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  • 应对大数据时代

    2013-03-12 16:13:58
    应对大数据时代
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    什么是大数据,怎么理解和应对大数据时代

    大数据与深度学习中蝶化的人工智能。当代人工智能离不开大数据和深度学习算法。我们先来了解什么是大数据,大数据的本质是什么,在大数据时代我们应该如何应对?

    当我们谈论数据的时候我们在谈什么?在大部分人的日常印象中,数据代表的可能是每月水电煤账单上的数字,股票k线图上的红绿指数,还有可能是电脑文件里那一堆看不懂的源代码。

    人工智能眼中的数据远比这些广泛。数据的存在形式随着人类文明的发展不断改变,从最初的声音,文字,图画,数字,到电子时代的每一张图片,每一段语音,每一个视频,再到如今互联网时代人类每一次的鼠标点击,用手机时每一次的手指滑动,乃至每一下心跳和呼吸,甚至经济生产中的一切人机动作,轨迹,都已融入数据流。今天的人类已经能够将各种或大或小的事物转化为数据记录,变成我们生活的一部分。数据已经浸染我们生活的每一个细节,就如生物学家所说人体组织的一半是由微生物组成,在数字时代,我们生活的一半已然是数据。在日常生活中,数据的概念对于我们即亲近又陌生。亲近它是因为我们从小就会接触加减乘除这些最基本的数据和算法。步入社会后也在与各种文件报表账单打交道。与此同时,当面对高科技产品中各种关于内存,分辨率等时髦又复杂的数据是,我们又觉得不了解它们甚至没意识到它们的存在。随着大数据,机器算法和人工智能的理念相继到来,这种陌生感会越发加深。
    那么数据生活距离我们遥远吗?正相反,数据与我们日常生活的联系从未如此紧密过,从没有像今天如此活跃,具体的记录着人类与世界。从最初的计算机,摄像头到家用计算机,智能手机,再到大数据和人工智能,我们不断升级采集和利用数据的方式。而现在,从一辆车的每日碳排放量统计到全球气温的检测,从预测个人在网上喜好分析到总统选举时投票趋势的预测,我们都可以做到。数据将人与人,人与世界连接起来,构成一张繁密的网络,每个人都在影响世界,又在被他人影响着。传统的统计方法已经无法处理这种相互影响的数据,这么办?答案是让机器自己来处理数据,从数据中习得知识。这便是当代人工智能的本质。与传统的数据记录定义不同,这种数据是有“生命”的。它更像是我们身体的一种自然延伸:聆听我们的声音,拓宽我们的视野,加深我们的记忆,甚至组成一个以数据形式存在的“我”。
    自工业革命以来,数据经历过一次又一次的爆发,何以近年来才出现大数据的概念?什么是大数据?
    大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。从概念中可以得知大数据技术的关键 不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。从技术上看,大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
    大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据,非结构化数据越来越成为数据的主要部分。大数据必须具有几大特征:一,大数据的“大”。与传统数据的储存方式相比是几何量级的差距。
    二,多维度。表示大数据可以对一个事物进行多方位的描述,从而更准确。
    三,处理非结构数据的能力。未来10年新生数据总量的90%为非结构化数据。大数据通过图像识别,语音识别,自然语言分析等技术计算,分析大量非结构化数据,大大提升数据维度。
    四,大数据是生生不息的“流”,具有时间性。一是因为数据量巨大,无法全部储存。另一方面是大数据和人类生生不息的行动相关,瞬息万变。
    五,最重要的是,大数据的大表现为无尽的重复。量变促成质变,在机器智能领域,数据量的大小和处理速度的快慢可以直接决定智力水平的高低。

    转载于:https://www.cnblogs.com/amengduo/p/9587017.html

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  • 因此有很多人担忧,传统的数据处理方法还是否能够应对大数据,其实这个担忧是正确的,我们不能总是想着一劳永逸,只有居安思危才能够让技术得到发展。下面我们就给大家介绍一下现在传统数据处理方式和现今大数据的...
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    数据分析行业发展的时间也不短了,以前的数据发展成现在的大数据了。因此有很多人担忧,传统的数据处理方法还是否能够应对大数据,其实这个担忧是正确的,我们不能总是想着一劳永逸,只有居安思危才能够让技术得到发展。下面我们就给大家介绍一下现在传统数据处理方式和现今大数据的具体情况。

