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大數據和云計算:離完美還差很遠

發布時間:  2012/8/6 10:40:09
這些日子以來,大數據似乎很時髦。它的確很大,很新,它和Hadoop有關,而且一般來說都在公有云中。如今每周都會有新的企業和新的云產品出現,都承諾最終可以控制企業的數據。它們都在兜售同一個想法:企業可以通過公有云的彈性,遷移到幾乎“沒有容量限制的”PB級數據庫上去。

這些日子以來,大數據似乎很時髦。它的確很大,很新,它和Hadoop有關,而且一般來說都在公有云中。如今每周都會有新的企業和新的云產品出現,都承諾最終可以控制企業的數據。它們都在兜售同一個想法:企業可以通過公有云的彈性,遷移到幾乎“沒有容量限制的”PB級數據庫上去。

而現實跟這樣的炒作則相差甚遠。當組織試圖將企業的數據整合到公有云中的大型數據庫上時,它們卻忽視了一些技術方面的現實。

首先,大數據意味著大遷移的挑戰。從企業獲取數據遷往公有云可能是成問題的。盡管企業每天都要在開放的互聯網上搬運數十萬條數據記錄,但是在很多大數據的場合下,我們所談論的卻是數百萬條數據記錄如何從現有的企業系統中遷出、轉換、加密的問題。

這么做你很快就會碰上帶寬的限制。實際上,很多企業都是通過聯邦快遞傳送U盤給其公有云提供商的。

其次,盡管在云中肯定會實施各種安全措施,但是一般來說,在企業內部的系統或私有云中處理數據級別的安全還是要便宜得多。在很多場合下,企業的安全模式和安全技術成本都不是很高。舉例來說,在公有云中,企業必須對其數據進行加密,而在自己的數據中心內則無此必要。同樣,把數據保留在本地,法規遵從一般來說也更容易,成本也更低。

順便說一句,我并不是說大數據完全不適合公有云,而是說你必須要考慮所有的技術問題。再加上其他的架構問題,你必須具體問題具體分析。


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