論云計算在大數(shù)據(jù)分析的重要性

　　云計算與大數(shù)據(jù)分析，云計算在大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)?
 

　　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(shù)據(jù)!
 

　　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(shù)據(jù)，因此，利用這種信息量變得越來越具有挑戰(zhàn)性。
 

　　是的，大數(shù)據(jù)分析是這一切的核心。但是，在應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析之前，我們必須對另一個至關(guān)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(nèi)容。
 

　　為什么云計算對于2020年代的大數(shù)據(jù)分析至關(guān)重要?
 

　　為了理解云計算在大數(shù)據(jù)分析方面所提供的優(yōu)勢，讓我們想象一個擁有當今數(shù)據(jù)量卻沒有服務(wù)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(shù)據(jù)庫，對嗎?
 

　　因此，每次當您作為大數(shù)據(jù)分析家想要進行新的分析或刷新現(xiàn)有算法時，都必須將信息從中央數(shù)據(jù)庫傳輸?shù)接嬎銠C，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(yù)來檢索數(shù)據(jù);

　　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(shù)據(jù)量;

　　5)此外，在這種設(shè)置下，您將無法利用實時數(shù)據(jù)來構(gòu)建推薦系統(tǒng)或任何需要“實時”數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)算法。
 

　　聽起來不完美嗎?
 

　　好吧，這就是我們發(fā)明服務(wù)器的原因。
 

　　然后，這些服務(wù)器都有其自身的缺點。
 

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

　　2)服務(wù)器基礎(chǔ)架構(gòu)的購買和設(shè)置成本很高。云基礎(chǔ)架構(gòu)已經(jīng)存在，只是在等待服務(wù)器使用。

　　3)內(nèi)部數(shù)據(jù)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(wù)器上備份，隨時隨地提供數(shù)據(jù)。

　　4)服務(wù)器需要計劃。對于快速增長的公司，即使在當前季度，服務(wù)器需求也可能無法預(yù)測。使用內(nèi)部服務(wù)器，您通常最終會購買超出給定時間實際需求的服務(wù)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(xiàn)在有了云。
 

　　他們幾乎在所有可能的方面都使本地服務(wù)器黯然失色。而且，實際上，大數(shù)據(jù)分析家應(yīng)該專注于開發(fā)出色的算法，測試假設(shè)，利用所有可用數(shù)據(jù)，而不必等待幾個小時來查看他們正在執(zhí)行的測試的結(jié)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(shù)據(jù)分析家確實需要等待很長時間才能訓(xùn)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(wù)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(shù)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(shù)進步以類似于Internet改變商務(wù)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(shè)電子商務(wù)商店并在全球范圍內(nèi)與老牌公司競爭嗎?
 

　　嗯，以同樣的方式，云技術(shù)和云計算使數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)分析民主化。
 

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

　　此外，大多數(shù)云提供商都允許大數(shù)據(jù)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(jīng)歷的設(shè)置。但是，如果您使用的是云服務(wù)，則可以立即開始使用Apache Spark框架!是的，已經(jīng)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(chǔ)結(jié)構(gòu)非常有吸引力，并且可能適用于數(shù)據(jù)分析師和大數(shù)據(jù)分析家在工作中使用的各種應(yīng)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(xué)習(xí)算法的能力來增強其云服務(wù)。三大云服務(wù)領(lǐng)域廣泛地關(guān)注這一領(lǐng)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)基礎(chǔ)架構(gòu)。
 

　　例如，借助基于云的機器學(xué)習(xí)，小型電子商務(wù)零售商可以運行實時推薦系統(tǒng)算法，以根據(jù)已添加到購物車中的產(chǎn)品來改善向客戶展示的產(chǎn)品。在這種類型的業(yè)務(wù)中，每次網(wǎng)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(zhuǎn)化和最大化機會收入。
 

　　如果沒有基于云的機器學(xué)習(xí)，則設(shè)置必要的基礎(chǔ)架構(gòu)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(wù)使中小型企業(yè)受益匪淺，使他們在與具有卓越IT基礎(chǔ)架構(gòu)的大型跨國公司競爭時，可以公平地競爭。
 

　　準備邁向大數(shù)據(jù)分析的下一步了嗎?
 

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