    首先我们需要说的就是大数据环境下的数据处理需求。其实大数据环境下数据来源非常丰富且数据类型多样,存储和分析挖掘的数据量庞大,对数据展现的要求较高,并且很看重数据处理的高效性和可用性。但是传统数据处理的方法有什么不足呢?传统的数据采集来源单一,且存储、管理和分析数据量也相对较小,大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。对依靠并行计算提升数据处理速度方面而言,传统的并行数据库技术追求高度一致性和容错性,根据CAP理论,难以保证其可用性和扩展性。而传统的数据处理方法是以处理器为中心,而大数据环境下,需要采取以数据为中心的模式,减少数据移动带来的开销。因此,传统的数据处理方法,已经不能适应大数据的需求。所以说我们需要马上解决这些问题。

    那么大数据的处理流程有什么步骤呢?每个步骤需要什么工具呢?其实大数据的基本处理流程与传统数据处理流程并无太大差异,主要区别在于:由于大数据要处理大量、非结构化的数据,所以在各个处理环节中都可以采用MapReduce等方式进行并行处理。

    那么大数据技术为什么能够提高数据的处理速度呢?这是因为大数据有并行处理的好工具,这个工具就是MapReduce。而大数据可以通过MapReduce这一并行处理技术来提高数据的处理速度。MapReduce的设计初衷是通过大量廉价服务器实现大数据并行处理,对数据一致性要求不高,其突出优势是具有扩展性和可用性,特别适用于海量的结构化、半结构化及非结构化数据的混合处理。当然,MapReduce将传统的查询、分解及数据分析进行分布式处理,将处理任务分配到不同的处理节点,因此具有更强的并行处理能力。作为一个简化的并行处理的编程模型,MapReduce还降低了开发并行应用的门槛。这是因为MapReduce是一套软件框架,包括Map(映射)和Reduce(化简)两个阶段,可以进行海量数据分割、任务分解与结果汇总,从而完成海量数据的并行处理。

    关于MapReduce的具体情况我们就给大家介绍到这里了,通过这篇文章我们不难发现,传统的数据分析工具是不能够应对大数据的,不过MapReduce可以能够更高效地解决问题。

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  • 本文讲的是Teradata:企业如何应对大数据时代,5月21日消息,Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦日前接受新浪科技专访时表示,随着大数据时代的到来,企业应该在内部培养三种能力:第一,整合企业数据的能力;...
    本文讲的是 Teradata:企业如何应对大数据时代, 5月21日消息,Teradata天睿公司大中华区首席执行官辛儿伦日前接受新浪科技专访时表示,随着大数据时代的到来,企业应该在内部培养三种能力:第一,整合企业数据的能力;第二,探索数据背后价值和制定精确行动纲领的能力;第三,进行精确快速实时行动的能力。

      数据快速增长

      Teradata天睿公司是一家智能分析解决方案厂商,主要为企业和政府机构做数据整合,分析,探索、挖掘数据背后的价值,从而提高客户生产的竞争力。目前,Teradata天睿公司在大中华区的员工已经达到上千人,客户横跨电信、金融、证券、航空、保险、运输、制造等行业。

      辛儿伦日前接受新浪科技专访时表示,随着大数据时代的来临,企业确实面临着一些信息治理和管理的巨大挑战。对于企业而言,数据增长将变得非常快速,同时变得非常复杂。

      据统计,现在计算机处理的大多是结构化数据,但这些信息只占互联网上流动信息的约10%。其它90%数据是非结构化数据,它们存储在音频、视频、社交媒体、网络日志等中,不直接以结构化模式储存,这些信息的价值尚未被有效地挖掘。

      “过去可能更多企业内部的商业数据来自于ERP建设、CRM建设以及相关的生产应用,”辛儿伦指出,随着企业提供更丰富、更好的用户体验,可能需要更多与其企业相关的多重数据源来自于企业的内外部,比如社交网站、手机、传感器、新机件数据等。

      根据市场研究机构IDC的研究结果显示,2011年创造的信息数量达到1800EB,并且还在以每年60%的速度高速增长,到2020年,全球每年产生的数字信息将达到35ZB。而其中更多的数据增长来自非结构化数据。(每个ZB =1024EB=10万亿GB)

