编者按:
ABC 时代(人工智能、大数据和云计算),数据已成为企业最为重要的基础性战略资源之一。
如何将企业的业务流程、工艺经验等至关重要的无形资产实现电子化、数据化以及可视化将是决定企业数字化转型是否成功的关键。
当企业的整体计算资源达到一定级别后,自建机房和私有云反而会是成本更低的方案。
如何跨越搭建私有云的技术门槛、降低高额的成本、简化冗长的搭建周期等等,成为了各大企业面临的难题和挑战。
近日,业界领先的赋能“智慧商业”的数据智能技术提供商 nEqual 恩亿科 就对外分享了低成本、高效率搭建数据中台核心架构的经验。
在数据和技术赋能方面,nEqual恩亿科 成绩斐然,已为宝洁、宝马、Intel、广汽菲克、雀巢、上海家化等近70%的世界知名品牌提供数据服务。
所以具体心得,值得参考。
以下为全文:
All in Cloud,但不应该 All in Public Cloud。只有将60%计算资源分配在私有云,以低成本承担核心计算资源,其余40%使用公有云的弹性扩展,才是最省钱和高效的数据中台资源分配。
为了助力企业打造数据中台的 PaaS,实现低成本,高可靠,高性能的根基,nEqual恩亿科投入大量研发资源,构建了“AI 一体柜”——私有化 PaaS 一键部署的混合云解决方案。
这个方案的核心目的,是为企业提供稳定、高效且快速的数据处理平台一键部署服务,并能与上层 DMP、CDP、CEM、CRM、BI 和知识图谱等数据中台业务应用无缝集成。
更直接来说,其价值就是让每一个品牌都有能力自建私有化PaaS,低成本私有化 DMP/CDP/CEM 等数据应用。
目前的大数据环境搭建过程中,面临诸多挑战,如:机器众多,不同组件版本的兼容性问题严重,开源软件 bug 多,可复制性低,出错成本高。
同时,环境搭建需求也日益复杂,如:如何在最少时间内完成超过1000台服务器的 Hadoop 生态搭建,包括 Hive、Hbase、Flume、Kafka、Spark 等。如果要对以上集群进行 Hadoop 版本升级,如何花费时间最少且出错率最低。集群上的其他服务(ES, Redis, MySQL 等),如何集中式管理?
现有大数据环境部署方案,存在诸多弊端或隐患。当前方案以手工方式结合工具方案为主,主要问题如:Hadoop 环境与其他系统无法同步部署;部署周期长,业务复杂后,难以继续升级;后期运维难度大,问题排查主要依赖经验;另外,难以快速复制,私有化部署小型系统的代价高。
nEqual AI 一体柜是一款支持一键自动安装多个主流大数据系统工具并搭建定制化大数据平台的平台级系统产品。
它平衡现有工具方案的便利与手工方案的灵活可定制,支持 Hadoop,Hbase,Redis,Flume,Spark,Kafka,Flink 等几乎全部主流大数据系统和私有云平台的自动化安装,客户可根据实际需求,灵活选择需要的系统,一键自动安装后实现定制化大数据平台的搭建。
对于企业而言,解决方案具有以下5个方面针对性改进:
从数据对比和结果来看,nEqual AI一体柜,可为企业提供稳定、高效且快速的支持混合云的私有化 PaaS 一键部署服务,是业界领先的底层数据架构解决方案。
总而言之,在快速发展的数据技术时代,企业借助稳定可靠的技术支持,更快实现数字化转型,就是最大的技术红利、最大的时代红利。