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2014年数据计算的预测

然而,计算却处于一个截然不同的阶段,远远超过了初始的炒作阶段,进入了一个混合部署的新时代,在这一新时代中云计算显然地扩展到了数据中心中。 在2014年,我们可以期待大数据计算的发展: 1、大数据计算一同成长:大多数组织知道他们应该使用计算平台,但计算到大数据的主要贡献将会转移。 不久,计算将成为许多大数据的来源,从开放数据到社会数据到聚合数据——所有来源都将为大数据项目提供能量和动力。 企业要建立一个包括全面数据源的大数据基础设施。 要超越“传统”的数据源(数据库,ERP/ CRM等),这一基础设施必须扩展到任何问题有关的可用的数据源。 2、Hadoop的成长:最初,Hadoop基本上是一个单任务批处理平台。 3、混合数据中心的渲染:虽然企业已经采用了计算,但部署仍然十分的孤立,在云中运行的这些基于内部部署的系统并不总能正常的工作。不久,基于的和内部部署的不同将会变得无关紧要。

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7计算数据仓库

顶级计算数据仓库展示了近年来计算数据仓库市场发展的特性,因为很多企业更多地采用计算,并减少了自己的物理数据中心足迹。 计算数据仓库是一项收集、组织和经常存储供组织用于不同活动(包括数据分析和监视)数据的服务。 在企业使用计算数据仓库时,物理硬件方面全部由计算供应商负责。 如何选择计算数据仓库服务 在寻求选择计算数据仓库服务时,企业应考虑许多标准。 现有的部署。 每个主要的公共提供商都拥有自己的数据仓库,该仓库提供现有资源的集成,这可以使计算数据仓库用户更轻松地进行部署和使用。 迁移数据的能力。 Microsoft Azure SQL数据仓库非常适合任何规模的组织,这要归功于Microsoft SQL Server的集成,希望可以轻松地将基于计算数据仓库技术引入。

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    IAAS计算基础架构平台方案(ppt)

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    微课堂 | 计算平台项目团队组织架构缘起(PPT

    普元在SOA、大数据、移动互联、计算领域有着多年积累,加上在数字化商业的趋势。普元数字化企业计算平台的灵感由此而生。 ? 为此我们把投资人、CTO、主任架构师、各条线产品经理(SOA、大数据计算、移动)的人加入到该团队,完成产品定义。 为了回答应该做什么?从哪里开始? 在5个月的时间内,种子团队共形成三项的成果,确定了普元新一代企业平台的战略定位,梳理出DevOps技术域并完成DevOps原型验证工作。 ? 为此我们重组了新一代计算研发团队,新的计算团队来自于4个部门:SOA、大数据、移动、原计算部,人员分布在上海、北京、西安三地。 创新研究,以及分布式计算、服务构件技术、可视化技术、业务流程管理、内存计算、企业移动计算数据治理等领域的技术研究。

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    数据计算学习就业

    计算和大数据现状不说了 学习BigData和Cloud,需要学习这些基本的技能与知识: 大数据Java基础 大数据Linux基础 大数据网络基础, Python网络编程开发, 大数据统计学基础, 大数据矩阵计算基础 研究方向有这些: Hadoop方向 Spark方向 NoSQL 虚拟化方向:Openstack云系统 流数据实时分析系统 Storm实时数据平台 高性能计算 这些方向具体就不说了,列出来大家有个底。】

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    计算主流阵营的竞争合作

    目前,计算产业初步形成了三主流竞争阵营,即互联网阵营、IT阵营和电信运营商阵营。 在这三阵营中,互联网阵营主要面向公有市场,为中小企业和独立开发者提供公有服务。 以BAT三家为代表的互联网企业,开展计算业务的机会在于,它们能够集合以将以计算、网络、存储服务为主的基础、以数据、用户和能力服务为主的综合,以及设备商、安全商、运营商之类公司的售卖模式进行融合,在产业中承担起整合的角色 运营商阵营: 改造传统建构生态并行 在计算服务中,运营商的优势主要在网络、数据中心、大规模可靠性、运营能力、企业信誉、企业客户资源关系等方面,同时通过对原有业务架构进行优化和化改造,为中小企业、 不同于AT&T在产业中的明确定位,国内的三运营商,不论中国电信的“星云计划”,还是中国移动的“计划”,都普遍采用“高大上”的产业战略,试图通过建构一个覆盖广泛的计算产业链条,在全国建立计算产业基地 未来的产业市场将面临更加错综复杂的竞争合作关系,三阵营彼此之间的融合将逐步深入,计算服务在IaaS、PaaS和SaaS三竞争领域的界限也将逐步消弭。

