京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
数据中心关注大数据的几个价值领域
乍一看,大数据对数据中心的影响就好像是另一款高性能的应用程序,需要更多的处理能力、更多的存储空间、以及更高性能的网络。总之,这似乎是带给了数据中心另一个负担。然而,事实上,大数据不仅仅只是业务分析的工具,其也可以成为帮助改善数据中心的一款有用的工具。
更好的IT安全
IT安全已经成为一般企业的日常管理项目,并成为了IT管理最为关注的一个议题。黑客恶意攻击威胁管理所存在的最大问题之一便是必须调查和识别海量的数据,跟踪潜在的入侵者进入您企业的IT基础设施。
传统上,这方面的对策主要都集中在单个系统上,其中最好的是结合集中监控,以便识别和关联不同的威胁。然而,鉴于企业有着几十乃至数以千计的设备和应用程序,这一方法迅速变得站不住脚,因为所有的设备和应用程序都是潜在的攻击目标。
大数据能够帮助围绕海量数据进行几近实时的处理,即可满足上述的这一要求。任何供应商无论其是经验丰富的老牌企业或是市场新手都能够迅速进入该领域。其带来的好处是显而易见的:无关系统里的两个或三个事件可能会暴露一种微妙的攻击。而利用一个系统可以巩固、分析,并确定这些事件的性质,并防止攻击事件的发生。
大数据的价值
不能一味地否定无用的数据,它们同样蕴含着价值,它们确切的说法应该是低价值密度数据。因此,企业也应该保留这些数据,只是暂时尚未发现它的价值,可以用低成本的存储服务器保留它们。
当人们通过搜索引擎检索时,会出现一些习惯性的拼写错误。这些错误数据虽然表面上没有意义,但通过收集这些数据却可以发现大量的用户习惯和规律。
人们对于海量数据感到困惑,这是因为未能全局掌握整个数据只是看到破碎的、零散的、局部的数据。这就像通常“给数据做提炼总结”而在总结的过程中往往会丢失掉大量细节,但是很多有价值的信息正隐藏在具体的细节当中。
对于不同价值的数据要区分对待,把价值不高的数据存储在低成本的环境当中,但是绝对不会把它丢弃,因为假以时日,它还是会有一定的价值会被挖掘出来。
隐私保护仍待解决
应该对用户隐私提供一定的保护,例如通过数据加密,只让需要知道数据的人了解、接触或者访问到这些数据。他希望大众了解,通常通过数据挖掘软件,实际上看到的用户数据或者信息并不针对某个具体的人。
很多国家的立法机构或者政府希望通过制定隐私保护法律来实现对用户信息的保护。但是,由于对数据分析不了解,有些法规最终可能限制了用户对信息和数据的使用。
容量管理
类似于易趣网这样的企业已经宣布成功地利用大数据分析优化他们的数据中心了。正如虚拟化技术能够帮助调整企业容量的不足,这些方面的工作也可以达到同样的效果。再次,容量管理为大数据带来了几近完美的使用情况:一个单一硬件可能运行多台虚拟机,有多个磁盘映像和无数的应用程序,需要花费几个月的时间来挖掘完全的图像。
这种演进的下一步将“主动”与容量管理分析相结合,使虚拟机可以根据历史和预测的需求及其他指标进行资源调配和实时的重新分配。想象一下,你的数据中心容量智能再分配本身是基于一款新发布的产品或基于季节性需求。虽然这项技术仍处于起步阶段,但其可能会影响到下一代的数据中心。
更好的监测
将这些技术捆绑在一起,是新一代的监控工具,由大数据提供动力。虽然传统的工具也能在故障发生时合理的识别确定,但在许多情况下自动采取纠正措施,大多缺乏广泛的预测能力,依靠用户配置警报阈值和度量。
如果支持大数据主动监测,您企业的数据中心监控工具可以预测在一个数据库服务器中的硬件故障。该工具将智能分配受影响的应用程序到另一台服务器,并通知相关人员,一旦问题被纠正,再进行恢复操作。
甚至安全问题可以被整合到这个“智能”的数据中心,然后隔离被破坏的应用程序或基础设施,正如大多数杀毒软件“隔离”被病毒感染的文件一样。
虽然大数据才刚刚开始影响到数据中心,但这是值得开发的技术,因为它带来了这么多的机会帮助我们保护、修复、优化现代数据中心。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 STP模型(营销战略三步法) 定义: 现代营销战略核心框架,通过市场细分(S)、目标市场选择( ...
2026-09-18在互联网产品迭代、运营优化、界面改版与策略升级过程中,主观经验判断容易造成决策偏差、盲目改版、资源浪费等问题。AB实验(AB ...
2026-09-18 很多企业并不缺少指标,缺少的是让指标“串起来、动起来、用起来”的体系。零散指标像散落一地的珠子,指标体系则是那根把珠 ...
2026-09-18在电商行业精细化运营时代,流量红利逐步消退,粗放式投流、广撒网营销模式已无法适配市场竞争需求。依托用户点击、加购、收藏、 ...
2026-09-17在数据可视化与数据分析工作中,图表是将零散数据转化为直观业务规律的核心工具。不同图表拥有专属的数据逻辑与分析维度,能够从 ...
2026-09-17 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标在所有行业都适用”“哪些指标只对电商有意义”“二者如何搭 ...
2026-09-17在企业数字化运营、业务流程管理与精细化管控体系中,流程运营是串联各项业务环节、保障工作落地、提升运转效率的核心载体。无论 ...
2026-09-16在数据分析与统计学研究中,卡方检验是分析分类变量关联性与差异性的重要方法,广泛应用于市场调研、行为统计、社会调查、商业数 ...
2026-09-16 很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何定义指标值的计算规则和 ...
2026-09-16CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 用户增长核心分析框架,刻画用户从接触产品到自发推荐的全生命周期,五个递进环节构建 ...
2026-09-15在数字化营销与精细化用户运营时代,企业传统的广撒网式营销模式成本高、转化率低,已无法适配精准商业竞争需求。客户画像作为大 ...
2026-09-15 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-09-15在MySQL数据库数据查询与数据分析中,GROUP BY与ORDER BY是使用频率极高的核心关键字。二者语法结构相似,常搭配使用,但核心功 ...
2026-09-14随着数字化治理、智慧运营、数字孪生技术的普及,数字体征成为衡量业务状态、系统运行、城市治理与企业经营健康度的核心体系。数 ...
2026-09-14 很多数据分析师沉迷于复杂的模型和算法,却忽略了数据分析的一项基础能力——描述性统计。事实上,大量商业分析问题,用描述 ...
2026-09-14在MySQL数据库运维与开发实践中,经常出现一种典型现象:数据库实际存储的数据量很小,数据表条数少、文件体积低,但服务器整体 ...
2026-09-11 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“总体和样本有什么区别”“参数和统计量有什么关系”“数据级别的高低如 ...
2026-09-11CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义: 将同一时间段内因具备相同属性或共同经历的用户划分为群体,分析其留存与生命周期价值 ...
2026-09-11在零售、商超、餐饮、线下门店等实体商业运营中,客流与销售额是衡量门店经营状态的两大核心指标。销售额是门店经营的最终结果, ...
2026-09-10在数据可视化体系中,柱形图是最基础、应用最广泛的图表类型,其中**累计柱形图(堆积柱状图)**是兼顾整体总量与内部结构的核心 ...
2026-09-10