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云计算将成企业大数据业务发展核心推动因素

3、难以预测的市场

大数据来自各种各样的来源,从企业传统遗留应用程序和交易系统到由机器、移动设备、网络日志和社交媒体生成的数据。这使得预测所需容量变得更加困难和低效。单个事件可能会导致数据量和工作量的突然变化。例如,一家金融服务机构在任何一天都可能会经历10倍的数量波动,而具体的波动则取决于市场状况,是很难预测的。

四分之一的企业受到大数据对存储容量/基础设施日益增长的需求的挑战。企业不仅需要规划基础架构,还必须确定如何轻松扩展,以满足不断变化的存储和计算要求。对于几乎任何企业来说,将其基础架构容量规模扩展10倍来支持峰值需求,让这些额外的容量在90%的时间内均处于闲置状态,无疑是非常低效且不符合成本效益的。其他问题包括由于数据的增长所导致的基础设施和维护成本不断升高,还需通过实验来确保足够的带宽来支持创新,以及数据采集和分析的成本。

借助云服务,企业无需为最大容量调整其基础架构的规模大小。其弹性属性使企业可以根据需要实现动态扩展或缩减基础架构。

4、安全、合规方面的挑战

随着企业收集、存储和分析来自新的和现有来源的越来越多的数据信息,数据的安全性变得更受关注。接近35%的受访者表示不确定或不认为他们所在企业现有的安全解决方案和产品提供了足够的数据安全性。企业需要决定如何确保符合合规性、数据管理和安全性的要求,而又不会影响到灵活敏捷性和性能。

而云服务通常比企业自有数据中心更安全。由于云服务提供商正在提供强大的计算基础架构,因此保持安全的环境符合他们的最大利益。为此,许多云提供商已经积累了来自多家企业的最佳实践方案和经验,并具有最严格的安全要求。

总的来说,在证明投资回报最简单的方法是降低总体拥有成本的情况下,使用云服务重新构建现有工作负载可帮助企业显著的降低成本。另外,利用云服务还可以通过降低实验成本来加速创新的步伐。成功的实验将显示出可衡量的效益,一旦到位,将激发更多的需求。

正确的云计算方法有助于最大限度地减少部署大数据应用程序的障碍,甚至消除部分障碍。像大数据一样,云服务是具有高度颠覆性的一大力量,其正在改变企业的运作方式和经营方式。而如果将云和大数据结合起来,其影响就更大了。

云服务的本质使其非常适合大数据。由于云计算的可扩展性,弹性和经济模型,可以让企业根据需要进行规模化缩放,而无需在高峰容量的环境中构建和投资。云计算使企业能够降低与繁重工作相关的成本,而将节省的资金再投资于能够为企业提供价值的项目。

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