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      大數(shù)據(jù)的痛點(diǎn)

      2019-09-10 07:22:44王雄
      關(guān)鍵詞:架構(gòu)師堆棧云中

      王雄

      全世界都知道大數(shù)據(jù)是怎么回事:埃森哲公司“大數(shù)據(jù)的成功”研究發(fā)現(xiàn),79 %的企業(yè)高管表示,不采用大數(shù)據(jù)的公司將失去市場實(shí)力,可能面臨倒閉。大數(shù)據(jù)被廣泛視為所有連接到互聯(lián)網(wǎng)的組織的生命線。此外,89 %的受訪者認(rèn)為,大數(shù)據(jù)將以互聯(lián)網(wǎng)的方式徹底改變商業(yè)運(yùn)營。早期采用者在大數(shù)據(jù)方面看到了競爭優(yōu)勢,正在迅速改變并顛覆他們自己的數(shù)據(jù)實(shí)踐。

      但問題的關(guān)鍵在于許多組織只是在努力實(shí)施大數(shù)據(jù)。Unravel公司最近對組織對其大數(shù)據(jù)堆棧的意見和期望進(jìn)行了一項(xiàng)研究,結(jié)果顯示只有17 %的受訪者將其大數(shù)據(jù)堆棧的性能評為“最佳”,幾乎滿足所有關(guān)鍵績效指標(biāo)和目標(biāo)。這主要是由于缺乏合適的技能、成本以及獲得有價(jià)值和可操作的見解所需的時(shí)間等障礙。

      如果“關(guān)鍵”在人們的掌握之外,那么如何才能通過數(shù)據(jù)“必殺技”?答案是優(yōu)化。但首先,人們必須評估給他們當(dāng)前數(shù)據(jù)堆棧帶來的疑慮,以便充分理解為什么人們作為DataOps社區(qū),需要如此拼命地進(jìn)行優(yōu)化。

      由于技能仍然稀缺,大數(shù)據(jù)引擎是否會(huì)停滯不前?

      我們的研究揭示了IT運(yùn)營人員的廣泛痛點(diǎn)。36 %的受訪者將其列為主要的痛點(diǎn),因此缺乏技能不斷成為追求數(shù)據(jù)堆棧協(xié)同效應(yīng)的持續(xù)障礙。在這種技能差距中,最迫切的需求是大數(shù)據(jù)架構(gòu)師,幾乎一半的組織(45 %)存在問題。

      隨著大數(shù)據(jù)不斷爆炸,日常生活中人們需要越來越多的大數(shù)據(jù)架構(gòu)師處理的大規(guī)模數(shù)據(jù)庫,使數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師能夠梳理這些數(shù)據(jù),以便提取可行的見解為需要做出業(yè)務(wù)決策的利益相關(guān)者提供更好的支持。它們對于實(shí)現(xiàn)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者對組織的期望至關(guān)重要,特別是當(dāng)他們著眼于改進(jìn)的數(shù)據(jù)分析、轉(zhuǎn)換和可視化時(shí)。架構(gòu)師將是企業(yè)實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)的不可或缺的組成部分。

      其中一個(gè)主要問題可能是讓企業(yè)重新回到數(shù)據(jù)棧協(xié)調(diào)和商業(yè)幸福的風(fēng)險(xiǎn)中,因?yàn)楹芏嘟M織還沒有在云中托管他們的大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序。82 %的受訪者表示他們具有將現(xiàn)有大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序遷移到云端的戰(zhàn)略。這里的推論是,他們中的許多人還沒有將他們的應(yīng)用程序放在云中,因此面臨著隨意擴(kuò)展和縮小的挑戰(zhàn),這需要所有基礎(chǔ)設(shè)施的準(zhǔn)備和維護(hù)。

      托管在云中的好處是:更多的企業(yè)正在意識(shí)到云計(jì)算提供的可能性。云計(jì)算的可擴(kuò)展性為業(yè)務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施提供了包含多個(gè)服務(wù)器以及前所未有容量水平的可能性。在云中托管還可以降低成本以及提高大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的性能。遷移到云端可能會(huì)讓企業(yè)在自身尚未意識(shí)到的大數(shù)據(jù)堆棧中釋放出大量潛力。

      目前,大數(shù)據(jù)在防御性使用時(shí)似乎最有利可圖或者說最有效,報(bào)告的主要4個(gè)用例是:

      網(wǎng)絡(luò)安全情報(bào)(42 %);

      風(fēng)險(xiǎn),監(jiān)管,合規(guī)報(bào)告(41 %);

      預(yù)防性維護(hù)的預(yù)測分析(35 %);

      欺詐檢測和預(yù)防(35 %)。

      超越經(jīng)過試驗(yàn)和測試的項(xiàng)目可以對業(yè)務(wù)應(yīng)用程序性能管理(APM)解決方案產(chǎn)生更大的影響,這是對大型數(shù)據(jù)堆棧的復(fù)雜軟件和硬件沖突進(jìn)行的微調(diào)、處理和增壓。。

      APM是一種能夠支持雙方分歧并幫助企業(yè)找到共同點(diǎn)的技術(shù),是否錯(cuò)過了服務(wù)等級協(xié)議(SLA)、失敗的作業(yè)或工作流程,緩慢的作業(yè)或查詢,或計(jì)算資源不明智地分配并導(dǎo)致延遲亦或最終導(dǎo)致用戶不滿。通過監(jiān)控大數(shù)據(jù)平臺(tái),并嘗試無法實(shí)現(xiàn)預(yù)防或解決這些問題使用日志和圖表修復(fù)問題。在典型的大數(shù)據(jù)部署中,該方法無法擴(kuò)展。從隱喻的角度來說,傳統(tǒng)的監(jiān)控和調(diào)試方法就像試圖解開交織在一起的電線,它只是無法擴(kuò)展。對于DevOps來說,在太多不同的系統(tǒng)中存在太多潛在問題,但可以通過反復(fù)試驗(yàn)來解決問題并保持準(zhǔn)時(shí)。

      該技術(shù)有望為企業(yè)帶來新的數(shù)據(jù)使用方式,但DevOps團(tuán)隊(duì)可能會(huì)在可預(yù)見的未來管理混合平臺(tái),因?yàn)檫@不是一夜之間的過渡。利用APM的強(qiáng)大功能和優(yōu)化業(yè)務(wù)流程將揭示大數(shù)據(jù)堆棧的真正可能性,更多業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者將開始看到此技術(shù)滿足其KPI,有助于降低整個(gè)業(yè)務(wù)的成本和時(shí)間管理。

      在“大數(shù)據(jù)或?qū)⑾觥钡氖澜缋?,是時(shí)候認(rèn)真解決復(fù)雜、快速、不斷發(fā)展的大數(shù)據(jù)棧所帶來的挑戰(zhàn)了?,F(xiàn)在的主要挑戰(zhàn)是確保大數(shù)據(jù)棧可靠、高效地運(yùn)行,并且大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)擁有交付下一代應(yīng)用程序、分析、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的工具和專業(yè)知識(shí)。

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