      企业需要培养三大能力

      辛儿伦认为,由于这些数据有许多是非结构化、非关系型的数据,如果继续使用传统的关系型系统进行处理并不是很有效的办法,如何快速、低成本、高效率的处理和管理大量新生成的数据,已经成为一个难题。

      他指出,大数据的“大”不仅仅是数据量大,更多的体现在丰富的数据种类、复杂的数据格式、快速的数据变化以及数据深度分析、快速获得智能信息的复杂化等等。

      为了应对大数据,辛儿伦建议,企业应该在内部培养三种能力:第一,要有整合数据的能力,整合与该机构相关来自于各种不同的数据源、各种不同结构的数据;第二,要有探索数据背后价值的能力;第三,探索出来之后给予精确行动的指导纲领,同时通过这个纲领进行精确快速实时性行动的能力。

      他表示,“如果企业在信息治理上培养出这三种能力,对未来大数据时代的驾驭能力会增强,对面临到的挑战会降到最低。”

      Teradata布局大数据

      事实上,最近两年Teradata天睿公司也在通过自身的研发能力以及并购,由结构化关系型数据分析,继续扩展延伸到非结构化、大数据领域。

      2011年,Teradata天睿公司先后收购了整合营销管理云计算软件公司Aprimo和管理分析各种非结构化数据领域的市场领导者Aster Data两家公司。Teradata的用意非常明显抢占即将到来的大数据市场的先机。而今年5月8日,Aprimo收购了基于云的数字营销欧洲领导厂商eCircle,将进一步加强并拓展 Teradata 大数据市场的整体机遇。

      Teradata天睿公司发布的2012年第一季度财报显示, 该公司第一季度营收为6.13亿美元,较2011年同期的5.06亿美元增长21%。由于数据和分析能力正日益受到企业重视,Teradata还为此提高了2012年年度营收增长指标。

      辛儿伦表示,“我们36年来一直专注这个领域,数据仓库、分析、挖掘,从总部、研发到市场销售、咨询、服务等等,我们相信未来这个领域的增长空间还有99%的市场份额,市场潜力巨大。”(罗亮)

      人物简介:辛儿伦,Teradata天睿公司大中华区首席执行官,2010年4月加盟Teradata天睿公司。加盟之前,在微软公司任职微软大中华区副总裁、企业及合作伙伴事业部总经理,负责大中华地区包括中国大陆、台湾、香港的企业客户和合作伙伴事业的开发及服务。此前并担任该公司大中华区企业咨询服务部总经理。

      加入微软之前,在美国加州任信息化高级顾问,为包括英特尔、Visa International、HP、PG&E等美国硅谷企业提供信息化和数据规划的咨询服务。辛儿伦拥有美国斯坦福大学计算机科学硕士,及纽约大学信息系统管理硕士学位。


    作者:王玉圆

    来源: IT168

    原文标题:Teradata:企业如何应对大数据时代

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  • 该文档来自阿帕奇2015中国路演。周虎成发表了题为“大学习时代:应对大数据和大模型带来的挑战”的主题演讲,欢迎下载!
  • 本文讲的是应对大数据挑战 企业需共享式服务模型,大数据来袭!当企业准备把自己的MapReduce应用从实验环境迁移到生产环境时,共享式服务模型将为这种迁移提供许多重要功能,并加快迁移步伐。  大数据是当今科技行业...

    本文讲的是应对大数据挑战 企业需共享式服务模型,大数据来袭!当企业准备把自己的MapReduce应用从实验环境迁移到生产环境时,共享式服务模型将为这种迁移提供许多重要功能,并加快迁移步伐。

      大数据是当今科技行业发展速度最快的领域之一。大数据具有前所未有的大量化、快速化和多样化三大特点,这些是许多新技术背后的驱动力,这些技术可帮助企业处理大数据带来的多种新问题。

      在诸多的新兴解决方案中,Hadoop和MapReduce被视为是两种大有希望的方法,可高效管理和分析大数据。但目前针对MapReduce应用的运行时引擎还无法提供足够功能来满足企业希望在生产环境中部署MapReduce应用的实际需求。

