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计算:成也数据,败也数据

预计从2007年至2015年,我国计算将度过技术储备和概念推广阶段,实现产业高速发展、生态环境建设以及商业模式构建,结合2013年计算的快速发展,目前我国正处于计算产业由起飞期向成熟期过度的“黄金机遇期 从布局来看,这有利于计算迅速打入市场,实现规模化经济;从具体应用来看,资质不一的各类企业争相涌入,也为计算产业良性互动埋下“地雷”。 移动通信运营商、各互联网巨头正在争先恐后地投资计算。 中国移动透露,未来将大手笔抛出百亿资金建设数据中心,并在原有规划的南方基地、国际信息港等大型数据中心的基础上,于哈尔滨、呼和浩特、贵州等地扩建数据中心,同时推动自身计算服务向商务领域应用;中国电信拟在计算 、大数据领域发展混合所有制,创新运营模式,建设全网集约的运营体系,其计算发展目标为未来三年内达到复合年均增长率156%;中国联通在哈尔滨、呼和浩特以及廊坊等地部署了10大计算中心,并计划于6月推出个人云业务 谨防计算“成也数据 败也数据” 对于大部分国内企业来说,通过服务获得经济利益只是短期目标,其长期目标在于对用户行为数据的收集,即大数据的采集。

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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与探索,讲了公司的内部业务和对外业务。 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。 大家把数据放在里面做交叉的分析和计算,最终让你带走的是结果而不是数据本身,所以是把数据所有权和使用权做了一个分离,你最终拥有的是数据的使用权而不是所有权。 ,减少重复计算

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    计算和边缘计算,谁更依赖数据引力?

    应用程序和不断增长的数据或者大量涌入计算的核心,或者随着移动技术、嵌入式和物联网设备的普及,以微服务形式分散到边缘。 数据引力是真实的吗? 数据引力和超融合基础设施 如果数据引力是真实的,应该期望看到它对计算到边缘环境的体系结构的影响。但是,完全不清楚数据引力在这方面是否有任何影响。 一些专家指出,超融合基础设施是计算数据中心数据引力的硬件支持。根据这种说法,数据引力吸引了数据存储与应用处理资源(计算、内存、网络和虚拟化)在计算数据中心的新一代硬件解决方案中的紧密耦合。 但是,将超融合基础设施当作是以计算为中心的数据引力的论点,却忽略了这样一个事实,即许多这样的硬件都部署在边缘环境中,而不仅仅是在计算数据中心大规模地占用和堆叠。 零引力数据 为了充分实现机密计算的承诺,需要将行业标准框架集成到一个更广泛的外围基础设施中。在理想的环境中,数据安全和治理控制将在数据所在的任何位置(从计算核心到边缘设施)一致实施。

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    谨防计算“成也数据 败也数据

    预计从2007年至2015年,我国计算将度过技术储备和概念推广阶段,实现产业高速发展、生态环境建设以及商业模式构建,结合2013年计算的快速发展,目前我国正处于计算产业由起飞期向成熟期过度的“黄金机遇期 从布局来看,这有利于计算迅速打入市场,实现规模化经济;从具体应用来看,资质不一的各类企业争相涌入,也为计算产业良性互动埋下“地雷”。 中国移动透露,未来将大手笔抛出百亿资金建设数据中心,并在原有规划的南方基地、国际信息港等大型数据中心的基础上,于哈尔滨、呼和浩特、贵州等地扩建数据中心,同时推动自身计算服务向商务领域应用;中国电信拟在计算 、大数据领域发展混合所有制,创新运营模式,建设全网集约的运营体系,其计算发展目标为未来三年内达到复合年均增长率156%;中国联通在哈尔滨、呼和浩特以及廊坊等地部署了10大计算中心,并计划于6月推出个人云业务 谨防计算“成也数据 败也数据” 对于大部分国内企业来说,通过服务获得经济利益只是短期目标,其长期目标在于对用户行为数据的收集,即大数据的采集。

