資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：云和大數據也不例外。最終觀點基于以上考慮建立一套固有的基礎架構，你將會看到大數據和云之間是一種天作之合的組合。
在2013年三月音樂電影藝術節上，Motley Fool的Tim Byers說過：在很多方面，云和大數據越來越密不可分且功能相似-云資源用來支撐大數據的存儲及項目，而且大數據相對于云來說是一個龐大的業務案例。大數據和云技術的最終聯姻，必定是天作之合。
??? 聽起來雖然浪漫，但我們知道一種深度組合不可能在一夜之間就發生，它需要付出很多努力。云和大數據也不例外。
?
?? 大數據能帶來什么?
在這個過份炒作的組合里，大數據除了那些好聽的名詞，大數據本身責任重大，大數據所有所要做的就是為你的組織機構帶來有用的信息。但在把大數據技術應用前，請先回答以下這些問題：
?? ●?你擁有的數據到底有多龐大，你目前的架構能保證擴展這些量嗎？
?? ●?你的數據在結構、半結構、非結構方面有什么特征？目前來說，你的系統架構和技術是否能支撐這些不同類型的數據？
?? ●?你的數據來自哪里？內部？外部? 開源數據？大數據隨之帶來是豐富的數據源，包括快速增長的新舊數據。??
最重要的是：在大數據真正應用初期，需要界定業務問題及大數據所能帶來的價值。
?
?? 云能帶來什么?
?? 如果大數據真的是主角，那么云則帶來可靠、穩定的基礎，例如，基礎架構，提供一些多樣化的架構選擇：
?? ●?內部私有云：虛擬化、基于內部防火墻專注體系架構
?? ●?外部私有云：共享的、基于外部防火墻可定制的主機體系架構
?? ●?共有云：基于第三方的共享主機體系結構
?? ●?混合云：基于自有部署、私有云（內部、外部）和公有云的環境
云也同時加速了變革、敏捷化、高速擴容及低成本的組合。
逐步變得得心應手
如果你回答了所有我提出的關于大數據的問題，同時理解云能帶來什么，那你就可以去冒險了。但是像其它組合一樣，這個過程中有一些事你需要搞清楚，下面七點你需要考慮一下：
開源代碼：
??? 開源軟件是大數據的核心，特別是Hadoop和它很眾多相關的項目。好消息是開源軟件是免費的，但是不管是自我部署還是安裝在云中，都需要對整個開源體系有個固有的理解。
數據存儲及處理:
??? 大數據有很多要處理的階段，包括篩選、預處理、處理、長期或短期的數據存儲。每個階段都可能用到云體系的不同方面。例如，你可以在私有內部云中篩選和預處理數據令其以結構化、自我部署;在私有云中處理結構化的數據;在公有云中長期存儲數據。
技術:
??? 大數據所用的到技術在企業內部無法獲取，像開源軟件（如：Hadoop)，云集成，安全及分析工具，這些技術非常少但非常重要，是業務分析師和數據科學家在整個云里都會用到。
支持:
??? 對于大數據需要的軟硬件及技術，一個組織需要決定誰能對整個可擴展體系統進行支持，如果你只是對內部私有云感興趣，那么IT部門就能管理它。但是你關心的防火墻外的，你需要第三方的支持，例如軟件供應商或是云服務提供商，通過他們來維護及管理它的架構體系。
性能:
??? 隨著數據越來越多，性能的問題也會隨之而來，如果數據跨國家跨洲存儲，你需要考慮在上傳數據及訪問數據帶來的網路情況，其結果會是糟透的.數據訪問量會為系統架構帶來瓶勁同時用戶滿意度降低。
集成:
??? 在大數據的早期階段，不管是自我部署或是云，你只是在多帶帶的環境處理數據。接下來，你想把數據和現有的應用、系統、過程進行集成。這種云與內外部系統的集成迫使公司重新檢測現有的技術。
隱私:
通過大數據，企業機構很容易從現有或加工后的數據獲取信息，例如社交，
開源及機器學習數據，并且與現有的業務和分析數據進行組合，這是之前從未發生過的。這對于客戶將產生神奇而且變革性分析層面。但是與之而來也存在挑戰，這
些分析層面很有可能會侵犯客戶的隱私，需要非常留心。
最終觀點：基于以上考慮建立一套固有的基礎架構，你將會看到大數據和云之間是一種天作之合的組合。
簡介: Tamara Dull，SAS Emerging Technologies的董事，超過25年技術服務經驗，在數據分析，設計，開發方面很強的實力。
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