인생에서 큰 데이터

10 월에서 IDC 중국은 단지 데이터 복합 성장 율의 향후 5 년에 중국의 큰 데이터 기술 및 서비스 시장 51.4%를 도달할 것 이다 보여 "중국 대형 데이터 기술 및 서비스 시장 2012-2016 년 예측 및 분석" 보고서를 발표 했다. 보고서는 Taobao, Tencent, 바이 등 인터넷 거 인 기술을 사용 하 여 대용량 데이터, 통신 및 금융 분야 또한 시작 했다 큰 데이터 기술 및 서비스에 강한 관심을가지고 하는 동안 처음 이었다고 지적 했다.

가트너는 2015 년 큰 데이터 세계적으로 4.4 백만 IT 일자리를 가져올 것 이다, 960,000는 아시아-태평양 지역에 있을 것입니다 또한 예측 합니다. 각 큰 데이터 관련 위치 3 400000에 아시아-태평양 지역에서 일자리의 총 수를 데리고 비 it 작업의 생성 됩니다. 다양 한 데이터 보기는 큰 데이터만 미치지 것입니다 전부를 위한 좋은 기회 뿐만 아니라 사람들의 일상 생활, 그것은 생태계.

인생에서 큰 데이터

일반 사용자에 대 한 반드시 큰의 개념에 대 한 염려 데이터는 무엇을, 하지만 어떤 경우는 인생에 직선 수 있습니다. 단지 과거를 받아 11 월 11 일, 고양이 만든 몰 19.1 십억 판매 전설의 날 기업 배웠습니다 사용자의 이전 구매 레코드 대상된 상품을 사용 하는 방법. 그리고 월마트의 "기저귀 + 맥주" 마케팅 사가 여전히에 대해 얘기 하 고. 기저귀, 맥주, 고객 기반에 대 한 두 개의 완전히 다른 제품 처럼, 월마트의 판매 기록에 의외로 좋은 결과 만듭니다. 이야기는 아내 요청가 서 기저귀를 사려고 아래층 남편, 남편이 일반적으로 따를 그 자신의 요구는 그리고 덧붙여 두 맥주에는 맥주와 기저귀 가장 기회를 함께 구입. 경우는 "가장 지식이 있는 소비자" 했다 월마트-마트는 월마트의 지능형 정보 분석 시스템에서 비밀 소매 업체, 그리고 이야기 사람들의 일상 생활에 영향을 미치는 큰 데이터의 고전적인 예 되고있다.

토리노 대학에서 종양학 부의 개인 및 비영리 조직으로 서 학교 암 연구소 암의 기본 메커니즘을 이해 하 고 최상의 진단 및 환자에 대 한 치료 서비스를 제공 하기 위해 노력 하고있다. 당분간, 연구원은 더 의미 있는 연구 데이터를 많이 하 게 하려고 합니다. 그들은 최근 Kairos3d 회사에 의해 생산 하는 Genomecruzer 라는 제품을 채택 했습니다. Gilgamesh 큰 데이터 3D 시각화 엔진에 의해 구동, Genomecruzer는 데이터 패턴 및 관계를 통합 하 고 전체 데이터 집합을 볼 수를 개발 하는 환경을 제공 합니다. 암 연구소의 박사 엔 조 의사 말했다: "이 마법의 도구 우리의 활용 대형 데이터 집합을 강화 했다 그리고 전례 없는 데이터 분석 속도 얻고 있다." 도구의이 이용이 확인 되었습니다. "이 최신 대화형 3D 데이터 시각화 수 암 연구 과정을 미리 암 치료 과정을 단축," 고 말했다.