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    基于计算数据集成工具

    基于计算数据集成工具使企业能够通过各种不同的数据和服务来处理日益复杂的IT框架。 IT框架的日益复杂导致对连接不同的数据和服务的需求不断增长。服务于企业需求是基于计算数据集成工具。 这些应用程序利用计算来帮助企业连接、管理和集成来自不同来源的数据,并确保按需提供有价值的数据。它们可以更有效地使用大数据。 选择基于计算数据集成工具 选择基于计算的集成工具时有几个关键考虑因素。重点关注工具提供的连接器集、服务的可扩展性、解决方案的运行速度,以及提供的安全级别。还需要考虑许多关键的管理功能。 (1)Azure Service Bus Azure Service Bus这个计算消息传递平台使用面向服务的体系结构(SOA)跨计算环境连接应用程序和设备。 其企业集成计算使用图形化无代码接口来数字化流程,连接系统并桥接组织内的部门和数据存储库。它支持复杂的转换、条件操作、触发器、参数化、聚合和重用。

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    计算

    1:什么是计算计算是一种按量付费的模式!计算的底层是通过虚拟化技术来实现的! 2:计算的服务类型 2.1 IAAS 基础设施即服务(infrastructure as an service) 虚拟机 ecs openstack 2.2 PAAS 平台即服务(platform as an service ) php,java docker容器 2.3 SAAS 软件即服务(software as an service ) 企业邮箱服务 cdn服务 rds数据库 开发+运维 3:为什么要用计算 小公司:10台 20w+ idc 5w + 100M 10W, 10台主机,前期投入小,扩展灵活,风险小 大公司:闲置服务器计算资源,虚拟机,出租(超卖) 64G 服务器 虚拟化,通过模拟计算机的硬件,来实现在同一台计算机上同时运行多个不同的操作系统的技术。

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    计算时代如何保护自己的数据

    随着越来越多的组织采用计算,内部部署数据中心的时代将会逐渐终结。从小规模企业到规模最大的跨国公司,无论在哪里,都可以看到计算应用程序。 通常每个企业每个月都会遭受到23个云安全威胁的影响,这使得计算看起来像是一项有风险的责任。此外,敏感信息占上传到云端的数据的18%。 •限制敏感数据的第三方控制。 •避免将机密信息上传到云端。 •在每个计算应用程序中应用统一的DLP策略,以确保所有数据的安全。 •清点现有政策并将其适应计算环境。 •计算防火墙:计算防火墙更适合较低级别的威胁,但它们为从云端定位网络的威胁提供了重要的屏障,反之亦然。 幸运的是,通过有效的最佳实践和各种计算安全工具,企业现在可以安心地将数据存储在云中。 (来源:企业网D1Net)

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    数据:2016年全球计算数据简报

    Synergy Research Group: 2015年,全球计算市场规模达到了1,100亿美元,增长率21%。 *数据包含计算基础架构服务、软件服务和硬件 RightScale: - 2016年,17%的企业在公共云中运行了超过1,000个虚拟机,31%的企业在私有云中运行了超过1,000台虚拟机,58%的企业使用了混合 *以上数据在2015年分别为13%、22%、71% - 18%的受访者仅使用公有,9%的受访者完全依赖于私有。 - 当前计算市场面临的最大挑战是缺乏资源和专业知识,32%的受访者认为他们的IT部门设备不足,无法应对云中不断增长的工作负载。 *2015年这一数据比例为27% IDC: - 到2019年,全球公有支出将由2015年的700亿美元增长至1400亿美元; - 相比SaaS,IaaS和PaaS的增速将更为强劲。

