自建集群耗资百万?如何低成本搭建数据仓库?

  • 时间:
  • 浏览:11

随着大数据、云计算等技术的应用和普及,互联网环境下数据出理 呈现出新的内部结构:业务变化快;数据来源多;系统耦合多;应用传输速率深。业务变化加快原因分析分析分析数据来源增多,并且的数据大多来自于应用系统数据库,基本为内部结构化数据,比如Oracle、MySQL等数据。现在的互联网环境下有了更多的数据,比如网站的点击日志、视频数据、语音数据,有有哪些数据都前要通过统一的计算来反映企业的经营情況。在互联网环境下,系统耦合也相对比较多,最重要的是要注重怎样才能在原先的环境下加深数据整合、提升应用传输速率。从应用传输速率上来说,并且更多专注于报表分析,在大数据环境下则更多地进行算法分析,通过建立数据模型去预测和研判未来趋势。也不在这一 境况下,对于系统的需求也更高。

并且,阿里集团现在开始了了对外服务,现在开始了了研究数据智能化和帮助内部内部结构用户怎样才能利用阿里的大数据平台实现大数据应用。

在高需求下,传统仓库必然面临着挑战:数据量增长过快原因分析分析分析运行传输速率下降;数据集成代价大;无法出理 多样性的数据;数据挖掘等传输速率分析能力过低。自建集群,耗资上百万,有并且还前要专业人员运维。

阿里正将MaxCompute原先的“核武器”快速推向全球市场,彻底改变了行业出理 数据的法律最好的办法。此前,大多采用自建Hadoop集群,耗资上百万,有并且还前要专业人员运维。

而MaxCompute采取按量收费的模式,仅按照0.3元/GB按量付费,即开即用。根据大帕累托图公司的数据量来测算,一般每月只需花费数百元。

从2012年现在开始了了,阿里集团将并且在Hadoop上的数据体系搬迁到阿里云数加MaxCompute(原ODPS),并完成了数据体系的重构。MaxCompute能提供快速、完整性托管的从GB到EB级数据仓库出理 方案,可经济并高效的分析出理 海量数据,高效的计算能力并能很好的支撑着强大的经济体。(《企业大数据平台下数仓建设思路》)

欢迎一块儿来聊一聊:

怎样才能做你所在的企业并能更好的赶上这一 时代?

为了做好企业数据服务,架构师们应怎样才能帮企业做好低成本的数仓攻略?