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    计算计算

    在1997年时,美国一学教授首次在论文中提出了粒计算,这标志着涉及多学科的一个应用研究领域产生。 不仅在大数据、人工智能这些领域,在计算里,粒计算同样受欢迎。计算是一种计算资源,集合了海量的数据处理,数据、人工智能都有着紧密联系,而粒计算正是处理海量数据,尤其是不确定性数据的好手。 由于计算本身的通用性特点,在“”的支撑下可以构造出千变万化的应用,同一个“”可以同时支撑不同的应用运行,这都需要对海量的不确定数据进行计算处理,这时就需要粒计算计算是一种新型的超级计算方式,以数据为中心,是一种数据密集型的超级计算,对海量数据处理操作非常频繁的,需要新的算法适应,这时粒计算应运而生,将会更好地完成海量数据处理任务。 粒计算计算的最佳拍档,随着计算要处理的数据量越来越庞大,大量无用甚至错误的数据影响到了计算的处理效率和结果,引入粒计算后,可以有效提升计算计算效率,充分地发挥出计算的优势。

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    【CDAS 2017】大数据计算分论坛:计算驱动下的大数据

    CDAS 2017第四届中国数据分析师行业峰会大数据计算分论坛中,来自美团、微软、中国电信、易观等五位专家到会分享了计算作为计算资源的底层,是如何支撑着上层大数据处理的。 承载美团点评的计算基础服务运维 美团DevOps专家 雷雨 雷雨分享了美团的基础设施运维和自动化方面的实践探索,讲了公司的内部业务和对外业务。 安全屋数据智能时代 UCloud战略总监 司照凯 司照凯讲到的数据安全屋,就像一个屋子,提供一个计算平台。 ,减少重复开发,减少开发通用的中间层数据,减少重复计算。 他指出目前大数据行业已进入稳定的发展期,其技术体系日趋完善。他还点出大数据平台的发展趋势和核心价值,提倡以连接来实现数据的融合价值增益。

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    2015年IT发展四趋势计算预测

    在存储领域,其发展并不是很快,在近些年,出现的技术更多的是增加存储的速度,但是增加硬盘容量的技术却发展的非常慢,现在很多厂商都已经意识到容量硬盘同样是一个巨大的市场。 混合时代来临 计算可能回事未来的主流,但是目前仍处于初级极端,还没有进入一个完全成熟的商务平台的师弟啊。许多企业发现,他们早期搭建的私有已经达到了一个能力的极限。 这种混合的出现将可能是2015年企业采用的主流方式,随着计算技术和安全的发展,这种混合的方式将逐渐被企业热衷,不但能够提供安全的存储,同时还提供无线的扩展性,这也将是未来一段时间主流的方式。 计算预测 1.云安全的演变笔者预计2015年最大的变化是云安全的新定义。通常情况下的安全性被作为基础设施的复杂、刚性的组件来处理。 我们正在加紧准备在计算行业中进入一个令人兴奋的一年。这些都只是一些核心理念,我相信我们会看到起飞和重点的收购。

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    计算数据管理的五支柱

    随着越来越多的企业采用计算服务,采用最新的软件工具和开发方法,它们之间的界限越来越模糊。企业的真正区别取决于其数据。 随着越来越多的企业采用计算服务,采用最新的软件工具和开发方法,它们之间的界限越来越模糊。企业的真正区别取决于其数据。 企业的开发人员正在使用基于计算的存储库来对应用程序代码进行版本控制。它也需要得到保护。 也就是说,利用多个账户将备份数据生产数据隔离开来。企业需要确保备份其计算基础设施的配置信息,以防因任何原因需要重建它。 智能数据管理将使企业的员工能够利用最新的计算技术、创新新产品和服务,并使企业在竞争中脱颖而出。 (来源:企业网D1Net)