위의 두 예제는 대용량 데이터의 혜택의 우리에 게 충분 하다. "많은 수직 산업, 데이터 볼륨은 빠르게 성장," 데 릭 Dicker, PMC 회사의 기업 스토리지 부문, 소매 및 의료 산업에의 마케팅 부사장 말했다. 석유, 천연 가스, 기후 모델링 및 예측, 생명 과학 및 다른 산업 등 "기후 산업에서 예를 들어 정부 기관 만들고 강도, 방향 및 기후 변화, 사람들의 수백만의 일상 생활에 영향을 줍니다의 기간을 더 정확 하 게 예측 하기 위해 큰 데이터 세트를 분석 하는 데 필요한" 연구원은 말했다. 위의 경우를 달성 하기 위해 큰 데이터 분석 플랫폼, 필수적 이며 대용량 데이터에 대 한 신기술 등장 하기 시작.

Aliyun의 큰 데이터 경험

큰 데이터 개념의 열, Hadoop, 코끼리, 나타내는 신속 하 게 IT 커뮤니티의 눈을 휩쓸었다. 이 분산된 컴퓨팅 모델은 거의 보편적으로 큰 데이터 처리 모델, Hadoop 캠프 합류 IT 거 인 다음으로 인정 됩니다. 오픈 소스는 큰 추세, ESG 중국 제너럴 매니저 왕 Cong은 또한 사용자가 정말 Hadoop을 사용 하 여 그들의 자신의 프로젝트를 배포 하려는 믿고 있지만 첫 번째 필요 많은 둡 배울 수 재능을 고용 하는, 재능 비용이 높습니다. 같은 시간에 우리는 일부 대형 데이터 처리 플랫폼 독립적인 지적 재산권 중국에는 볼 수 있습니다. Aliyun 최고 중 하나입니다.

알리바바의 일 원으로 Aliyun Taobao, Alipay 및 낮은 다른 회사에 비해 많은, 하지만 사람들의 눈으로 그들의 자신의 분산된 컴퓨팅 시스템에 의해 만들 때 업계의 거 대 한 영향에 의해 발생. Aliyun에 관련 된 비즈니스는 유연한 컴퓨팅, 대용량 저장 장치, 대규모 데이터 처리, 검색, 지도, 사서함, 및에 포함 되어 있습니다. Aliyun 플랫폼 개발 과정에서 연구 및 개발 과정 또한 차단, 기간 조사 되어, 하지만 그것은 부인할 Aliyun 지금 거 대 한 사용자 기반이 있다 그리고 더 많은로에서 "데이터-중심 오픈 클라우드 컴퓨팅 서비스 플랫폼"을 만드는 부드러운.

한 인터뷰에서 알리 클라우드 컴퓨팅 (주) 연구원 Shiguirong는 1.7 백만 이상까지 Aliyun 등록 사용자에 게 현재 액세스 플랫폼 거주자 보다는 더 많은 5000, 직접 또는 간접적으로 즐길 Aliyun 플랫폼 서비스, 최종 사용자가 사용자의 수백만의 수백을 도달할 수 있다. 그리고 Aliyun 대부분 값이 "데이터". 현재 큰 데이터 붐과 함께, Aliyun의 목표 석유 데이터의 새로운 시대를 다루는 사용자를 위해 강력한 컴퓨팅 파워를 제공 하는.

Shiguirong 소개, 개발의 3 년 후 Aliyun 재생 완전히 독립적인 연구 및 개발의 대규모 분산 컴퓨팅 시스템-비행. MapReduce, 아니라 시스템 프로그래밍 모델의 넓은 범위를 지원 합니다. 또한, Aliyun의 기술자 데이터 저장, 탄성 계산 실현, 그래서 동일한 플랫폼에서 검색. 그리고 유일한 Google 할 수 있는 세상 Aliyun 뿐만 아니라이 기능. 그리고 Aliyun의 전략, 우리 또한 읽을 수 있습니다 아마존 + google 및 Google 스타일 기술을 사용 하 여 작업의 아마존 모드 할 넘어.

