大数据、云盘、为何经营管理如此重要

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从现在更先进的设备、更多的网络连接还有更高的终端用户需求我们能够看出，云盘技术现正在蓬勃发展。云盘技术在与之前的BYOD和IT产业进行了激烈的市场竞争之后，现在这一产业有奖面临一个新的挑战：大数据。


现在一般的用户会在同一个数据中心上同时连接三到五台设备。并且越来越多的设备已经开始线上工作并且需要连接云盘，这就意味着越来越多的数据需要被管理和被量化计算。然后问题就产生了，小的云盘公司必须开始面对来自其设备和用户需求的双重压力。


最近的一项调查向人们大致描述了随着移动宽带的发展，用户们对于数据中心提供服务的要求产生了怎样的变化，其中对于大数据分析计算的要求量变化最为显著。社会媒体广告已经开始取代电子邮件广告成为市场营销者和云服务提供者的必杀技。


现在请大家思考一下这项研究中的一个特定事例。从业者为了能够在世界范围内提供支持大数据的服务，在服务器、存储器和云技术的基础硬件设施上花费的资金预计的CAGR将会在2012年到2016年之间上涨37.6%，并且数据中心硬件设施的维护要求也将会提高。企业将会为了在本地已经国际的市场竞争中取得优势而为用户努力的为用户提供结构性数据和非结构性数据的数字化和分析服务。


随着电子用户的数量增加，应用软件和硬件设施的使用数量也在不断的增加，因此人们认为云盘服务也将会变的更加复杂化。


现在，所有的信息都在向我们表达，数据膨胀的时代已经开始。现在我们来分析一些数据。


IBM向我们提供了一组数据，到现在为止，终端用户已经创造了超过2.7泽字节的数据，而且这些数据被创造的速度惊人，因为有百分之九十的数据都是在最近两年才被创造出来的。


截止到2012年，美国国会图书馆收集存储的信息有超过240兆兆字节。


脸书处理过的图片有两千两百亿张，也就是说每天有将近三亿张照片被上传下载，因此这个平台每天存储分析超过32千兆字节的用户生成数据。


自2012年开始，奥巴马政府宣布要开始大数据科技的调研和发展，到目前为止政府已经对这个项目投入了超过两亿美元。


经过最近的一次调查，IDC公司预测大数据服务业的市场潜在价值将从2010年的三十二亿美元增长到2015年的169亿美元。


这就是现在大数据市场的现状，但是新的问题又来了，人们要如何管理经营在云盘或者WAN环境下的大规模数据集呢？


用Hadoop来举个例子，这个软件现在已经成为大数据管理引擎的非官方标准。这些管理平台都是最近才发展出来的，并且需要一批了解这一平台的人来进行管理。但现在面临的挑战就是，关于大数据处理这个方面，了解的人还是非常的少。因为这些科技是最近刚刚研发出来的，并且适用面非常窄，只用于大数据的管理。


事实上，最近一项有迪纳研究公司进行的一次调查向人们展示了这种大数据管理技术到底有多么先进。调查过程中，迪纳公司让数百家使用这一平台的不同行业规模不等的公司的IT管理者，开发者还有数据分析师对这一技术进行投票，结果显示，百分之九十四的用户表示这一平台能够处理之前不能处理的大数据，百分之八十八的用户认为这一平台对数据处理得更加细致，百分之八十二的用户表示现在他们能够存储比之前更多的数据。这就证明了，现在人们对大数据的分析和管理技术正在不断的更新。




这一技术将对企业产生怎样的影响


通用金融公司的调查指出，世界范围内连接互联网的硬件设施的总量，在最近的十年内的复合年增长率可能将达到百分之十五。这将继续扩大人们对计算机科技的需求，并且与此同时，每个人连接互联网的硬件数量将从2010年的少于两台于2020年增长到七台。


这就意味着，不管你是从事哪一种行业甚至不管你的企业规模大小，在这种市场环境下你的信息传递和接受速度将成为你的制胜关键。新型的数据整合工具将为你提供接触新型资源的机会，这些都将帮助你的企业对现有的市场环境进行更加深入的了解。但是如果想要利用大数据处理工具和管理方法也要考虑以下几点


注意云集成和云自动化操作，这是大数据管理的基础。也许你也希望找一个好的API集成还有希望有一个潜在的存储系统，不必担心，大数据处理引擎一般都会和提供较大存储空间的服务商进行合作。


注意良好的适应性和处理的规模。你的商业数据应该是有弹性空间的，所以处理大数据的方法也是应该要有弹性空间的。对于一个大型企业来说，也许你需要规划一个数据区域来对自己的数据进行分析，而一个较小的企业，可能将需要从不同的地方获取数据。所以你选择的处理方法必须具有灵活性与高效性。延迟、制程不良、结构效率低都会导致服务器反应时间很慢。而且对于现在这种数据主导的市场，服务器延迟对企业的发展是非常有害的。