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    计算专题:(一)带你走近计算

    要点提示 ① 计算发展背景 ② 什么是计算计算的优势 ④ 计算与大数据 ● 数字经济蓬勃发展下的计算 数字经济为中国产业转型带来了巨大的机遇,我国数字经济规模已达27.2万亿,占当年 计算的最终目标是将计算、服务和应用作为一种公共设施提供给公众,使人们能够像使用水、电、煤气和电话那样使用计算机资源。 02、什么是,什么是主机? 02、也就是计算,是指以互联网为平台,将硬件、软件、网络等系列资源统一起来,实现数据计算、储存、处理和共享的模式;实现“按需取用”模式——上办公。 计算给政企带给的价值 计算的扩展场景 ● 计算+大数据的服务趋势 什么是大数据? 我们迎来了大数据发展时代,对客观世界的认识更进了一步,所做的决策也不再仅仅依赖主观判断。 计算+大数据分析应用的数据准备 应用案例 01、亚马逊 “预测式发货”的新专利 通过对用户数据的分析,在他们还没有下单购物前,提前发出包裹。

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    关于计算的海量数据存储模型

    关于计算的海量数据存储模型 引言 随着越来越多的人使用计算机,整个网络会产生数量巨大的数据,如何存储网络中产生的这些海量数据,已经是一个摆在面前亟待解决的问题。 本文提出的基于计算的海量数据存储模型,是依据云计算的核心计算模式MapReduce],并依托实现了MapReduce 计算模式的开源分布式并 行编程框架Hadoop[3],将存储模型和计算结合在一起 计算是随着网络中产生的越来越多的数据而被提出的,在计算中,无数的软件和服务都置于云中,这里的是指可以自我维护和管理的虚 拟计算资源。 Hadoop 框架如所示: 借助Hadoop 框架及计算核心技术MapReduce 来实现数据计算和存储,并且将HDFS 分布式文件系统和HBase 分布式数据库很好的融入到 计算框架中,从而实现计算的分布式 2.3 基于计算的海量数据存储模型 根据数据的海量特性,结合计算技术,特提出基于计算的海量数据存储模型,如所示在中,主服务控制机群相当于控制器部分,主要负责接收 应用请求并且根据请求类型进行应答。

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    数据处理的新方式:计算

    【摘要】  计算,是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。  计算是继1980年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一种巨变。 计算,是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机和其他设备。  计算是继1980年代大型计算机到客户端-服务器的大转变之后的又一种巨变。 SaaS的缺陷在于用户的数据是存放在服务提供者的服务器之上,使得服务提供者有能力对这些数据进行未经授权的访问。   用户通过浏览器、桌面应用程序或是移动应用程序来访问的服务。 互联网上的计算服务特征和自然界的、水循环具有一定的相似性,因此,是一个相当贴切的比喻。根据美国国家标准和技术研究院的定义,计算服务应该具备以下几条特征:(1)随需自助服务。 截止到2009年,大部分的计算基础构架是由通过数据中心传送的可信赖的服务和创建在服务器上的不同层次的虚拟化技术组成的。人们可以在任何有提供网络基础设施的地方使用这些服务。

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    7大计算数据仓库

    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。 对于只看到大量等待数据并可供处理的大型仓库或数据仓库的最终用户来说,它们是抽象的。近年来,随着越来越多的企业开始利用计算的优势,并减少物理数据中心,计算数据仓库的市场不断增长。 计算数据仓库通常包括一个或多个指向数据库集合的指针,在这些集合中收集生产数据计算数据仓库的第二个核心元素是某种形式的集成查询引擎,使用户能够搜索和分析数据。这有助于数据挖掘。 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。

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    计算离超级计算还有多远?

