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復雜性將如何影響大數(shù)據(jù)部署

如今,大數(shù)據(jù)應用程序比常規(guī)應用程序復雜10倍,開發(fā)人員通常需要了解大量的技術,以使大數(shù)據(jù)能夠正常工作。

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大數(shù)據(jù)的應用仍然太難了。盡管有很多的炒作的成分,但大多數(shù)企業(yè)仍然努力從他們的數(shù)據(jù)中獲得價值。而Dresner咨詢服務公司得出結論:“盡管長時間的意識培養(yǎng)和炒作,大數(shù)據(jù)分析的實際部署目前并不廣泛適用于大多數(shù)組織。”

這是人員的問題。盡管有說服力的數(shù)據(jù),企業(yè)高管們往往寧愿忽略這些數(shù)據(jù)。但是,大數(shù)據(jù)復雜性的一大部分是因為所需要的軟件。雖然Spark和其他更新的系統(tǒng)已經(jīng)改善了軌跡,但大數(shù)據(jù)基礎設施仍然太難了,這是杰西·安德森精明的一點。

實施起來困難

長期以來,人才一直是大數(shù)據(jù)采用的大障礙之一。2015年Bain&Co.公司通過對高級IT主管調查發(fā)現(xiàn),59%的受訪者認為他們的公司缺乏對數(shù)據(jù)和業(yè)務有意義的能力。調查機構Gartner公司分析師尼克·荷德科特別指出,“到2018年,由于技能和集成的挑戰(zhàn),70%的Hadoop部署將無法滿足成本節(jié)省和收入目標。”人員的技能很重要,換句話說,相關人才供不應求。

隨著時間的推移,人員的技能差距將會減少,當然,但是了解平均Hadoop部署是不平凡的。安德森指出,大數(shù)據(jù)的復雜性歸結為兩個主要因素:“你需要掌握10到30種不同的技術,只是為了創(chuàng)建一個大數(shù)據(jù)解決方案。而采用分布式系統(tǒng)是比較簡單的”。

問題是什么

安德森表示典型的移動應用程序與Hadoop支持的應用程序的復雜性,注意后者涉及“盒子”或組件的數(shù)量的兩倍。然而,用簡單的詞語表達,“Hadoop解決方案的'HelloWorld'比其他域中到高級設置更復雜。

安德森說,人們面臨復雜的困難,是需要了解涉及的廣泛的系統(tǒng)。例如,人們可能需要知道10種技術來構建大數(shù)據(jù)應用程序,但這可能需要熟悉另外20種技術,只需知道在給定情況下使用哪種技術即可。否則,例如,你將如何知道使用MongoDB而不是Hbase?還是Cassandra?或neo4j?

此外,在分布式系統(tǒng)中運行有其復雜性,而大數(shù)據(jù)的技能短缺依然存在。

簡單的出路

企業(yè)正在努力盡量減少在大數(shù)據(jù)構建中所固有的復雜性的一種方法是轉向公共云。根據(jù)最近的Databricks對ApacheSpark用戶的調查,Spark到公共云的部署在過去一年中增長了10%,達到了總體部署的61%。云計算代替了那些繁瑣以及不靈活的內部部署基礎設施,可以提供靈活性。

然而,它并不能消除所涉及的技術的復雜性。關于此或數(shù)據(jù)庫或消息代理的相同選擇仍然存在。這種選擇,以及其中的復雜性,不會很快消失。像Cloudera和Hortonworks這樣的公司已經(jīng)嘗試簡化這些選擇,將它們整合到堆棧中,但是它們仍然基本上提供需要被理解以便有用的工具。AmazonWebServices公司通過其Lambda服務進一步發(fā)展,這使得開發(fā)人員能夠專注于編寫應用程序代碼,而AWS負責所有底層基礎架構。

但下一步是完全為最終用戶預先制作應用程序,這是華爾街分析師彼得·戈德馬克所說的銷售基礎設施組件的更大的機會。用他的話來說,一個主要類別的“獲獎者”是應用和分析供應商,它將基礎技術的復雜性抽象為一個用戶友好的前端。企業(yè)用戶的可尋址的受眾將比程序員的市場致力于核心技術。

這是市場需要去的地方,而且是快速的。人們幾乎沒有做過。對于每個能夠掌握所有的相關的大數(shù)據(jù)技術公司,包括那些高端產(chǎn)業(yè)的企業(yè),只是想只是希望重塑自己,需要有人使他們的數(shù)據(jù)更具可操作性,人們現(xiàn)在需要這類供應商出現(xiàn)。

新聞標題:復雜性將如何影響大數(shù)據(jù)部署
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