현재 Hadoop 열풍, 아마도 독자 혼동 될 것입니다와 오랜 시간 동안 큰 데이터 플랫폼을 개발, 직접 Hadoop을 사용 하지 왜? Aliyun이이 문제에 대해 자신의 의견을가지고. Aliyun 대통령 왕 지 안은 한 번 말했다: "Hadoop은 오프 라인 데이터 처리를 위해 중요 하지만 그것은 우리 회사의 공공 클라우드 컴퓨팅 서비스의 문제를 해결할 수 없습니다." 우리는 이미 온라인 클라우드 서비스를 Hadoop의 기능 보다 훨씬, 때문에이 회사의 위치는 관련이 있습니다. 지금, 비행 잘 큰 데이터 처리를 포함 하 여이 점에서 Aliyun 사업 지원, 비행 실제로 Hadoop을 능가 했다. "

Shiguirong는 또한 유지 하는 보다 전문적인 Hadoop 팀 없이 상승 Hadoop의 기능이 제한 될 것 이라고는 다는 것을 말했다. 질문, 장애물, 비행 성공의 경험 후는 방법에 상관 없이 그 후, 비행 될 것입니다 Aliyun 기술 팀의 유지 보수에 큰 데이터 처리 서비스의 넓은 범위를 제공 하기 위해 그들의 컴퓨팅 용량을 확장을 계속.

Shiguirong 현재 큰 데이터 문제에 대 한 이야기, 독자 들과 공유 하는 다음 4 개의 경험을 요약 되어 있습니다.

첫 번째 클라우드 컴퓨팅 플랫폼의 건설 이다. 대용량 데이터에 대 한 백 엔드 처리 용량 Aliyun는 뭘 지난 3 년 동안은 재단입니다. 예를 들어 페이지를 온통 다시 색인의 세계의 수조에 검색 사업을, 처리 기계에 전적으로 의존 하는 것은 완전히 불가능. 따라서, 대용량 데이터 처리 플랫폼에 대 한 어떻게 수천, 수만 컴퓨터를 클러스터로 가장 중요 한 것 이다. 이 대규모 분산된 컴퓨팅 시스템 비행 시스템의 핵심입니다.

Shiguirong 소개, 코드의 첫 번째 줄에서 비행 그들의 자신의 쓰기 시작, 현재 분산된 컴퓨팅 모델은 또한 적극적으로 Isv 다른 산업 분야에서 사용자가 "자치" 대형 데이터 처리 도구를 제공할 수 사용.

둘째, Shiguirong 큰 데이터 플랫폼 지능형 기술이 필요로 합니다. 그는 "제안 구성" 예, 큰 데이터 플랫폼 알찬, 질문에 기반 하지 수 있지만 지능형 귀중 한 정보와 함께 사용자를 제공 해야한다. IBM의 로봇 왓슨, 예를 들어 고정 되지 않은 질문에 대답 수 있었습니다 고 백엔드 강력한 분석 시스템이 필요 했습니다. 현재 인공 지능 심도 있는 연구의 분야에서 자율 학습 및 평생 학습 몇 가지 획기적인 진전을 만들었습니다, 그리고 그것은 시도 가치가.

셋째, 비용 문제입니다. Shiguirong 큰 데이터 굽기 돈을 프로젝트 수 없습니다 말했다 그래서 사용자에 대 한 비용 이므로 매우 중요 한, Aliyun 클러스터에서 모든 저렴 한 PC 서버를 채택 하십시오. 이 큰 데이터는 구름을 메아리입니다. 클라우드 개발에 기여 하는 차례는 대용량 데이터의 처리에 대 한 유연한 저비용 플랫폼을 제공할 수 있습니다 컴퓨팅 클라우드 컴퓨팅.

모두 모두, 강력한 대용량 데이터 분석 플랫폼, 지능형, 유연, 클러스터 확장 기능이 필수적입니다. 하지만 가장 기본적인 부분 기본 IT 인프라는 충분히 상단에 너무 많은 응용 프로그램에 대처 하기 위해 강한 해야 합니다. 따라서, 장비 공급자를 포함 하 여 칩 제조 업체는 또한 시작 큰 데이터 필드에서 강제로.

(책임 편집기: Schpeppen)