      对企业IT部门来说,先进的运行时引擎应该是这样一种管理工具:它可以在满足高标准服务水平协议(SLA)的同时,支持企业里的各业务部门。这类管理工具应该能够支持混合类型的工作负载,包括MapReduce应用及业务部门在共享式网格上智能化提交的其他应用。

      此外,如今的IT部门正在经历重大转变。在许多情况下,IT部门不再只是个成本中心,相反,它被视作是支持企业里各业务部门的服务提供者。预算有限、工作负载需求加大,使得IT部门面临巨大的压力,必须进一步充分利用现有的基础架构,最大限度地提高总的资源利用率。

      让在基础架构方面的投资迅速获得回报是IT部门在做采购决策时最重要的考量因素之一。能充分利用现有的基础架构,满足更高的工作负载需求,并实时动态地满足需求,进一步节省成本,提高投资回报,无疑是企业希望寻找的解决方案。

      为了支持MapReduce应用等新型应用,IT部门迫切需要一种共享式服务运行时平台以获得更好的性能、更高的资源利用率、自动监控和诊断功能,同时也需要IT基础架构能提供更高级的应用生命周期支持。

      何谓共享式服务模型?

      共享式服务模型是指这样一种基础架构平台:它允许多个应用(无论其类型和要求是什么)能够在共享式基础架构上并行执行。共享式服务模型常常由一种先进的应用调度和资源管理引擎来管理,为它所支持的企业里的多个业务部门提供有保障的服务。

      共享式服务IT模型提供以下几个重要好处:

      •少花钱多办事

      •迅速获得基础架构方面的投资回报

      •提供更好的可管理性

      •有更好的可扩展性和灵活性以支持不断变化的应用需求

      •利用收费政策,让IT部门的角色从成本中心转变成盈利中心

      现有的Hadoop MapReduce运行时引擎面临的挑战

      遗憾的是,目前MapReduce运行时引擎的Hadoop实现无法提供上述的共享式服务功能。这归因于Hadoop作业跟踪器(Hadoop JobTracker)的基本架构设计——Hadoop作业跟踪器是一个管理层,在运行期间为MapReduce作业提供必要的服务。

      目前的Hadoop作业跟踪器还无法把作业调度逻辑与资源管理逻辑分离开来,这直接导致了下列重大缺陷:

      •缺少企业级能力。在任何一个时间,只有一个MapReduce应用可以在集群上运行。因而,资源变成了静态的和用途单一的;而应用也是串行执行,而不是并行执行,导致无法有效利用的资源、形成烟囱式的IT环境,限制了可扩展性。

      •作业跟踪器成为单一故障点。如果作业跟踪器出现故障,所有运行中的作业都将停止。

      很显然,目前Hadoop作业跟踪器能力有限,无法提供IT部门在生产级环境中部署MapReduce应用所需的共享式服务功能。

      借助Platform Symphony MapReduce提供共享式服务

      Platform Symphony MapReduce是一种生产级、分布式的运行时引擎,用于管理规模化的大数据应用。Platform Symphony MapReduce为企业运行大数据应用提供了下列独特好处:

      •能够为IT部门带来一种共享式服务平台

      •提高资源利用率,加大基础架构方面的投资回报

      •能够在企业里实现完善的服务水平协议

      •提供更高的性能、缩短获得结果的时间

      •简化IT管理,降低管理复杂IT环境的总成本

      •加强IT敏捷性

      如何部署共享式服务模型?

      企业应该视不同的业务要求使用以下方法部署共享式服务模型:

      1. “烟囱式共享模型”——为不同的业务部门提供有保障的资源。IT部门根据不同业务部门的特定需求,为它们提供有保障的资源。业务部门向集中式IT部门请求一定数量的资源,专门供自己使用。然后,那些请求被定义为策略,加入到资源分配方案中。不同业务部门之间不共享资源。集中式IT部门负责管理资源分配、系统监控和故障排除。

      2. “代理式共享模型”——企业内部跨各职能领域的资源共享。企业内部的不同职能部门共享一组通用的IT资源,资源共享策略根据不同业务部门的特定需求来予以定义,然后加入到资源分配方案中。不是为某个业务部门单独分配静态资源,而是通过动态共享整个基础架构,从而为用户提供有保障的资源。

    原文发布时间为:2012-04-23

    本文作者:    李隽

    本文来自云栖社区合作伙伴IT168,了解相关信息可以关注IT168


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