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数据展现的环节就是BI大显身手的时刻了

Date : 2020-10-23

至于说用云架构来处理大数据,对于业务运行和数据分析负载来说,一个偏向分布式,一个偏向集群计算,资源调度的关注点其实有区别,大规模数据也不愿意承担虚拟化带来的性能损失,比如IO饥渴的Hadoop,内存饥渴的Spark,社区也会有掰着手指数不尽的流行方案。互联网公司中,云平台和大数据平台是两套的,其实并不新鲜。但从长远来说,还是一套架构比较方便,一来互联和传输更便捷,二来虚拟机(VM)或者容器对于部署和管理来说更简单。

数据展现的环节,就是BI大显身手的时刻了,包括传统BI和现在的敏捷BI。传统BI需要专业IT人员介入所有的工作,谈不上实时,分析效率大打折扣;敏捷BI则让更了解业务的人(更了解数据的意义)可以通过拖拽的方式完成可视化分析,也就是前端要尽可能灵活。鉴于数据的分布情况,数据集成、快速传输需要解决;支持非专业人员分析,自然语言的支持应当事先;而为适应大数据,底层一般都是MPP(Massively Parallel Processing),PB级规模就应该用Hadoop了。

至于发展前景,网易云相信,云计算、大数据和敏捷BI都会成为常态,基本上所有的业务和管理工作都离不开这些系统,区别无非是公有云还是私有云或者专属云(可以理解为公有云上的私有云)。当然,业务对于性能、弹性、可用性、数据处理速度、数据展现能力这些指标的渴求,是不会有止境的。故而对于企业来说,随着平台更智能更健壮,从业者对业务理解将更加重要;对于基础平台研发来说,挑战会更大。然而解决这些问题,正是技术从业者工作的意义所在。


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