그리드 컴퓨팅 클라우드 컴퓨팅에서 큰 데이터---그것은 진화의 이론 이다.

그는 IBM의 최고 영예 IBM 연구원 IT 기술 혁신의 우승자 그리고 IBM 그리드 컴퓨팅 전략, 설립자 및 EMC 기업 휄 로우와 뛰어난 엔지니어 평가 위원회의 회장 주도하 고 그가 그는 EMC의 기술 방향에 중요 한 역할을 한다. 년, 그는 그것의 최전선에 있다 기술 변화, EMC 수석 부사장 겸 cto 인 제프 닉. 최근, 씨 제프 닉 Watchstor와 독점 인터뷰를 받았다 하 고 가장 인기 있는 기술, 클라우드 컴퓨팅 및 대형 데이터 등의 플레이 대해 얘기.

그리드 컴퓨팅 클라우드 컴퓨팅에서 큰 데이터---그것은 진화의 이론 이다.

지난 회 이상 10 년의 IT 개발, 그리드 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅, 그리고 큰 데이터는 세 가지 주요 주제를 벗어날 수 없습니다. 그리드 컴퓨팅, 활발 한 했지만 결국 아무것도, 클라우드 컴퓨팅은 또한 급증, 점차 소리 아직도 의심의 여지가 있을 때 방문을 향해, 큰 데이터는 지금 각광, 논쟁은 또한 가장 강렬한. IT 기술에 모든 변화는 그것의 자신의 원인 및 결과에 그리드 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅, 대용량 데이터 및 새로운 IT 개념의 미래도 모두 그들의 본질을 이해 해야 합니다.

EMC CTO 제프 닉 클라우드 컴퓨팅 큰 데이터 그리드에서 컴퓨팅는 그것의 진화 처럼 생각 하 고, 그가 말하길: "그리드 컴퓨팅은 실제로 구름의 전신인 컴퓨팅, 유틸리티 형 컴퓨팅으로 이전 알려진는 초점을 맞추고 인터넷을 통해 리소스를 공유 및 통합된 배포를 달성 하는 방법에." 그리드 컴퓨팅 그리고 클라우드 컴퓨팅은 실제로 연결 된입니다. 기술 측면에서 클라우드 컴퓨팅과 그리드 컴퓨팅 많은 공통점을가지고와 같은 그리드 컴퓨팅 구조에 응용 프로그램을 배포 하 고 동일한 특성의 많은 것과 병렬 처리 다중 노드에서 Hadoop 작업을 실행 합니다. "

그림 1: EMC 회사 수석 부사장 겸 최고 기술 책임자 제프 닉 Watchstor 독점 인터뷰를 허용.

사실, 그것의 역사에서 개발, 잘 상용화 및 시장 지향 기술 수 없는 경우 다음이 기술 수 수 없습니다 좋은 시장 인식 및 성공을 달성 하기 위해. EMC CTO 제프 닉은 클라우드 컴퓨팅은 그리드 컴퓨팅의 상용화의 결과 말하는: "그리드 컴퓨팅 대학과 같은 연구에서 실제로 전화 이며 연구소 연구 원의 요구를 충족 하 고 클라우드 컴퓨팅은 단지 상업 또는 그것을 상용화." 생명 과학의 높은 상용된 응용 프로그램, 날씨 예측 응용 프로그램, 또는 석유와 가스 탐사 응용 프로그램 뿐만 아니라 과거 그리드 컴퓨팅, HPC 기능 경계는 흐려 졌다는 클라우드 상용화의 화신은 컴퓨팅 이다. "

제프 닉 또한 큰 데이터 클라우드 컴퓨팅, 말의 전체 진화의 다음 단계가 될 것입니다 생각: "하자 클라우드 컴퓨팅 프로세스에 자세히 살펴 고 왜 큰 데이터." 클라우드 컴퓨팅 자원 공유의 승진은의 첫 번째 단계가는 그리드 컴퓨팅의 기능 또한; 두 번째 단계는 우리가 일반적으로 부르는 서비스 SaaS (서비스로 소프트웨어) 클라우드의 응용 프로그램을 넣어, 세 번째 단계는 PAAs 플랫폼을 구축 하는; 네 번째 단계는 우리가 얘기 하는 큰 데이터는 데이터 분석, 통합 하. "

미래의 심장에서 데이터를

펀드 회사 주식 시장 동향 예측을 소셜 네트워크 사용자 정서를 분석 하 둡을 사용 하 여, 큰 소매 슈퍼마켓 분석 상품 위치 데이터를 통해 사용자의 구매 행동을 분석, 쇼핑 사이트는 사용자가 클릭을 통해 광고 배치 데이터를 분석, 석유와 가스 회사 검색 분석을 통해 석유와 가스 자원 탐사 데이터를 다양 한. 많은 경우에 생생한 데이터 분석의 시대, 그리고 데이터 값에서 혁명은 진행 하는 사람에 게 보인다.

