왜 큰 데이터? 이후 클라우드 시대 최신 기술 핫스팟 태어납니다.

당신은 아마 내가 갑자기 큰 데이터 놀 클라우드 컴퓨팅 이전 몇 년 동안에서 같은 최신 기술 핫스팟 수 팝업 입니까? Http://www.aliyun.com/zixun/aggregation/13568.html "> 대용량 데이터 기술 몇 년 전, 데이터베이스, 데이터 웨어하우징, 데이터 마트, 기술, 기타 정보 관리 분야의 역사에 존재 하는 것 같다 또한 대규모 데이터, 왜 그들이 수 없습니다 요구 사항을 충족 하 고 Hadoop 핫스팟 될 큰 데이터 기술의 핵심으로의 문제를 해결 하기 위해 큰 정도? 몇 친구와 함께 채팅, 수정 3 주요 포인트의 목록을 했다.

1. 구조화 되지 않은 데이터를 너무 빨리 성장 하 고 거래 가치를 발견 하 고 적절 한 기술 위한 긴급 한 필요가 있다.

13 년 전 1999 년에 때 microsoft에서 SQL Server 기술 지원, 고객 수리, 나에 게 주의 대상 데이터베이스에 그의 단위를 전송 하 고 다음 전화: 우리의 데이터베이스는 매우 큰, 50 메가바이트 있다! 50 메가바이트 아, 지금, 성장의 두 배 이상 속도를 2 년 마다 세계 정보의 양 봐 2011 생산과 대규모 데이터, 무어의 법칙 보다 훨씬 성장 속도의 1.8ZB 복제. 어떤은 6,217 년 연속 분당 고 중단 3 짹짹을 보낼 중국에 있는 모든 사람을 요구 하는 1.8ZB의 개념 이다. 유비 쿼터 스 모바일 장치, RFID, 무선 센서 데이터의 생산에서 매 순간 인터넷 서비스 사용자의 수백만의 수백 항상 상호 작용의 엄청난 금액의 생산에... 처리할 데이터 양은 너무 빨리 너무 크고 성장 이다. 최악의 경우, 85%는 기업 데이터의 구조화 되지 않은 데이터 (이메일, 문서, 사진...)입니다. 우리의 관계형 데이터베이스 매우 감정적인 게! 우리 모두는 이러한 데이터 포함 하는 금,은, 매우 높습니다 알지만이 데이터를 다루는 방법과 이러한 대용량 데이터에서 값을 찾아 모든 큰 데이터 기술에 대 한 호출 하는.

2. 어떻게 우리가 사용 되지 않는 데이터 처리, 그것을 삭제 하는 것은? 과거에는, 우리는 오래 된 데이터베이스 데이터를 처리 첫 번째는 백업, 그리고 현재 시스템에서 제거 됩니다. 두 번째 테이블 파티션을 만들 다음 오래 된 데이터 파티션을 느린 하드 드라이브를 이동 하는 것입니다. 하지만 이러한 사업 구조화 되지 않은 데이터를 더 많은 데이터 중 언급 하지 않기 위하여 구조화 된 데이터를 다루는 힘 있다. 만약 내가 백업 디스크에 일부 데이터를 필요로 할 때 내가 직접 그들을 먹고 싶습니다. 이상적으로, 오래 된 데이터와 새 데이터를 쿼리할 수 있습니다에서 필요로 할 때, 시간 및 성능 영향을 받지 않습니다. 시스템 성능에는 큰 데이터 기술의 점진적 저하 및 성장 데이터를 처리 하는 방법에 연연 하지 않아도 됩니다.

3. 하드웨어의 급속 한 감소 비용, 특히 저장 장비의 진행, 대용량 데이터 기술 사업으로 이동에 대 한 가능 하 게 합니다. 기업은 큰 데이터 플랫폼 구축 저렴 한 PC 서버를 사용할 수 있으며 언제 든 지 확장 될 수 있습니다. 이것은 단순히 마이크로소프트의 윈도우 플랫폼을 적용 하 여 행 해질 수 있다. Widnows Azure 제공 무한히 확장 가능한 스토리지 및 컴퓨팅 기능, 그리고 기업 여 하이브리드 클라우드 기술을 제공할 수에 큰 데이터 기술을 사용 하 여 엔터프라이즈의 개발에 큰 힘이 됩니다.

핫 스팟, 더 나은 보기를 듣고 기대에 큰 데이터를 운전 하는 다른 요인 이어야 한다