    单就一个行业而言,一直以来我们对于计算所带来好处的认识可能显得过于狭窄了。如果计算是一次真正的革命性变革,那么它就必须能够支持生产和用户体验的模式,而这些都是目前的计算还不能为客户提供的支持项。 也就是说,未来真正的计算必须是我们口中的“超级计算”,它应该是一个具备更好的计算和网络服务的平台,而不仅仅只是更便宜而已。 对于服务供应商来说,超级计算带来的好处可能是双倍的,即为IT公司增加IT资源和附加值。 但是,这里存在着一个大问题:计算供应商们是否能够建设好超级计算? 目前,企业都在他们自己的数据中心中运行应用程序,而计算则主张这些应用程序不仅应当能够以较低的成本在计算中运行,而且也应为计算供应商们创造利润。 自从虚拟化部署开始之后的五年以来,业界一直都在讨论这个问题,而且即便是对于资源有限的数据中心模式,业界现在依然没有完全解决这个问题。

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    如何成为计算数据Spark高手?

    Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台,它立足于内存计算,性能超过Hadoop百倍,从多迭代批量处理出发,兼收并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式,是罕见的全能选手。 Spark采用一个统一的技术堆栈解决了计算数据的如流处理、图技术、机器学习、NoSQL查询等方面的所有核心问题,具有完善的生态系统,这直接奠定了其一统计算数据领域的霸主地位。 平台本身提供给开发者API 掌握Spark中面向RDD的开发模式,掌握各种transformation和action函数的使用; 掌握Spark中的宽依赖和窄依赖以及lineage机制; 掌握RDD的计算流程 通过源码掌握Spark集群的任务调度; 尤其要精通DAGScheduler、TaskScheduler和Worker节点内部的工作的每一步的细节; 第四阶级:掌握基于Spark上的核心框架的使用 Spark作为计算数据时代的集大成者

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    数据计算之间的区别

    关于大数据计算二者的区别你们都知道吗?人们对于它们通常会混淆或者误解,分别用一句话来解释它们之间的关系就是:计算是硬件资源的虚拟化;大数据是海量数据的高效处理。    另外,如果做一个更形象的解释,计算相当于我们的计算机和操作系统,将大量的硬件资源虚拟化之后再进行分配使用,在计算领域目前的老大应该算是Amazon,可以说为计算提供了商业化的标准,另外值得关注的还有 VMware(其实从这一点可以帮助你理解计算和虚拟化的关系),开源的平台最有活力的就是Openstack了。    整体来看,未来的趋势是,计算作为计算资源的底层,支撑着上层的大数据处理,而大数据的发展趋势是,实时交互式的查询效率和分析能力,借用Google一篇技术论文中的话,“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据 谈了这么多,核心还是想说明大数据两大核心为技术和BI,离开技术大数据没有根基和落地可能,离开BI和价值,大数据又变化为舍本逐末,丢弃关键目标。

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    计算时代的数据库运行

    计算时代的高可用数据库是可扩展、容错且与任何私有或公共兼容的数据库实例。它们旨在提供业务连续性,而不会因任何类型的硬件或网络故障而导致用户体验的影响。 数据库应用程序一直是所有企业基础设施的主要组成部分,但这些应用程序(特别是关系数据库)在使用计算能力方面仍有很长的路要走。 高度可用的数据计算时代的高可用数据库是可扩展、容错且与任何私有或公共兼容的数据库实例。它们旨在提供业务连续性,而不会因任何类型的硬件或网络故障而导致用户体验的影响。 (3)计算成本分析:决定在平台中应该使用哪些应用程序和数据之前,应该进行仔细的预算分析。如果不设计混合,其预算很容易失控,同时要记住为了获得简单性和灵活性需要付出代价。 迄今为止,数据库已经存在了50多年,长期在传统的办公环境中成功运行。现在是企业通过采用计算解决方案运行现代数据库来获得竞争优势的时候了。

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      数据湖计算 DLC

      腾讯云数据湖计算(DLC)提供了敏捷高效的数据湖分析与计算服务。该服务采用无服务器架构(Serverless)设计,用户无需关注底层架构或维护计算资源,使用标准 SQL 即可完成对象存储服务(COS)及其他云端数据设施的联合分析计算。借助该服务,用户无需进行传统的数据分层建模,大幅缩减了海量数据分析的准备时间,有效提升了企业数据敏捷度。

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