Wie man Nutzung der Cloud für Big Data

Offensichtlich macht die Natur der Cloud ist es ein idealer Computing-Umgebung für große Datenmengen. Also, wie können Sie große Datenmengen verwenden zusammen mit der Wolke? Hier sind einige Beispiele:

  • IaaS in einer öffentlichen Cloud: In diesem Szenario würde Sie eine öffentliche Cloud-Anbieter die Infrastruktur für Ihren großen Datendienste zu verwenden, da Sie wollen keine eigene physische Infrastruktur nutzen. IaaS können mit nahezu unbegrenzten Speicher- und Rechenleistung die Erstellung von virtuellen Maschinen. Sie können das Betriebssystem holen Sie wollen, und Sie haben die Flexibilität, dynamisch die Umgebung zu skalieren Ihre Bedürfnisse zu erfüllen.

    Ein Beispiel könnte die Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) Service werden mit Hilfe eines Echtzeit-Vorhersagemodell auszuführen, die Daten erfordert verarbeitet werden massiv parallele Verarbeitung. Es könnte ein Dienst sein, der Big-Box Einzelhandel Daten verarbeitet. Vielleicht möchten Sie für das Targeting Kunden mit der richtigen Anzeige in Echtzeit Milliarden von Click-Stream-Daten zu verarbeiten.

  • PaaS in einer privaten Cloud: PaaS ist eine gesamte Infrastruktur so verpackt, dass es verwendet werden kann, zu entwerfen, zu implementieren und Bereitstellung von Anwendungen und Dienstleistungen in einer öffentlichen oder privaten Cloud-Umgebung. PaaS ermöglicht eine Organisation Schlüssel Middleware-Dienste zu nutzen, ohne sich mit der Komplexität Elemente der Verwaltung einzelner Hard- und Software zu beschäftigen.

    PaaS-Anbieter beginnen, große Daten Technologien wie Hadoop und MapReduce in ihre PaaS-Angebote zu integrieren. Zum Beispiel könnten Sie eine spezielle Anwendung zu bauen große Mengen medizinischer Daten zu analysieren. Die Anwendung würde die Verwendung von Echtzeit als auch Nicht-Echtzeit-Daten zu machen. Es wird für die Lagerung und Verarbeitung von Hadoop und MapReduce zu verlangen.





    Was ist groß über PaaS in diesem Szenario ist, wie schnell die Anwendung eingesetzt werden können. Sie werden nicht für die interne IT-Teams warten müssen, um die neuen Technologien zu erhalten zu beschleunigen und Sie können mehr liberal experimentieren. Sobald Sie eine feste Lösung identifiziert haben, können Sie es im Haus zu bringen, wenn sie bereit ist, ihn zu unterstützen.

  • SaaS in einer Hybrid-Cloud: Hier könnten Sie analysieren # 147-Stimme des Kunden # 148- Daten aus mehreren Kanälen. Viele Unternehmen haben erkannt, dass eine der wichtigsten Datenquellen ist, was der Kunde denkt und sagt über ihr Unternehmen, ihre Produkte und ihre Dienstleistungen.

    Erste Zugriff auf die Sprach der Kundendaten können wertvolle Einblicke in Verhaltensweisen und Handlungen bieten. Immer mehr Kunden sind # 147-vocalizing # 148- auf öffentlichen Websites über das Internet. Der Wert des Eingangs Kunden können erheblich durch die Einbeziehung dieser öffentlichen Daten in die Analyse verbessert werden.

    Ihr SaaS-Anbieter bietet die Plattform für die Analyse sowie die Social-Media-Daten. Darüber hinaus können Sie Ihr Unternehmen CRM-Daten in Ihrem privaten Cloud-Umgebung für die Aufnahme in die Analyse zu nutzen.

Einige Branchen-Insider werden mit dem Begriff große Datenanwendungen bei der Beschreibung von Anwendungen, die in der Cloud ausführen, die große Datenmengen verwenden. Beispiele hierfür sind Amazon.com und LinkedIn. Jetzt könnten einige Leute argumentieren (und haben), dass diese wirklich SaaS-Anwendungen, die ein bestimmtes Geschäftsproblem zu lösen. Es ist oft eine Frage der Semantik in einem Schwellen Raum.


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