업계는 방문 하는 큰 데이터의 어려움에 넓은 일치. "우리는 세계, 아시아-태평양 지역에서 1000 개 이상의 사용자 및 중국에서 150 사용자 7,900 사용자는 응용 프로그램을 방문," 회사가 말했다. "Http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/13553.html" > splunk 중국 판매 감독 허우 Hairong 말했다.
왜 큰 데이터 응용 프로그램 방문 어려운 허우 Hairong 말한다? 이유의 큰 부분은 이다 Hadoop, 사용자가 오픈 소스 밖으로 시도에 관심이 있다. 그러나, 맵/리듀스, 또는 원사는 너무 사용 하기 쉬운, 데이터 모델링은 산 처럼 사용자의 전면에 걸쳐 응용 프로그램이을 하기 쉽지 않다. 재능의 장점으로 인해 인터넷 기업에 대 한 여전히 어려움을 극복 하는 능력을가지고 하지만 산업/기업 및 다른 상업적인 사용자, 기술 병목 교차 쉽게 되지 않습니다.
Splunk 아시아 관리자 Mayong 많은 산업/기업 사용자가 큰 데이터에 큰 중요성을 첨부, 그들은 먼저 큰 데이터 부서, 연구 큰 데이터 응용 프로그램을 설정할 것입니다 지적 했다. 이 경우에, 그가 말하길, 응용 프로그램은 종종 토지 어렵다. Splunk 큰 데이터의 각도 큰 데이터에서 다르다 하지만 Splunk 큰 데이터를 사용 하 여 문제를 해결 하기 위해 사용자가 직면 하는 문제에서.
"국내 대형 데이터의 이해 또는 데이터의 기본 단계에 있어." "Hou Hairong 말했다.
소개, 큰 데이터 응용 프로그램 및 데이터 위치, 데이터 크기, 포맷, 다량 관심사 없이 등. 큰 데이터의 데이터를 필요로 하는 사람들에 게 주는 중요 한 가시성을 제공 하 고 신속 하 게 답변을 찾는에 있어야 합니다. 과거에 30, 사람들이 항상 사용 하 여 관계형 데이터베이스, 검색 및 검색 SQL, 하지만 큰 데이터 응용 프로그램의 모델와 함께 새로운 분산된 데이터베이스 데이터 조직 모델 대체 관계형 데이터베이스, 검색 엔진 기술 대체 SQL, 데이터 분석 및 사용의 능력 큰 진전이 있다 그래서.
관계형 데이터베이스 단계에서 데이터 분석
컴퓨터의 큰 데이터를 분석 하 여 사람들이 빠르게 찾을 수 잘못, 따라서 mttr (평균 복구 날짜, 복원 의미 시간)의 시간, 온라인 시간 및 시스템의 능력을 향상 시키는 도구, 데이터 분석을 통해 혁신을 운전 하 고 또한 데이터 서비스 비즈니스 사용자를 사용 하 여 통합. 컴퓨터 대용량 데이터 분석을 통해 사용자가 비즈니스 실시간 통찰력을 향상 시킬 수 있습니다, 따라서 활성 응답에 수동에서 시스템 관리를 하실 수 있습니다.
미국에가지고 큰 데이터 응용 프로그램
Splunk 전문 데이터 저장 하며 처리 방법 검색 방법을 통해 사용자가 수 있습니다 채굴 및 탐사의 관련성에 데이터 이해 된다. 사용자 모델링 하는 데 필요 하지 않습니다, 또한 맵/리듀스에 대 한 관심 필요가 없습니다 검색 직접 사용 하는 사용자 수, 데이터에 대 한, 어떤 뒤에 데이터를 포함 하는 가치를 발견 하다.
대용량 데이터 분석 수 있습니다 활성에서 수동 유지 관리를
큰 데이터의 핵심은 좋은 도구를 찾을, 데이터, 데이터, 도구 자체에 값의 값을 마이닝 도구를 사용 하 여 정말 간단 하다. 허우 Hairong 말했다 응용 프로그램 기본 응용 프로그램 단계에서 단계를 해야 국내 대형 데이터 기술 주의 데이터에 초점을 밖으로 얻이 필요가 그래서 그 값을 생성 하는 데이터.
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