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    计算的20常见安全漏洞配置错误

    云安全是公有厂商最着力宣传的卖点之一,但是对于企业用户而言,过于信任和盲从服务的默认配置是一件非常危险的事情,企业的安全架构师及云安全审核人员需要对计算初始环境的安全漏洞和配置错误进行全面评估和调优 以下,我们列举微软Azure计算环境的TOP20常见账户和配置漏洞(初始默认配置),对企业选择其他类似公有服务也有一定借鉴意义。 以下,我们列举微软Azure计算环境的TOP20常见账户和配置漏洞(初始默认配置),对企业选择其他类似公有服务也有一定借鉴意义。 总结 评估Microsoft Azure环境的安全状况并非易事。任何其他技术一样,微软的Azure是一个复杂的话题。 您需要深入了解许多领域,而不仅仅是Azure本身。 云安全是一个动态话题,因为整个计算生态系统不断变化和发展,引入新功能,适应新要求等。

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    PPT】国内三运营商大数据发展现状展望

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    边缘计算计算的未来

    服务为企业提供了一种便捷的资源获取方式,无论是小企业还是企业,都可以通过服务提供商获得计算资源,而不是构建自己的数据中心供使用。 相比,边缘设备和雾节点在物理上更接近,通常只有一步之遥,而边缘设备到中心节点通常路途遥远。雾节点甚至可以通过有线连接到边缘设备。 三、边缘计算机器学习的复杂性 ? 一种用于在边缘计算环境中进行机器学习的示例模型 (来源http://t.cn/Ez2sDRQ ) 中心服务器或雾节点相比,边缘设备的内存要小得多,计算能力也要小得多。 在边缘设备雾节点之间或雾节点中央之间的数据传输中实施插入恶意代码成为可能。当然,随着大家的努力,这些挑战已经得到解决,因此,在边缘计算面前的道路似乎越来越清晰。 最后,云中心模式当然不会消失。

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    2020年计算10预测

    计算已经进入了一个成熟阶段,其特点是标准化和更强的跨平台兼容性。那么,计算在未来一年里会有什么发展呢?尽管该行业的发展速度可能快得令人发狂,但宏观的趋势和过去发生的事件为未来的预测提供了依据。 它可能还会将它们集成到一些以数据为中心的SaaS产品中。 AWS、微软推出混合Kubernetes服务 ? 两家最大的公共提供商均提供功能强大的托管Kubernetes平台。 到目前为止,IBM与其子公司唯一的联合产品是一系列Paks,它们将IBM中间件Red Hat的OpenShift Kubernetes平台集成在一起。 在今年的某个时候,IBM可能会出现一个让计算竞争对手叫屈的项目。 微软的人工智能芯片 ? AWS在re:Invent 2019会上专门发表了主题演讲,重点介绍了AWS如何在云中提供真正的超级计算功能。谷歌、微软和阿里巴巴也正在向高性能计算从业者推广他们的按需基础架构。

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    2020年计算10预测

    计算已经进入了一个成熟阶段,其特点是标准化和更强的跨平台兼容性。那么,计算在未来一年里会有什么发展呢?尽管该行业的发展速度可能快得令人发狂,但宏观的趋势和过去发生的事件为未来的预测提供了依据。 它可能还会将它们集成到一些以数据为中心的SaaS产品中。 ? ? AWS、微软推出混合Kubernetes服务 ? 两家最大的公共提供商均提供功能强大的托管Kubernetes平台。 到目前为止,IBM与其子公司唯一的联合产品是一系列Paks,它们将IBM中间件Red Hat的OpenShift Kubernetes平台集成在一起。 随着亚马逊VMware建立了开创性的合作伙伴关系,这种禁忌解除了,混合似乎在一夜之间就从坏词变成了流行语。 但是,到目前为止,AWS的工作人员对“多云”一词还是闭口不提。 AWS在re:Invent 2019会上专门发表了主题演讲,重点介绍了AWS如何在云中提供真正的超级计算功能。谷歌、微软和阿里巴巴也正在向高性能计算从业者推广他们的按需基础架构。

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    计算的10好处

    计算作为使用互联网上托管的远程服务器网络来存储、管理和处理数据的平台和场所,是企业发展的未来方向,它将改变企业的业务运作方式。 如今,企业本地部署的数据中心已风光不再。 计算永远在线运行,所以只要有互联网连接,就可以从任何地方获得其需要的应用程序。 (7)计算为员工提供了更好的工作生活平衡 人们还记得增加协作的重要性,以及计算一直在线运行吗? 那么,许多云计算的好处是直接相关的。计算可以为企业的员工创造更好的工作生活。 如果员工通过计算在任何地点工作,他们可以在学校放假时回家孩子共度时光,并同时完成工作。他们甚至可以在假期中工作。 (8)计算具有更好的安全性 计算本地部署的服务器相比具有更高的安全性。而如果遭遇自然灾害或全面计算机崩溃,采用计算的企业无需担心丢失关键数据和业务应用程序。 一些计算提供商甚至将数据备份到其他远程服务器,因此不会发生数据丢失的情况。计算服务提供商还会执行比在企业本地服务器上更安全的审计。这使数据更加安全,企业的敏感信息被隐藏起来。

