큰 데이터를 Cio 6 일 알아야

큰 데이터 제안에 기사의 시리즈, IDG 그룹 PCWorld 기자 아니었으며 잭슨 "빅 데이터, CIO 알아야 할 다섯 가지"를 쓴 나는 확실히 최고 생각. 그의 5-포인트 조언은 거의 항상 우리의 고객과 우리의 대화에서 언급 된다:

1, 대형 데이터 항목 비용은 상대적으로 낮은입니다. 우리는 지금 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/14294.html에 대 한 큰 데이터와 함께 시작 하기의 비용 참조 >, 적어도 Capex의 관점에 따라는 아주 낮습니다. Hadoop, 같은 카산드라, MongoDB, MapReduce, 그리고 다른 오픈 소스 도구, 상대적으로 저렴 한 클라우드 컴퓨팅 비용와 결합, 수집, 저장, 거 대 한 비용을 지출 하지 않고도 자신의 데이터 컬렉션을 분석 하는 단체.

2. 유용한 데이터는 어디에서 올 수 있다. "삭제" 데이터는 대용량 데이터를 분류 하는 방법 지금, 일단 Gazzang CEO 래리 Warnock 데이터 바다를 없앤다는 거 대 한 낚시 그물에 큰 데이터를 비교 합니다. 고객 종종 큰 데이터로 고객의 거래 내역, 지리적 위치 및 의료 기록, 은행 계좌 번호 등 개인 식별 정보 일부 취급. 또는 사용 하 여 데이터의 겉보기 고립 된 조각이 귀하의 비즈니스를 개선 하는 프로젝트를 추진 하는 방법 큰 데이터에 대 한입니다.

3, 새로운 대형 데이터 전문가 위한 필요. 큰 데이터 다음 성장 산업이 될 것인가? 하겠습니다, 그리고 우리가 그것을 확신 합니다.

4, 큰 데이터 필요가 없습니다 조직 이전 축적. 우리는 "쓰레기통"에 큰 데이터를 비유. 우리 낚시 그물과 쓰레기 덤프 데이터 조각을 회수 하는 큰 데이터를 지상에, 삭제 하는 쓸모 없는 데이터를 비교 했습니다. 큰 데이터는 여전히 아기, 그때 그는 또한 치료에 아이입니다.

하지만 한 가지는 바로 어쨌든. 큰 데이터 우리가 원하는대로 섭취 수 있습니다 그리고 우리가이 거 대 한 양의 데이터를 나중에 사용 됩니다 방법에 대 한 걱정.

5, 큰 데이터는 그냥 둡. 오늘은 대량의 데이터를 분석 하는 데 도움이 되는 인기 있는 오픈 소스 도구의 여러 가지가 있습니다. 아니었으며는 Splunk, HPCC 시스템 및 marklogic를 포함 하는 도구를 언급 했다. 또한 사용자, 사용 하 여 MongoDB Infochimps Ironfan, 요리사 클라우드 인프라 자동화 등이 있다. 곧, 새로운 큰 데이터 모니터링 및 진단 도구-시장에 zops Gazzang 나타납니다 또한.

마지막으로, 나는 5 포인트 역할에 의해 제안 하는 6을 추가 하 고 싶습니다.

6. 보안 시작 하기 전에 고려 되어야 한다. 우리는 종종 그 큰 데이터 환경에서 기업 하면 보호 되지 않은 상태에서 데이터와 같은 사용자 이름 및 암호, 신용 카드 데이터, 또는 의료 데이터 노출의 위험에 들었다. 다행히, 지금까지 위험 하지 다치게 되었습니다 누구에 게 (까지 우리가 아는 한), 하지만 그것은 시간의 문제가 있을 수 있습니다.

기존 대형 데이터 클러스터에 보안을 통합 하는 방법 도전이 될 것입니다. 큰 데이터 클러스터 노드의 수천을 포함할 수 있습니다. 데이터를 수집 하는 방식을 이해 하는 데 시간이 걸립니다 어떤 데이터를 보호 하 고 가치가 있다.

데이터 암호화 및 키 관리에 대 한 무단된 액세스 또는 공격 방어의 마지막 줄 수 있습니다. 비용은은 상대적으로 저렴 하 고 크게 영향을 주지 않습니다 성능 또는 큰 데이터의 가용성. 우리의 고객에 게 우리의 통보는 당신이 생각 하는 기업 환경에서 몇 가지 중요 한 데이터를가지고 하는 경우, 그래서 당신이 먼저 그것을 확보 해야 합니다. (웨이브 편집)

(작가 델, AMD, BMC, 같은 유명 기업에서 몇 년 동안 근무 하고있다 그리고 지금 Gazzang 제품 마케팅에 대 한 책임 큰 데이터 보안에 초점.) )

(책임 편집기: 유산의 좋은)