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命,将对企业的数据中心带来颠覆性的影响。传统数据中心已无法满足海量复杂数据的处理和分析要求,企业内部的经营交易信息,互联网世界中的产品信息,物流信息等等,其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力,实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何能满足企业业务快速发展的需要,为业务部门提供最佳的IT服务和体验,是企业信息化建设中目前面临的难题,企业需要积极思考传统数据中心如何应对大数据的挑战。
你的云数据中心,可以正面迎接“大数据时代”的冲击吗?
现阶段,大部分企业已有独立的数据中心,能够满足日常业务的需求。但是大数据时代对于数据中心的信息处理能力,数据融合分析能力,存储,计算能力以及数据挖掘都提出了更高的要求。
我们理解,一般数据中心的数据都来源于电脑,移动终端等等,而大数据时代的数据类型更加多样化,数据来源包括视频、音频、检测仪传感器等不同的渠道,各个行业的业务部门开始使用这些数据提高生产效率,分析热点事件,改进生产质量,寻找新型商业模式。因此,不同于传统应用环境对数据简单的进行存储和归档,在新的应用环境下更加强调数据的实时可用性。另一方面,大数据时代,对于数据的实时处理和高效运维也有较高的要求,企业都希望自己的数据中心有能力通过实时分析报表和数据来随时掌握企业运营状况,需要快速做出决策判断。如果相关数据获取不及时有可能会很大程度影响部门对于业务的分析和决策。所以企业需要思考应该如何提升数据中心的基础架构可以更高效的支撑数据的处理能力,分析能力,提高整体运营运维效率。
未来的云数据中心,发展方向在哪里?
如何让数据驱动业务发展,这是大数据时代下数据中心必须面对的问题。传统数据中心集中应对业务部门的需求,基础能力已经入不敷出;大数据时代下,数据的复杂性决定了数据中心需要更快速滴应对业务需求的变化和不确定性。如何保证数据中心可以为业务部门提供敏捷高效,安全可靠的服务?华为认为,未来的数据中心应该是以业务驱动为导向,提出了数据融合的云数据中心的理念。
数据融合的云数据中心不再限于单个物理数据中心的能力和用户体验,而是将所有数据中心物理资源(不论是多个还是单个物理数据中心)看成一个资源整体,围绕跨数据中心管理,资源调度和灾备设计,实现多个物理数据中心的逻辑统一,其关键技术包括实现统一资源池系统的云操作系统FusionSphere, 全数据中心统一资源管理与调度的运营运维管理系统ManageOne,基于大二层SDN超宽带网络和软件定义数据中心VDC(虚拟数据中心)。
1、业务敏捷:统一的数据融合资源池,统一建设,不同的业务系统按需申请数据资源,数据平台基于不同的业务诉求, 自动部署数据的节点、实现业务快速发放。
2、数据全生命周期处理能力:统一的数据融合平台提供数据采集、存储、计算、应用全生命周期的能力, 不同的业务系统可以基于对数据的需求,可以自定义所需的hadoop大数据组件,关系型数据库Oracle/SQL Server/MySQL,数据采集ETL等能力。
3、数据融合与智能分析:多系统、多格式、多地域、多类型的数据源,通过数据融合将会被统一存储、统一计算、统一分析,数据之间也因业务需求自由流动;数据大规模融合,进一步提升业务上线率,提升人员办公效能,并从海量的数据中,及时找到企业所需的热点信息流,通过智能分析,挖掘数据更多的价值。
4、现网应用:新的数据平台适应原有系统对数据库的需求,统一的SQL 、统一的搜索,分布式大数据网关,将会保证原有系统少改动,数据处理分析能力大规模提升、业务系统将可以处理更多的数据。
未来,数据的核心应用将是帮助企业如何发现更大的商业价值。如何使用大数据,如何在海量数据中挖掘有价值的信息是重中之重,因此企业更应专注于数据中心隐藏的价值,通过融合的数据平台,充分挖掘数据的核心价值,不断优化数据中心业务流程,降低管理成本,协助企业做出数据支撑的准确的科学决策,为企业的持续创新与发展贡献力量。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04