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    5G边缘计算算力网络(PPT

    在日前召开的“GSMA Thrive·万物生晖——新基建和企业数字化论坛”上,中国联通网络技术研究院首席科学家唐雄燕博士做了《5G边缘计算算力网络》的演讲。 “在5G发展中,边缘计算是非常能体现5G网络特色的重要方向。”唐雄燕指出,5G呼唤边缘计算主要在于业务低时延、带宽和数据本地化三动因。 近年中国联通积极推进边缘计算生态建设和应用示范,赋能千行百业数字化转型。 边缘计算对网络也提出了新挑战。 随着人工智能的发展和算力从走向边缘和终端,整个算力融入网络的汪洋大海之中,计算和网络将深度融合,边端算力将全面协同,应用部署匹配计算,网络转发感知计算,网络发展将迈向智能算力网络的新阶段,开启网融合 现将唐雄燕博士的演讲PPT分享如下: ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 来源:邮电设计技术。

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    采用计算数据赢得竞争优势

    如今,越来越多的企业将其大数据业务迁移到公共服务。而企业同时采用计算和大数据技术将是一种完美的结合。 据IDC公司预测:“到2018年,新的计算模式将出现在特定的分析工作负载上,本地部署的分析解决方案相比,计算支出的增长速度将会高出五倍。” 为什么突然涌向云端? 之相反,组织正在寻求日益竞争和更加方便的基于计算的选项,按需定价并适合于目的数据处理选项。” 分析师表示,那些率先将大数据迁移到公共的公司已经有了一些优势。 他建议企业必须立即将其数据投资从本地部署的数据中心或混合部署转向公共计算和大数据:迁移的好处 基于计算的大数据服务提供与其他公共服务相关的所有优点。 基于计算的大数据供应商Qubole公司表示,“计算数据真是一个完美的搭配,因为计算所具备的动态扩充性可负担性,可以满足大数据分析所需资源的庞大规模突发性质的需求。”

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    计算灾难恢复:解决计算相关的问题

    以下介绍计算灾难恢复相关的一些关键服务和优势: 什么是计算灾难恢复? 计算灾难恢复是在计算运营环境中存储和维护数据作为安全措施的一个过程。 计算灾难恢复旨在恢复企业的重要数据,或在发生停机或自然灾难时启动故障切换。 计算灾难恢复的好处是什么? 以下概述了采用计算灾难相关的一些主要好处: 更快的恢复:在任何情况下,数据恢复都必须快速及时,以便按时交付最终产品。 计算灾难恢复消除了维护传统备份设施的需要,这些备份设施在一些企业中仍然占主导地位。但计算灾难恢复相比效率低下。计算灾难恢复还减少了恢复点目标(RPO)和恢复时间目标(RTO)。 数据备份策略的高级规划和采用最佳数据恢复选项对任何企业来说都很关键。计算灾难恢复在这里起着关键作用,虚拟化可以非常有效地实现计算灾难恢复的最佳结果。

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    2017年计算数据中心五趋势

    在2017年,计算的投资将持续火爆,但是随着企业需求变化, 2017年市场将出现如下五趋势。 ? 多重将成为新常态 随着许多公司投资公有云和私有服务,2017年将会有更多的企业同时向多个提供商承诺。例如,将有越来越少的企业将亚马逊网络服务作为唯一业务,而是使用双源公有服务来避免供应商锁定。 分析这些新的数据源对长期业务目标至关重要,但当分析结果比数据本身更重要时,长期存储数据是不切实际和不必要的。 越来越多的公司将元数据作为新的收入来源 像Google或Facebook中使用的那些系统,都是为了收集和存储大量的元数据而设计的。随着公司分析数据的能力越来越强,数据变现将变得越来越重要。 像Netflix已经成功地分析出客户数据的共性。有意义的元数据,特别是已经存储了很长时间的元数据,也可以成为分析厂商销售的新产品的焦点。

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