論云計算在大數據分析的重要性

　　云計算與大數據分析，云計算在大數據分析的重要性如何？

　　您是否知道零售業(yè)沃爾瑪每小時從大約100萬個客戶生成2.5 PB的數據?
 

　　而且，如果您想知道多少PB(就像我初讀時一樣)，那么它等于1百萬GB。相當于13.3年的高清視頻。
 

　　考慮到沃爾瑪每天營業(yè)時間超過10個小時，我們獲得了驚人的130年高清視頻和每天25 PB的數據!
 

　　是的，沒有像沃爾瑪這樣的公司。
 

　　但是如今，即使是規(guī)模較小的企業(yè)也會生成大量數據，因此，利用這種信息量變得越來越具有挑戰(zhàn)性。
 

　　是的，大數據分析是這一切的核心。但是，在應用大數據分析之前，我們必須對另一個至關重要的參與者(通常是云和云計算)采取公正的態(tài)度。這正是我們在本文中重點討論的內容。
 

　　為什么云計算對于2020年代的大數據分析至關重要?
 

　　為了理解云計算在大數據分析方面所提供的優(yōu)勢，讓我們想象一個擁有當今數據量卻沒有服務器的當今世界。
 

　　在這種不幸的情況下，公司需要在本地運行的數據庫，對嗎?
 

　　因此，每次當您作為大數據分析家想要進行新的分析或刷新現有算法時，都必須將信息從中央數據庫傳輸到計算機，然后繼續(xù)在本地進行操作。
 

　　這個不幸的世界將有幾個主要缺點：
 

　　1)需要人工干預來檢索數據;

　　2)對于您在本地進行的分析，您的機器成為單點故障;

　　3)處理速度將等于您計算機的計算能力;

　　4)由于您可以使用的計算資源有限，因此您有可能使用有限的數據量;

　　5)此外，在這種設置下，您將無法利用實時數據來構建推薦系統(tǒng)或任何需要“實時”數據的機器學習算法。
 

　　聽起來不完美嗎?
 

　　好吧，這就是我們發(fā)明服務器的原因。
 

　　然后，這些服務器都有其自身的缺點。
 

　　1)最明顯的一個是服務器需要存儲空間?；旧?，云是別人的服務器，這就是他們的存儲問題。

　　2)服務器基礎架構的購買和設置成本很高。云基礎架構已經存在，只是在等待服務器使用。

　　3)內部數據存儲需要您進行備份，并且理想情況下-將備份放在不同的位置。云通常在世界各地的許多不同服務器上備份，隨時隨地提供數據。

　　4)服務器需要計劃。對于快速增長的公司，即使在當前季度，服務器需求也可能無法預測。使用內部服務器，您通常最終會購買超出給定時間實際需求的服務器。使用云–您支付的費用與使用時一樣。
 

　　你明白我的意思吧?
 

　　幸運的是，我們現在有了云。
 

　　他們幾乎在所有可能的方面都使本地服務器黯然失色。而且，實際上，大數據分析家應該專注于開發(fā)出色的算法，測試假設，利用所有可用數據，而不必等待幾個小時來查看他們正在執(zhí)行的測試的結果，當然也不必擔心他們有多少存儲空間留在他們的計算機上。
 

　　是的，有時候大數據分析家確實需要等待很長時間才能訓練算法，但是有了云，他們可以選擇支付更多費用并更快地完成工作。
 

　　那是服務器上云計算的另一個優(yōu)勢。
 

　　話雖如此，最大的贏家是較小的實體，因為它們可以廉價地獲得與大型公司相同的工具。這就是為什么云技術是巨大的推動力的原因。它們創(chuàng)造了一個公平的競爭環(huán)境，并允許小型玩家與大型玩家競爭。
 

　　如果您考慮一下，這項技術進步以類似于Internet改變商務方式的方式改變了許多企業(yè)。
 

　　還記得世界各地的人們突然之間能夠開設電子商務商店并在全球范圍內與老牌公司競爭嗎?
 

　　嗯，以同樣的方式，云技術和云計算使數據分析和大數據分析民主化。
 

　　大數據分析家和數據分析師可以依靠存儲在云中的數據這一事實，確實使他們的生活變得更加輕松!
 

　　此外，大多數云提供商都允許大數據分析家立即訪問易于安裝的開源框架。這不僅非常方便，而且可以節(jié)省大量時間。
 

　　另外，如果您想以常規(guī)方式使用Apache Spark，則必須：
 

　　1)首先安裝Java，

　　2)然后繼續(xù)安裝Scala

　　3)之后，您將能夠下載并安裝Apache Spark。
 

　　如果您在自己的電腦上工作，那是您需要經歷的設置。但是，如果您使用的是云服務，則可以立即開始使用Apache Spark框架!是的，已經為您安裝了。這對于許多不同的開源框架都是有效的。
 

　　這種易于訪問，易于使用的基礎結構非常有吸引力，并且可能適用于數據分析師和大數據分析家在工作中使用的各種應用程序。
 

　　在過去的幾年中，Amazon Web Services，Microsoft Azure和Google Cloud嘗試通過運行機器學習算法的能力來增強其云服務。三大云服務領域廣泛地關注這一領域，因為他們意識到從長遠來看，它可能是競爭優(yōu)勢的重要來源。并且，如果您想知道：
 

　　云機器學習的最大賣點之一是，它允許中小型企業(yè)訪問他們無法負擔的機器學習基礎架構。
 

　　例如，借助基于云的機器學習，小型電子商務零售商可以運行實時推薦系統(tǒng)算法，以根據已添加到購物車中的產品來改善向客戶展示的產品。在這種類型的業(yè)務中，每次網站點擊都可以解釋為一種特定的意圖和信號，因此，在云中運行的實時更新算法將能夠提出建議，從而提高進行轉化和最大化機會收入。
 

　　如果沒有基于云的機器學習，則設置必要的基礎架構來執(zhí)行這種類型的分析將確實非常昂貴。因此，中小型企業(yè)將很難執(zhí)行。
 

　　尚不清楚誰將贏得阿里云，Microsoft Azure、百度云、騰訊云和Google Cloud等巨頭之間的云戰(zhàn)。但是有一件事是肯定的。
 

　　這項服務使中小型企業(yè)受益匪淺，使他們在與具有卓越IT基礎架構的大型跨國公司競爭時，可以公平地競爭。
 

　　準備邁向大數據分析的下一步了嗎?
 

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