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被热捧的云原生,和大数据怎么结合才能驱动商业?

导语 | 近几年炙手可热的云原生首先由Matt Stine提出并延续使用至今,但其并没有标准的、严格的定义,比较公认的四要素是:DevOps、微服务、持续交付、以及容器,更多的则是偏向应用系统的一种体系架构和方法论。那么在云上如何改进大数据基础架构让其符合云原生标准,同时给企业客户带来真真切切的数据分析成本降低和性能保障是一个开放性的话题。本文由腾讯专家工程师、腾讯云EMR技术负责人陈龙在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」 的《云原生环境下大数据基础技术演进》演讲分享整理而成,与大家分享和探讨在云上如何实现存储计算云原生,以及未来下一代云原生大数据基础架构。

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企业云存储大幅降价乃至免费,背后暗藏的是数据的野心

随着移动互联网的迅速发展,智能终端、可穿戴设备、智能家居、物联网以及基因测序正在快速普及。企业和用户每天接触的数据吞吐量呈现出指数级的增长趋势,我国社会正在步入大数据爆炸的时代。 大数据时代降临的今天,个人云存储服务早已迈向免费时代,而中国各行各业的互联网化与现实世界数据化的趋势,计算和应用都更加需要集中化,使得市场对企业级别云存储的需求更加迫切。面对这样的市场趋势,企业级云存储市场的“圈地运动”呼之欲出,“免费”二字成为了各家的新玩法。 企业级数据的大爆发 IBM 商业研究院与牛津大学的合作调研研究

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腾讯云发布存储一体机TStor,打通全面上云“最后一公里”

随着云计算、大数据、人工智能等技术的发展,各行各业加速数据化转型,数据容量以前所未有的速度增长,本地存储难以适应数据的指数式增长。 另一方面,公有云因其易扩展、低成本、安全稳定的特点,逐渐被企业广泛应用。但出于性能效率、数据私密、法规要求、成本管理等方面的考虑,如何在不改变原有 IT 架构的情况下,以较低的成本平滑向云架构演进,是每个企业面临的重大挑战。因此,混合云存储模式应运而生,既能提升访问效率,又能充分利用云带来的优势,帮助传统企业客户轻松实现数据在本地数据中心和公有云之间的无缝流动。 近日,腾讯云

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