
大数据时代下 云计算还能走多远_数据分析师培训
大数据来临了,数据中心的迅速膨胀使得“云端”的优势日益凸显。人们几乎可以摆脱传统的硬件储存方式,只要能上网,人们便可轻易在云数据中心进行各种结构化和非结构化数据的储存、备份、调取等操作。这也意味着云计算的概念已经触及到互联网的最底层。在这样的背景下,云计算将走向何方呢?
1、开放云API
未来的“云”一定是开放的,OpenStack、VMware、CloudStack和亚马逊等都是通过“云”来进行链接的,号称“连接一切”的微信也在不久前开放了云API端口。借助于云API,开发人员无需了解源代码或者内部工作机制的细节规模就可以将操作管理、监控、续费等功能集成到自身的管理系统中,实现集中化、自助化的运维管理,这都将大大提高基础设施的水平。
2、SaaS定义软件,软件定义一切
云计算下,一方面,软件即服务,以Salesforce.com、多备份为代表的SaaS将重新定义软件,另一方面,硬件体积将都越来越小,功能越来越成熟,成本越来越低,软件定义一切囊括了在基础设施可编程性标准提升下不断增长的市场势头、由云计算内在自动化驱动的数据中心互通性、DevOps和快速的基础设施提供等。
3、安全性
提到云,就一定会说到安全的问题。安全性越来越成为企业考虑的重要指标之一,企业每天都在产生大量的数据,并且产生的速度越来越快。大数据无所不在的“眼睛”和预测能力正促进数据隐私保护和安全保护的发展。未来云计算平台,云管理员设备和云服务器之间的连接可以加密,也可支持多种认证机制,即基于 VPN的解决方案、共享密钥 用户名 密码、SAML和其他联合身份标识、智能卡身份验证等等。
4、移动化
在后PC时代,个人电脑正逐渐终结,手机等手持设备的高速发展催生了移动化的浪潮。围绕支付等环节的移动程序正在致力于为用户提供最好的设备和服务,在未来将有更多移动设备和相对应的服务诞生。如支持iPhone、iPad、Android和WindowsPhone的本地应用程序,适用于这些移动设备的各种功能,包括触摸感应、摄像头集成、邮件集成等。此外,云计算平台及数据中心可以将所有企业内容(包括文档、报表、账单、网页、图片、传真,甚至多媒体音频、视频、等等)集中进行管理和控制,结合其强大的数据搜索引擎,为各企业提供商务智能和大数据分析,同时提供端到端的快速访问,支持在线研发设计功能,真正帮企业实现信息化。
5、混合云
在未来的云计算平台,几乎每个人都将采取某种类型的混合云平台,这是大势所趋。大多数公司正在和云发生关联,不管人们处于什么平台,新的云管理解决方案的目标是控制云。混合、公共、私人甚至社区云都可以控制。未来的云计算平台支持混合部署,可轻松将数据在私有云与公有云之间相互转移,这将为想多备份这种第三方的创业公司提供机会,在各个云之间建立“中转站”正是他们在做的事情。
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在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13