EMC 수석 부사장 겸 cto 인 제프 닉 말했다: "경제는 지금 세계화에 뿐만 아니라 경제 정보에 아직 생각 합니다." 이 정보에 기초를 둔 경제 욕망 더 많은 통찰력을 얻을 이득 보다 유리한 값을 말합니다. 이 값은 비즈니스 가치 뿐만 아니라 사회적 이익 값, 그리고 모든 이들의 우리의 정보 및 그것에 데이터 제조, 처리 및 신속한 응답에 따라 달라 집니다. "

큰 데이터 값은 정말 좋은 그것을 설명 하는 제조 업체, 큰 데이터 나이 왔다? 큰 데이터 개념의 출현은 생산 하는 사실, 더 많은 보다 그것은 구름, 개념 그리고 큰 데이터의 심문 거부 적, 비즈니스 가치, 그 게 다에 대 한, 법률 및 규정을 포함 하 여 질문 상업적인 혁신, 기술적인 방법, 등등입니다. 예를 들어 법률 및 규정, 자체, 가장 정확한 비즈니스 통찰력을 얻기 위해 기업에 대 한 원하는 데이터 샘플 더 큰 이어야 한다, 이것은 의심할 여 지 없이 엔터프라이즈의 비즈니스 데이터 범주의 초과, 기업 자체 자연스럽 게 더 외부 데이터를 이러한 외부 데이터 소스의 합법성을 정의 하는 방법 아직 법적 공백; 예를 들어 데이터 가용성 측면에서 기업 추가 데이터 매일, 데이터의 유효성을 판단 하는 경우 그 값의 일부 데이터 손실이 있을 것입니다 효과적인 데이터의 가치를 탐구 하는 방법을 여전히 중요 한 문제를 직면 하는 기업에 대 한 필요는.

이 점에서 제프 닉 말했다: "거기 이다 오래 된 말은 '망신'." 만약 문제가, 하지만 매력의 관심은 매우 큰, 인간 사회 극복 하는 방법을 찾을 것입니다. 우리는 무슨 일이 무시할 수 없는: 우리는 전체 데이터 가치 사슬, 과거에 우리는 하 고 관계형 데이터베이스, 등산과 지금 겪고, 데이터 분석, 정보, 구름, 공유 데이터를 달성 하기 위해 수평 확장 해야 할 둡 이들은 실제로 전체 정보 생태 사슬에서 더 큰 가치를 생성 하기 위해 우리를 도울 수 있다. "사람들이 생각 그물은, 지금 보안 문제, 직면 된은 처음부터 순은 하지만 인터넷은의 개발의 제프 닉의 관점은 사라지지 않았다, 그러나 크게 대중화 되었고 인간의 생활에 큰 편의 가져."

또한, 제프 닉도의 중요성을 강조 양적 데이터, 질적 변화에 그는 강조 했다: "데이터는 점점 더 지구의 중력 처럼, 어느 정도 데이터 양을 지구의 중력 같은 질적 변화를 양적 변화를 일으킬 것 이다, 그 중요성은 크게 증가 될 것 이다." "

이 위해, 제프 닉 현상 재미 있는 3 개의 큰 데이터: "첫 번째 예제는 개인 데이터 구름, 우리는 더 많은 발견 그리고 데이터 생성에 더 많은 기업, 데이터 분포 하지 전통적인 데이터 센터에, 많은 기업 소유 데이터 전용 클라우드를 구축 하기 시작 했다 자체 데이터 센터의 수를 포함 데이터 분석은 데이터 센터에 집중 하지 하 고 데이터, 사이트에 데이터 분석 기능을 넣어 더 효율적입니다 그래서 개인 데이터 구름 급속 하 게 떠오르고 있다, 두 번째 예제는 공생 데이터 클라우드, 페더레이션된 데이터 클라우드 또는 합성 데이터 클라우드 예를 들어 트위터는 주제에 관심이 고 강력한 실시간 데이터 분석을 필요로 하는 주제에 대 한 정보를 추출할 필요가 트위터 데이터를 전문으로 하는 다른 회사에 주제에서 시간 당 생성 된 패킷을 전송할 수 있습니다. 회사의 데이터의 분석 및 결과 트위터의 그것의 교류 공생 데이터 클라우드 라고, 또 다른 예는 대규모 데이터 분석 등 유전자 연구에 대 한 데이터 분석을 통해 의료 분야, 사회 복지의 창조 및 개별 의료 프로그램의 최적화에 도움이 됩니다 이것은 사회 서비스 유형 데이터 클라우드 이다. "

추세, 돌이킬 수 없는 합니다. 비록 큰 데이터는 여전히 비즈니스 의사 결정 및 비즈니스 혁신에 대 한 큰 의심을가지고 하지만 경제는 정보화 오늘 쪽으로 이동, 데이터는 과거 전통적인 비즈니스 모델의 핵심입니다. 상업 혁신에 큰 데이터 얼마나 많은 도움, 토론을 하지 인간 사회 복지, 사회 혜택, 비즈니스 모델 최적화를 큰 데이터에 광범위 하 게 응용 프로그램 전경은 합니다.

(책임 편집기: 유산의 좋은)