큰 데이터 전송에 7 개 단계

첫째, 그들은 어떤 큰 데이터를 알고 있어야 합니다. 다음은 대용량 데이터의 개념을 정의 하는 방법입니다.

"신흥 기술 및 관행을 빨리 하 고 수집, 프로세스, 비용, 및 저장소 많은 양의 구조 및 http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/13739.html > 구조화 되지 않은 데이터." "

사회 생활 카테고리의 넓은 범위를 커버 하는 큰 데이터-인간 게놈에 금융 거래에서 자동차 원격에서 소셜 미디어를 센서에 로그온 인터넷. 전통적인 데이터베이스 방법을 사용 하 여 처리 하 고 이러한 대용량 데이터를 저장 하는 것은 매우 비싸다입니다. 이 문제를 해결 하기 위해 새로운 기술 오픈 소스 솔루션 및 상용 하드웨어, 병렬 작업을 사용 하 여 데이터를 효율적으로 저장 하는 데 사용 하 고 빠른 처리 기능을 제공.

점점 더 많은 IT 부서는 대용량 데이터에 대 한 대안을 공부 하기 시작, 센터 스택, 처리 속도 및 플랫폼을 설명 합니다. 이러한 IT 부서 들은 기존 기술의 한계를 잘 이해 하지 않은 그리고 많은 어떻게 그들이 분류 하 고 큰 데이터 조직 관리에 데이터 우선 순위를 언급 하지 않기 위하여, 이러한 대안의 상업적 가치를 정하지 못한다.

사실, 우리가 보고, 새로운 큰 데이터 요구 사항 및 그들의 처리 플랫폼 및 프로세스, 토론 큰 전송 패키지의 단지 일부입니다. 현실에서는, 모든 잠재적으로 큰 데이터 구현에 대 한 배달 과정 7 단계를 필요로 합니다.

컬렉션: 수집 데이터는 데이터 원본 및 여러 배포에서 노드-일반적으로 각 프로세스, 병렬 데이터 그리드는 하위 집합.

프로세스: 시스템 다음 사용 같은 고성능 병렬 실행에 각 노드에서 데이터를 신속 하 게 계산을 합니다. 노드 "압축" 수동으로 (분석)의 경우 더 많은 소비자 데이터를 결과 데이터 집합 결과 데이터를 사용할 수 있습니다 또는 기계 (큰 결과 해석)의 경우.

관리: 이기종, 다른 거래 시스템에서 자주는 대용량 데이터 처리입니다. 이 데이터는 일반적으로 이해, 정의 보안상의 이유로, 그리고에 논평, 스캔 하 고 감사를 해야 합니다.

측정: 기업 데이터의 속도 측정 하는 경향이, 다른 고객의 행동 또는 레코드, 그리고 통합 하거나 정정 여부를 결정 하는 시간에 통합 될 수 있습니다. 비즈니스 요구 사항 측정 및 지속적인 추적의 종류를 통보 해야 합니다.

소비: 결과 사용 현황 데이터의 원본 요청 처리 흐름을 따라야 합니다. 예를 들어 수백 TB 사용 하 여 소셜 미디어의 데이터를 상호 작용 하 고 어떻게 소셜 미디어 데이터를 이해 하는 데 도움이 드라이브 추가 제품을 구입 하는 사용자, 우리는 어떻게 소셜 미디어 데이터에 대 한 규칙을 액세스 하 고 업데이트 해야 설정 해야. 이것은 컴퓨터에 컴퓨터의 데이터 액세스 만큼 이나 중요입니다.

저장: 지금까지 데이터 서비스 동향으로에 점점 더 많은 데이터 프로세스 액세스에 대 한 단일 위치에 저장 되는. 데이터 일괄 처리 저장소 단기 또는 장기 보존을 위해 사용 되 고 스토리지 솔루션을 신중 하 게 처리 해야 합니다.

데이터 관리: 데이터 거 버 넌 스는 비즈니스를 드라이브 결정 및 감독 데이터입니다. 데이터 거 버 넌 스의 정의 따르면 데이터 거 버 넌 스는 6 이전 단계에서 대용량 데이터 전송에 적합 합니다. 프로세스 및 지침을 설정 하 여 데이터를 둘러싼 행동을 제재. 큰 데이터의 의도 소비에 의해 제어 되도록 해야 합니다. 다른 위험 사이징 말할 것도 없고 데이터의 분포와 불만입니다.

대부분 직원을 조사 하 고 수집 하 고 저장 하는 다른 단계를 희생 하는 단계에 초점을 큰 데이터 솔루션 인수에 대 한 책임이 있습니다. 그들의 질문은: "어떻게이 모든 데이터를 수집 하는가 어디 그 데이터를 저장 우리가?" "

하지만 많은 IT 부서는 여전히 개별 대형 데이터 비즈니스 요구 사항을 정의 하는 과정을 회피. 및 비즈니스 사람들이 자주 관계 큰 데이터의 추세 그것에 대 한 단지 변명으로 보수, 게임의 확실 끝. 이 냉소 환경 때문에 큰 데이터 "예비 조사 단계" 넘어 가지 않습니다.

"ITBusinessEdge"의 저자로 서, Lorinrausen, 이다 그의 최근 블로그, "공유는 합리적인 보장 하는 유일한 방법은 큰 데이터를 관리 하기 위한 효과적인 계획을 가질 수 있도록." "

데이터 거 버 넌 스 프로세스를 누르고 데이터 되도록 최선을 다 할.

비즈니스 가치 및 이상적인 결과 분명

중요 한 데이터를 처리 하기 위한 정책 승인

큰 데이터 문제에 적용 하는 전문

키 데이터를 정의 하는 규칙은 분명

거기 충돌 및 문제 에스컬레이션 프로세스는

데이터 관리-전술 데이터 거 버 넌 스 정책을 구현에 대 한 관련 된

개발 단계에서 주요 문제, 결정 권한

데이터 개인 정보 보호 정책 구현

요약 하자면, 데이터 거 버 넌 스 큰 데이터 응용 프로그램은 유용 하 고 관련성이 높은 의미 합니다. 이 보험은 바로 질문 이다. 우리가 낭비 하지 말고 새롭고 큰 데이터를 더 비용 효율적이 고 이전 보다 더 유연 처리, 저장 및 납품을 만드는 확인 합니다.

(책임 편집기: 유산의 좋은)