공용 클라우드에 저장 하는 대용량 데이터의 전형적인 사례 분석

클라우드 서비스는 특히 단기 작업 또는 많은 양의 데이터는 구름에 저장 된 응용 프로그램에 대 한 대규모 데이터 응용 프로그램에 중요 한 역할을 재생.

클라우드 서비스는 모두에 게 매력적입니다. 때 누군가가 당신 그들의 큰 데이터 전략은 "모든 데이터에에서 저장 구름",이 사람들 몽 상가 또는 단순히 전문가 산업 회의에서 그들에 게 무엇을 제안 했습니다 반복 여부 말할 수 없습니다.

빅 데이터와 클라우드 패러다임 사이 거 대 한 중복은 의심의 여지가 있다. 이 교차로 너무 광범위 한 당신이 justifiably 큰 클라우드 기반 데이터를 처리 하기 위해 기존 로컬 둡, NoSQL, 또는 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스 환경을 사용 하는 요구할 수 있다. 클라우드 서비스 공용 클라우드, SaaS (서비스로 소프트웨어), 및 다중 소유 호스팅 환경 "민영화" 배포를 포함 하도록 널리 이해는 명심에서 하십시오.

치안 서비스에 "구름"의 정의 제한 경우 문제의 핵심을 거 야: 그것은 식별 대용량 데이터에 대해 공용 클라우드 또는 그와 관련 된 사전 최적화 된 하드웨어 도구와 같은 로컬 배포 보다 SaaS 배포 패턴에 더 적합 하는 응용 프로그램 또는 클러스터의 가상된 서버의 로컬 배포.

또 다른 관점에서 때 있을 것입니다 당신이 외부 서비스 제공 업체 관리 서비스를 제공 하는 경우 확장성, 유연성, 성능, 비용 효율성, 신뢰성, 그리고 대용량 데이터의 관리 효율성을 증가 시킬 수? 여기에 몇 가지 일반적인 경우 공용 클라우드 서비스에 대용량 데이터의 저장입니다.

비즈니스 응용 프로그램을 클라우드에서 호스트 되었습니다: 원본 트랜잭션 데이터의 많은 이미 공용 클라우드에 있는 외부 서비스 제공자에 의해 제공 되는 클라우드 기반 응용 프로그램을 사용 하 여 많은 조직, 특히 중소 기업, 같은 거 야. 위의 클라우드 플랫폼에 많은 양의 기록 데이터를 저장 하는 경우 그들은 큰 데이터 수준에 축적 수 있습니다. 서비스 공급자 또는 그들의 파트너 (예: 고객 이탈 분석, 마케팅 최적화 또는 오프 사이트 백업 및 고객 데이터 보관)에 의해 제공 하는 부가 가치 분석 서비스에 대 한 데이터를 저장 하는 구름에 로컬로 데이터를 저장 하는 것 보다 더 의미 있는 있을 수 있습니다.

많은 전처리 필요로 하는 대규모 외부 데이터 소스: 경우 사용 하는 소셜 미디어 데이터 피드백 고객 감정 모니터링, 로컬 서버, 스토리지, 또는 대역폭 상관 관계 분석을 위한 필요를 충족 수 없습니다. 이것은 일반적인 응용 프로그램의 경우입니다. 이 경우 공용 클라우드 기반 대용량 데이터 서비스에서 제공 하는 소셜 미디어 필터링 서비스를 활용을 해야한다.

전술 응용 프로그램의 로컬 큰 데이터 기능 외에도: 전용 하 둡 클러스터의 대량 ETL (추출/변환/로드) 작업에 구조화 되지 않은 데이터 소스와 같은 로컬 큰 데이터 플랫폼을 배포 하는 응용 프로그램을 위해 특별히 있다면 다음 공용 클라우드를 사용 하 여 더 나은 같은 새로운 응용 프로그램을 처리할 수 있기 때문에 기존 플랫폼은 이러한 응용 프로그램에 적합 하지 않습니다 및 공용 클라우드 서비스 수요에 더 강력 하 고 비용 효과적인 수 탄성 데이터 샌드 박스, 멀티 채널 마케팅, 소셜 미디어 분석, 지리적 공간 분석, 쿼리 함수를 보관으로 연구. 사실, 바이트 수준, 스트리밍, 및 구조화 되지 않은 데이터를 가능한 한 빨리 처리 하는 능력을 필요로 하는 경우 공용 클라우드 솔루션은 유일한 옵션 수 있습니다.

큰, 단기 분석 샌드박스의 유연한 구성: 탐색적 데이터 마트 (즉, 샌드박스)를 필요로 하는 단기 데이터 연구 프로젝트 하 고 샌드 박스 크기가 정상 크기를 넘어서는 경우 클라우드 유일한 옵션 수 또는 감당할 수 있을 것입니다 수 있습니다. 프로젝트 시작 하는 동안 신속 하 게 클라우드 기반 저장 공간 및 처리 능력을 얻을 수 있습니다. 프로젝트가 끝난 후에, 당신은 신속 하 게 이러한 저장 공간 및 처리 능력을 해제할 수 있습니다. 이 패턴 "마트 거품" 배포 모드는 특히 클라우드 서비스에 대 한 좋은 전화.

이미 이들 중 하나를 완료 했다면, 대형 클라우드 기반 데이터의 전략적 문제 어디서부터 시작 되지 않습니다. 클라우드 기반 데이터 서비스 성숙, 고 비용-성능, 확장성, 유연성 및 관리 효율성 증가, 문제가 중지 됩니다 어디 될 것입니다. 점점 더 많은 응용 프로그램 및 공용 클라우드로 마이그레이션할 데이터 2020 창조 하 고 자신의 큰 데이터 배포 운영의 아이디어 수 있습니다 자신의 서버 디자인으로 현실적인이 단계에서.

(책임 편집기: 유산의 좋은)