傳統(tǒng)儲存模式不足以應對大數(shù)據(jù)時代

　　李磊與大家分享了IBM在基于大數(shù)據(jù)的信息管理方面的思考和想法。他指出基于理性的數(shù)據(jù)分析是非常重要的，隨著云計算的發(fā)展，我們正處于數(shù)據(jù)飛速增長的黃靜，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為時下非常熱門的話題。大數(shù)據(jù)到底是是什么，大數(shù)據(jù)有具有什么研發(fā)的特點。李磊認為，在后PC時代，伴隨著移動終端的興起，我們會獲得更多的信息，由此很多公司提供了信息共享的云計算服務。談到云計算，有很多先驅(qū)性的公司，在試圖基于自己成本的考慮，來側(cè)重在大型計算機并行計算的模式來滿足自己的業(yè)務需求。移動互聯(lián)網(wǎng)出現(xiàn)后，通過蘋果和安卓的終端，數(shù)據(jù)已經(jīng)出現(xiàn)了文本形式的保存方式。

　　大數(shù)據(jù)具有數(shù)量大、種類多、速度快三個特點。以往的數(shù)據(jù)是通過表格來表現(xiàn)，存在著靈活性不足等弊病。針對大數(shù)據(jù)時代，很多互聯(lián)網(wǎng)公司在解決自身的問題時，并沒有使用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)解決方式。李磊表示，這與定性優(yōu)化系統(tǒng)的出現(xiàn)是分不開的。傳統(tǒng)的手段已經(jīng)不足以應對大數(shù)據(jù)的需求，新的數(shù)據(jù)分析要求運用新的技術(shù)。而hadoop的出現(xiàn)解決了海量數(shù)據(jù)和多樣性的問題，steam流計算技術(shù)解決了大數(shù)據(jù)速度快的問題。hadoop是一個優(yōu)秀的生態(tài)系統(tǒng)，互操作性和互通性是其關鍵。李磊指出hadoop系統(tǒng)中核心點是在分布式的環(huán)境下，資源的協(xié)同分布。這不同于傳統(tǒng)的關系型數(shù)據(jù)庫。

　　現(xiàn)在已經(jīng)有企業(yè)基于大數(shù)據(jù)來提供自己的服務，據(jù)李磊介紹，在數(shù)據(jù)分析方面IBM、Oracele和微軟都有分析產(chǎn)品的支持;而Amazon等提供了云存儲服務;platfora等提供了數(shù)據(jù)處理產(chǎn)品。在中國，百度等也是大數(shù)據(jù)解決方案的主要推動者和使用者。

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