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如果企业采用大数据技术,那么必然会使用云计算技术,因为云平台已经成为存储和处理大量数据的标准平台。随着

云计算对大数据来说是巨大的创新潜力

来源:香港服务器 作者:香港服务器 浏览量:194 更新:2020-02-10

如果企业采用大数据技术,那么必然会使用云计算技术,因为云平台已经成为存储和处理大量数据的标准平台。随着云计算巨头致力于争夺市场领先地位,云计算服务将在2020年迅速增长。而在云中成功地驾驭这些动态信息需要采用大数据进行分析,并清理混乱信息。

现代云计算堆栈依靠Kubernetes进行容器编排。预计2020年将在Kubernetes上启用大数据和人工智能工作负载方面取得进展,而Alluxio公司创始人兼首席技术官 Lioyuan将其称之为“Kubernetifying”分析堆栈。

Lioyuan说,“虽然容器和Kubernetes在无状态应用程序(如Web服务器和自包含数据库)中表现特别出色,但在高级分析和人工智能方面,我们还没有看到大量的容器使用。到2020年,虚拟主机,我们将看到人工智能和分析工作负载在Kubernetes上变得更加主流。‘Kubernetifying’分析堆栈将意味着通过将数据从远程数据仓库移动到K8s集群以获得更紧密的数据位置,从而解决数据共享和弹性问题。”

Information Builders公司两位副总裁Eric Raab和Kabir Choudry表示,目前,云原生分析应用程序数量庞大,并且由于这一原因,云计算将在2020年至关重要。

Raab和Choudry说:“如今使用商业智能和分析工具的组织分为三类:当前在云中运营工作负载的组织、将工作负载迁移到云中的组织,以及计划将工作负载迁移到云中的组织。虽然他们过去可能因为担心自己平台的架构是否设计用于集成和利用云生态系统而受到阻碍,但现在有一些经过验证的解决方案是专门为基于云计算的运营而构建的。2020年将看到更多的企业将工作负载迁移到云平台,利用云原生解决方案的可用性、可扩展性和灵活性。”

Teradata公司云计算营销总监Brian Wood预测,企业将在所有新分析工作负载的部署中采用云优先策略。

他说:“预计IT部门将默认使用公共云,以支持任何业务计划,而不仅仅是现有基础设施的容量扩展。与公共云供应商签订的“或者使用,或者失去”批量购买协议将促使企业IT部门盲目地选择云部署位置而不是解决方案适合性,这让他们的领导感到遗憾。实现短期预算目标的狂热将胜过深思熟虑的规划和战略投资的审慎智慧。”

公共云已经得到了大多数媒体的关注。但Cloudian公司首席营销官Jon Toor预测,到2020年,私有云将重新出现。

Toor说,“拥有大规模存储需求(如医疗保健、科学研究、媒体和娱乐业)的企业在管理容量密集型工作负载(可达到数十PB)方面面临独特的挑战。私有云通过提供公共云的规模和灵活性好处,以及在现场存储的性能、访问、安全和控制优势来应对这些挑战。”

云计算的简单性和灵活性是一大优势。但是,基于云计算的实用程序的定价并不适合所有工作负载。Splice Machine公司首席执行官Monte Zweben说,云计算当前的数字化转型计划为DX 2.0。

他说:“云计算之所以盛行,是因为很多用户认为可以节省成本。一些急于迁移到云平台的企业完成了第一阶段项目,并意识到他们拥有与之前运行的应用程序相同的应用程序,这些应用程序不会利用新的数据源来让他们使用人工智能。事实上,他们的运营支出实际上已经增加了,因为运营商节省的成本被一直在运行应用程序的云计算资源的成本所淹没,而这些资源在内部部署之前已实现资本化。”

Quest Software公司研发团队的软件工程高级经理Yinghua Qin表示,混合计算的兴起意味着传统的数据中心将消失。

他说:“在未来几年中,随着云计算服务、物联网和其他创新限制了传统数据中心所能提供的优势,我们可以预见传统数据中心将会消亡。企业将需要根据业务需求而不是物理位置来定位计算工作负载,因此,企业将开始移动到混合云,以便提供更灵活的基础设施。”

随着企业寻求结合本地资源和基于云计算资源的方式,混合环境正在增长。Ensono公司公共云总经理Sean Roberts指出,弄清楚如何管理云计算和本地资源的混合并不是一件容易的事,但是新兴的管理平台将有所帮助。

Roberts说:“主要的云计算运营商开始意识到他们不能拥有所有的工作负载,大多数公司将采用多云策略。因此,在竞争中开辟控制管理平台这条新战线。例如微软公司推出其Azure Arc技术,这套技术旨在将Azure服务和管理引入任何基础设施,从而使微软云计算客户端能够跨AWS和Google Cloud的云平台管理资源。”

Sazzala Reddy说。公共云在大部分人看来是相似的,这将使云平台更加难以区分。作为回应,云计算将在本地部署。

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