ESG：大資料和雲

「大資料」分析的核心所在，是為了從大量的詳細資料中攫取價值。 雲計算基礎架構與複雜的分析工具相結合，使企業能夠充分獲得上述價值，且不受擴充性的限制。 ESG 2011年就企業使用公有雲計算服務（尤其是軟體即服務SaaS）的IT消費意向調查了611位資深的IT人士。 除了測定應用級別，ESG還就具體應用的交付方式或所期望的交付方式—即通過SaaS模式—對當前和計畫使用者進行了調查。 儘管業務分析在IT消費意向清單中比較靠後，但是圖1還是顯示了在大型企業中，將這些應用作為託管的協力廠商線上服務的當前和計畫使用者比重顯得相當高。

圖1. 企業通過SaaS模式已經部署或期望部署的應用，依據企業規模劃分

對該調研進行進一步的審視，可以發現，顯然管理海量資料的企業更有可能對業務分析解決方案進行投入，以作為託管的線上服務。 更重要的是，擁有至少100TB磁片容量的企業受訪者中，1/3正在使用或計畫使用軟體即服務產品來託管他們的資料分析平臺，而相比較而言，少於25TB資料量的企業中，僅有13%會採取上述行為。 （見圖2）這些企業當前的分析基礎設施可能都存在著一定的局限性。 從系統和管理員角度而言，外部部署的選項有助於緩解這種資料管理的重負。

圖2. 基於SaaS的業務分析的使用或計畫使用，依據磁片存儲總量來劃分

如果純粹從存儲容量出發，那麼雲存儲服務可以說是一個更為廉價的選擇，但是實際上，使用存儲在雲裡的資料則顯得相當地昂貴。 從另一方面來說，「大資料」雲服務的概念應該顯得更具意義。 對「拷貝」的生產資料進行分析並將這些拷貝傳輸到遠端站台，久而久之，就產生了相當大的資料量。 在經濟不景氣的時候，保持資料的遠端備份（並且被優化）能夠説明IT運營將精力集中到他們的首要舉措上，換句話說，生產資料的相互作用使然。 此外，由於執行這些查詢所需的計算能力是短暫的，因此企業就能夠在必要的時候租用CPU週期來對遠端資料進行查詢，以滿足分析的需求。 同樣值得關注的是，在很多情況下，分析通常針對于業務進程或部門，或者是一些短期的研究專案，為上述提供業務平臺服務，這就意味著IT不需要資源來支援由於專案不同而需求不同的系統。

ESG的研究報告表明，儘管大資料本身不是導致分析客戶轉向雲的一個強大理由，但是本機存放區容量和對SaaS業務分析平臺的興趣之間存在著緊密的聯繫。 提供這些解決方案的廠商將同樣需要解決關於基礎設施可靠性、安全性和網路性能的相關問題。 保護敏感性資料（無論是網路傳輸的或是存儲于系統之上）對於任何一款雲產品都是重要的，尤其是包含個人識別資訊例如信用卡或社保號的資料。 同樣，能夠載入大量資料並快速進行資料分析的產品也是任何託管資料分析服務的一大賣點。

(責任編輯：蒙遺善)