큰 데이터 위험 방지: 하지 대상을 맹목적으로 따라 하는 것이 중요 하다

두 번째 "큰 데이터 세계 포럼" (BDWF 2012), 7 월 13 일, 베이징의 랜드마크 호텔에서 개최 보여줍니다 데이터베이스, 칩, 저장 및 데이터 분석 및 관리 업계에서 제조 업체는 그들의 자신의 큰 데이터 솔루션, 금융, 증권, 통신, 대용량 데이터 기술 하면서 제안 적극적으로 인터넷 업계의 엄격한 요구는 분명, 하지만 실용적인 응용 프로그램은 아직 탐사. 기업과 공급자 무시할 수 없는, 동시에 진다 데이터를 발굴 하는 방지 하기 위해 위험이 여전히 존재 하는 방법.

그러나 이제 우리 수 있습니다 매우 안정적이 고 확장성 높은 인프라와 높은-성능 분석 시스템,, 큰 데이터의 위험에 대 한 이야기, 데이터 마이닝에 대 한 이야기, 큰 데이터를 거래 한다 그것은 얼마나 좋은의 효과? 사실, 그것은 유효성을 검사 해야 합니다. 즉 큰 데이터의 위험을 방지, 정장, 특히 명확 하 게 충분히 좋은 데이터 품질 뿐만 아니라, 실질적인 계획을 큰 데이터의 목표를 구현 맹목적으로 따라 하지 않을 수 있습니다.

큰 데이터 값의 "4 개의 V"

큰 데이터 크기, 빠른 처리 속도 및 다양 한 데이터 (볼륨, 속도, 가변성)-이것은 큰 데이터 유명한 3V 기능. 그러나, 전문가 이제 지울 큰 데이터 4 V-값, 즉, 대용량 데이터의 가치를 달성 하기 위해 기업에 있는 모든 사람.

3V의 존재로 인해 4 V의 구현 필요 새로운 기술, 또한 큰 데이터 개념의 인기에 대 한 이유에 바인딩됩니다. 값을 얻으려면, 우리는 보다 유연 하 고 강력한 데이터 관리 시스템, 뿐만 아니라 데이터베이스, 데이터 분석 기술 개선, 때문에 과정을 변경 하려면 기본 아키텍처 요구 하 야 합니다.

마이크로소프트 아시아 태평양 연구 및 개발 그룹 최고 기술 책임자 일 노 큰 데이터 엔드-투-엔드 주기 세 단계로 나눌 수 있습니다: 데이터 관리, 스토리지, 인수 및 데이터를 보호. 큰 데이터 뿐만 아니라 관리 데이터 뿐만 아니라 데이터 풍부한 데이터의 필요 여부, 비-관계형 관계형, 유선형, 그리고 궁극적으로 데이터에서 통찰력.

SAS 소프트웨어 연구 및 개발 (북경) 유한 회사 제너럴 매니저 류 청 했다, 큰 데이터 나이, 스토리지 장비 및 저장소 모드 변경의 요구 사항, 스토리지 데이터 쿼리, 하지만 쿼리 하는, 하지 분석은 큰 낭비 이다. 전통적인 분석 능력 수 없는 큰 데이터 처리 시간에, 즉, 높은 성능 분석 키 큰 데이터 나이에. 리 우 청의 세 가지 방법으로 다른 컴퓨터에 데이터를 할당 분석 프로세스의 내부 분석 분석 및 메모리에 넣고, 대용량 데이터 분석에 필요한 고성능 분석 능력을 형성 분석을 앞으로 둔다.

링, 중국의 산업 협력 및 인텔 (중국)의 솔루션 부문 회사, 3 V 후 값 기존 관계형 데이터의 분석을 충분 한 보완 했다 고 분석 엔진 관계형 및 비 관계형 데이터를 분석 하는 능력을가지고 해야 합니다. 전통적인 San과 Nas, 그가 주장 하 고, 더 이상 큰 데이터 처리에 적합 그리고는 지금 또한 실시간 데이터 흐름을 요구 하면서 확장 스토리지 아키텍처를 필요로 더 많은 처리-즉, 고성능 분석 기능, 높은-성능 분석 프로세서의 지원을 요구 하는.

Sishing, 오라클의 더 중대 한 중국 지역 총괄 매니저 큰 데이터 엔터프라이즈의 데이터 처리 플랫폼의 일부가 될 단지 수 있습니다 주장 하고있다.

그 Yinghua, NetApp 큰 중국, 기술 및 전문 서비스의 지도자 선물 독특한 abc--(Analytics), 높은 대역폭 (banduidth), 및 콘텐츠. 큰 분석: 분석 데이터에 대 한 통찰력 것입니다 큰 데이터의 실시간 분석, 높은 대역폭: 데이터 결과 분석, 보고서 작성에 관해서 큰 콘텐츠: 큰 콘텐츠는 기본적으로 아무것도 잃지.

그는 간단한 전략에 실시간 분석 Hadoop 응용 프로그램 개발에 반입할 수 있습니다 믿고 있다. 높은 대역폭에서 다루는 몇 가지 비디오 측면 이며 큰 내용에 일부 콘텐츠를 있다. 이 세 가지 측면에서 제품 개발 및.

그냥 큰 연습 필요

제조 업체는 앞으로 그들의 자신의 솔루션, 산업 사용자는 대용량 데이터에 대 한 엄격한 수요를 확인 했습니다. 양 징, 중국 모바일 연구소의 수석 과학자는 더 많은 교통 체증 및 다른 문제, 국가 금 증권 수석 애 널 리스트 리차드 캐리, 중국 인공 지능 사회 기계 게임 특별 위원회 부국장 Liu Chiqing 또한 앞으로 넣어 실제 요구와 같은 상업 회사의 장래성을 분석 하는 유연한 차량 네트워크의 설립 현재 도시 개발을 해결할 수 있는 지적 이동 시스템 계산을 해결 하려면 등등.

(책임 편집기: 유산의 좋은)