應(yīng)對“大數(shù)據(jù)”分析 透視數(shù)據(jù)中心變更

到目前為止，你的大數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能項目還在順暢地自行運轉(zhuǎn)。但從長遠來看，通過對現(xiàn)有架構(gòu)進行簡單擴展來保持順暢的數(shù)據(jù)訪問可能不是最好的解決辦法。

請考慮以下“大數(shù)據(jù)”特性：

以網(wǎng)頁上為主（不屬于先前的內(nèi)部數(shù)據(jù)傳送）

涉及多個云環(huán)境

與社交媒體應(yīng)用緊密關(guān)聯(lián)，例如Facebook， Twitter和Linkedin

規(guī)模空前

數(shù)據(jù)有時 “不潔凈”，甚至不可用

數(shù)據(jù)大部分是非結(jié)構(gòu)化

至少要引入幾種新工具，例如Apache的Hadoop和Hive，以及graph/triple存儲

分開來看，每種特性都可能構(gòu)成現(xiàn)有數(shù)據(jù)倉庫設(shè)置的一種變體。組合起來，這些特性代表了一種與眾不同的操作環(huán)境，在規(guī)劃時必須深入到每項特性，分別對待。也就是說，首先你要了解，基于未來可能的需求，哪種架構(gòu)最適合大數(shù)據(jù)分析。然后了解，如何能夠把它與現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)（也可能是數(shù)據(jù)倉庫型架構(gòu)）結(jié)合起來。

那么未來有哪些可能性需求呢？有跡象表明，每個機構(gòu)都會想要在下列特性中尋求一個獨特的組合：

1.為了維護客戶忠誠度和出于營銷目的，對中型客戶的社交媒體數(shù)據(jù)進行有目標訪問——無需實時數(shù)據(jù)；

2.同樣，對于預(yù)期銷售而言也是需要的，但實時數(shù)據(jù)將會帶來更大價值；

3.出于安全考慮，當網(wǎng)頁瀏覽者試圖訪問公司數(shù)據(jù)時，有必要對該訪問者的社交媒體數(shù)據(jù)進行少量實時訪問；

4.實時訪問“戰(zhàn)略威脅”數(shù)據(jù)，例如，對公司的負面宣傳信息或是給公司造成不良影響的災(zāi)難信息，通常來講造成的影響較小，但有時波及范圍也很廣。

5.為了進行市場分析對大量大數(shù)據(jù)進行訪問——無需實時數(shù)據(jù)；

6.為了開展具體行業(yè)或具體機構(gòu)新產(chǎn)品研發(fā)， 對大量和超大量社交媒體數(shù)據(jù)進行訪問。這里，同樣不需要實時數(shù)據(jù)，但是訪問速度越快效果越好。

上述組合要求決定了通常的數(shù)據(jù)需求量和交付速度，以及在“數(shù)據(jù)潔凈度”和“數(shù)據(jù)及時性”方面的折衷取舍。

我們現(xiàn)在來看看，針對這些個案的最優(yōu)架構(gòu)：

1.訪問目標客戶的數(shù)據(jù)，你可能需要在每朵云上安裝查詢工具，滿足內(nèi)部數(shù)據(jù)存儲需要，在不至于向競爭對手披露信息前提下對數(shù)據(jù)進行分析。

2.對于目標預(yù)期和銷售過程數(shù)據(jù)，你可能需要在每朵云上添加本地數(shù)據(jù)庫，方便針對特定目標信息進行快速交付。

3.針對安全掃描，你可能需要在Hadoop旁邊部署能實現(xiàn)告警和單用戶查詢的軟件，并能把結(jié)果信息直接反饋給內(nèi)部管理員。

4.對于“戰(zhàn)略威脅”數(shù)據(jù)，你可能需要在每朵云上建立高效，高容量的本地數(shù)據(jù)庫，并且數(shù)據(jù)庫相互間能跨云聯(lián)合進行協(xié)作，可執(zhí)行預(yù)分析。如果可能的話，在威脅抵達數(shù)據(jù)中心或單位其它部門前，該消息將直接反饋到系統(tǒng)，系統(tǒng)對此自動做出回應(yīng)。

5.對于市場分析，你可能需要云-本地“緩存”的高性能數(shù)據(jù)庫，能幫助過濾數(shù)據(jù)。這樣的話，可以把數(shù)據(jù)壓縮到數(shù)據(jù)倉庫要求的大小，而且可能的話，還能對數(shù)據(jù)進行預(yù)清潔。而現(xiàn)有的像extract， transform， load （ETL）這些工具還無法適應(yīng)新型數(shù)據(jù)的這些要求。

6.對于研發(fā)，你可能需要內(nèi)部且獨立的分析數(shù)據(jù)庫，同時要有允許跨云查詢的數(shù)據(jù)聯(lián)合功能。

假設(shè)你需要所有這六項內(nèi)容？那么你要考慮：

數(shù)據(jù)聯(lián)合和跨數(shù)據(jù)庫查詢軟件，諸如Composite Software公司和Denodo公司的產(chǎn)品

高性能和大容量數(shù)據(jù)庫技術(shù)，例如內(nèi)存和柱體技術(shù)，來自于EMC Greenplum公司，或者Sybase IQ公司的解決方案。

低成本，靈活性的，云適應(yīng)型查詢/分析工具，例如Birst，或者Tableau.

用于研發(fā)的內(nèi)部網(wǎng)狀架構(gòu)

那么，現(xiàn)在要如何把它與現(xiàn)有架構(gòu)相結(jié)合呢？通常根據(jù)企業(yè)的規(guī)模，解決途徑可劃分為下列兩大陣營：

1.中小型企業(yè)（SMBs）往往沒有數(shù)據(jù)倉庫，即使有，功能也不齊全。那樣的話，在必要的數(shù)據(jù)倉庫性能開始產(chǎn)生之際，能在云上盡量運行的PaaS架構(gòu)是一個好選擇。

2.大型企業(yè)有著大型主機，小型服務(wù)器群組，數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)集市，以及架構(gòu)中現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施，因此確實要創(chuàng)建一個PaaS架構(gòu)。最好采用像IBM公司這樣的現(xiàn)行供應(yīng)商提供的方案，把公共云上的PaaS架構(gòu)與現(xiàn)有商業(yè)智能/分析/數(shù)據(jù)倉庫架構(gòu)相結(jié)合。

綜上所述，不要認為，把大量大數(shù)據(jù)從一個云直接吸納到數(shù)據(jù)倉庫是最理想的解決方案。因為當你這么做時，你的競爭對手將會利用他們的IT資源對其顧客進行有針對性的，更深層的靈活分析，并推動他們的品牌深入你的市場。在內(nèi)部分析和云分析功能之間設(shè)置防火墻是一回事，不做任何公共駐云分析又是另一回事。簡言之：

要接受：部分分析需在企業(yè)外部進行

要承認：大型而且“不潔凈”數(shù)據(jù)需要分別處理

要同意：為獲得最佳效果，大型數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)需要有獨立而又互相協(xié)作的架構(gòu)
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