云和数据加速软件帮助企业部署大数据项目

ZDNet至顶网服务器频道 09月04日 新闻消息：实施大数据项目，会面临超大数据量的收集、存储和分析等问题。这些问题对传统企业来说，是很大的挑战。同时大数据项目的实施，也需要新兴的专业知识，以便能够从洪水般的数据中提取有价值的信息。因此，企业应重新思考如何收集、分析和存储这些大量的数据。

大数据，大挑战

那些传统的实体公司，都会有自己不得不面临的挑战，而这些挑战根源也并非仅仅只是缺乏数据信息。其实，从群发的邮件、摄像机的视频、销售点系统、库存系统和大多数企业的报告中，大多数企业均可以收集到足够的数据信息来填充他们的大数据库。但是将如此众多的信息收集到一个单一的位置上，却是一个巨大的挑战。

将磁盘或磁带运送到一个中央位置上，然后再传到一个大数据库的方案，并非总是可行的。由于高速网络的延迟和网络质量，会极大地削弱实际吞吐量，在整个企业的网络中，传输这么多的数据信息往往也是不可能的。

还有就是，对于大多数数据库，用户通常喜欢在他们的本地设备上复制数据，而这又导致了需要在整个网络上复制千兆以上的数据。运用类似的做法实施大数据项目会导致网络成本飙升，性能表现不佳和用户挫折感增强。但是，企业又不能限制本地用户访问大数据。限制用户访问和使用大数据，是大数据项目的失败。  

网络成本的膨胀是唯一影响大数据项目成本的因素。但是大部分企业还未把人力成本算上。鉴于今天的大数据市场的不成熟，据Gartner公司预计，企业需要在人力成本方面花费约20～25倍的费用，用于培训或聘请相关的人员来分析大数据。（相比之下，在成熟的市场，如商业智能系统市场，据Gartner公司预计，其咨询服务费用仅为供应成本的三倍左右）

云计算和数据加速软件 有助企业部署大数据项目

云计算对于大数据来说是相当完美的匹配。大数据所需要的存储、计算、功率、复杂的数据库的基础设施和高端的数据处理能力，均能够被诸如亚马逊网络服务（AWS）这样良好的云服务产品来满足。

AWS以极低的价格提供无限弹性云计算（EC2）、弹性块存储（EBS）和简单存储服务（S3）。它提供的DynamoDB是一款高度可用的分布式数据库集群，还有ElasticMapReduce是一个管理平台，支持基于Hadoop的分析栈。这些富有成本效益的资源和技术，帮助企业在亚马逊上建立自己的分析，获得更深入和更丰富的洞察。

即便这样依旧面临挑战——如何将数据转移到云或企业的数据中心。数据加速软件解决了这个问题。以在线路两端运行为实例，数据加速软件可以提高吞吐量超过200倍。例如，移动100GB的数据，仅仅只需6.2分钟，不再是22小时。数据加速通过优化协议、矫正延迟、复制数据，来最大限度地利用带宽。并且，在某些情况下，可以在传递过程中恢复丢失的数据包，而不需要重传上传，破坏吞吐量。数据加速软件可以按小时授权，对于那些只需一次性转移或不常转移的企业而言，成本可以非常低。

数据加速软件是，任何大规模的数据部署实现的关键一步。无论是部署在云中或在企业内部，其都可以缩短时间，汇总数据，极大地提高企业部署大数据项目的价值。