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MapR CEO對2016大數據的5個預測

責任編輯:editor007 作者:張龍 |來源:企業網D1Net  2016-02-15 22:48:43 本文摘自:INFOQ

MapR Converged Data Platform將Hadoop和Spark的強大功能與全局事件流、實時數據庫能力與企業存儲集成到了一起,用于開發與運行創新性的數據應用。MapR Platform由業界最快速、最可靠、安全且開放的數據基礎設施所驅動,極大降低了TCO,并實現了全局的實時數據應用。comScore的CTO Mike Brown這樣評價MapR:“MapR位列以數據為中心的業務解決方案的前沿,他們提供了最佳的大數據平臺,同時其核心架構成功地滿足了現代數據的挑戰”。今日之時代是大數據時代;近日,MapR CEO John Schroeder給出了自己對于2016年大數據的5個預測。

1.聚合方式將會成為主流

在過去的幾十年中,為人所接受的最佳實踐是將運維與分析系統保持隔離,這么做的目的是防止分析系統的負載影響到運維流程。HTAP(Hybrid Transaction / Analytical Processing)一詞由Gartner在2014年提出,用于描述可以同時執行在線事務處理(OLTP)與在線分析處理(OLAP),同時又無需復制數據的新一代數據平臺。2016年,我們將會看到聚合方式會成為主流,因為主流公司都會從將生產負載與分析整合到一起來快速調整客戶偏好、競爭壓力與經營狀況中獲益。這種聚合會加速組織的“數據到行動”循環,并消除了分析與業務影響之間的時間延遲。

2. 從中心化到分布式的轉變

技術循環總是在中心化與分布式之間搖擺。大數據解決方案一開始聚焦在中心化的數據之上,這么做可以減少數據復制、簡化管理,并且能夠支持各種應用,包括客戶的360度分析。不過在2016年,大型組織會越來越多地轉向分布式的大數據處理上,借此迎接管理多種設備、多個數據中心、多個全局用例的挑戰,還能夠改變海外數據安全規則。物聯網(IoT)的持續增長,越來越便宜的IoT傳感器、更快速的網絡以及邊緣處理都會進一步要求我們實現分布式的處理框架。

3. 存儲(特別是閃存)將會成為極度豐富的資源

下一代、基于軟件的存儲技術將會促成快速且密集的解決方案。閃存是實現消費者、計算機與企業市場產品新設計的關鍵技術。消費者對于閃存需求的不斷增加將會持續導致其價格的降低,而大數據領域中閃存的應用也將開始發展起來。最佳的解決方案是將閃存與磁盤整合起來以支持快速且密集的配置。在2016年,新一代的基于軟件的存儲方案將會促成快速且密集的解決方案的興起,這樣組織就無需再在速度與密度之間進行艱難的抉擇了,因為他們已經合為一體了。

4. “新奇事物綜合癥”將會讓位于對基礎價值的關注

在2016年,市場將會越來越少地關注于最新且最好的“新奇事物”,轉而將注意力放在業已經過驗證的、能夠提供基礎業務價值的技術上。新的社區創新會持續獲得關注,不過在2016年將會有越來越多的公司開始認識到能夠產生業務影響的軟件價值上,而不再關注于那些原始的大數據技術。

5. 市場將會更加關注于質量

對于大數據技術公司來說,投資者與組織會逐漸遠離那些只停留在業務模型上的公司。相反,他們會更加聚焦于安全的選擇,這些公司擁有經過驗證的業務模型與技術創新,可以實現改進的業務結果與運維成效?,F在,組織的競爭力將取決于他們利用數據來驅動業務的能力。Schroeder說到:“MapR通過Converged Data Platform來驅動業務的發展,并且支持各種各樣的數據處理、分析與應用”。

關鍵字:MapRHadoop數據平臺

本文摘自:INFOQ

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MapR CEO對2016大數據的5個預測

責任編輯:editor007 作者:張龍 |來源:企業網D1Net  2016-02-15 22:48:43 本文摘自:INFOQ

MapR Converged Data Platform將Hadoop和Spark的強大功能與全局事件流、實時數據庫能力與企業存儲集成到了一起,用于開發與運行創新性的數據應用。MapR Platform由業界最快速、最可靠、安全且開放的數據基礎設施所驅動,極大降低了TCO,并實現了全局的實時數據應用。comScore的CTO Mike Brown這樣評價MapR:“MapR位列以數據為中心的業務解決方案的前沿,他們提供了最佳的大數據平臺,同時其核心架構成功地滿足了現代數據的挑戰”。今日之時代是大數據時代;近日,MapR CEO John Schroeder給出了自己對于2016年大數據的5個預測。

1.聚合方式將會成為主流

在過去的幾十年中,為人所接受的最佳實踐是將運維與分析系統保持隔離,這么做的目的是防止分析系統的負載影響到運維流程。HTAP(Hybrid Transaction / Analytical Processing)一詞由Gartner在2014年提出,用于描述可以同時執行在線事務處理(OLTP)與在線分析處理(OLAP),同時又無需復制數據的新一代數據平臺。2016年,我們將會看到聚合方式會成為主流,因為主流公司都會從將生產負載與分析整合到一起來快速調整客戶偏好、競爭壓力與經營狀況中獲益。這種聚合會加速組織的“數據到行動”循環,并消除了分析與業務影響之間的時間延遲。

2. 從中心化到分布式的轉變

技術循環總是在中心化與分布式之間搖擺。大數據解決方案一開始聚焦在中心化的數據之上,這么做可以減少數據復制、簡化管理,并且能夠支持各種應用,包括客戶的360度分析。不過在2016年,大型組織會越來越多地轉向分布式的大數據處理上,借此迎接管理多種設備、多個數據中心、多個全局用例的挑戰,還能夠改變海外數據安全規則。物聯網(IoT)的持續增長,越來越便宜的IoT傳感器、更快速的網絡以及邊緣處理都會進一步要求我們實現分布式的處理框架。

3. 存儲(特別是閃存)將會成為極度豐富的資源

下一代、基于軟件的存儲技術將會促成快速且密集的解決方案。閃存是實現消費者、計算機與企業市場產品新設計的關鍵技術。消費者對于閃存需求的不斷增加將會持續導致其價格的降低,而大數據領域中閃存的應用也將開始發展起來。最佳的解決方案是將閃存與磁盤整合起來以支持快速且密集的配置。在2016年,新一代的基于軟件的存儲方案將會促成快速且密集的解決方案的興起,這樣組織就無需再在速度與密度之間進行艱難的抉擇了,因為他們已經合為一體了。

4. “新奇事物綜合癥”將會讓位于對基礎價值的關注

在2016年,市場將會越來越少地關注于最新且最好的“新奇事物”,轉而將注意力放在業已經過驗證的、能夠提供基礎業務價值的技術上。新的社區創新會持續獲得關注,不過在2016年將會有越來越多的公司開始認識到能夠產生業務影響的軟件價值上,而不再關注于那些原始的大數據技術。

5. 市場將會更加關注于質量

對于大數據技術公司來說,投資者與組織會逐漸遠離那些只停留在業務模型上的公司。相反,他們會更加聚焦于安全的選擇,這些公司擁有經過驗證的業務模型與技術創新,可以實現改進的業務結果與運維成效。現在,組織的競爭力將取決于他們利用數據來驅動業務的能力。Schroeder說到:“MapR通過Converged Data Platform來驅動業務的發展,并且支持各種各樣的數據處理、分析與應用”。

關鍵字:MapRHadoop數據平臺

本文摘自:INFOQ

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