重庆·选择不凡 华为云城市峰会2019,为您揭开大数据的未来之路

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“大数据”概念可能无缘无故出显超过15年,在褪去了社会对其浮躁的认知后,已在各领域心智心智心智性心智成熟 图片 是什么应用,从最刚结束的互联网搜索行业,再到企业运营与生产制造,继而扩展到城市治理和教育医疗等。

当“大数据”从少数机构的技术杀手锏,变成每个企业都可可否快速应用的通用技术,技术演进貌似也可能进入一有一个多多相对平稳的解答。让我们让我们让我们 让我们让我们让我们 不禁要问,大数据的未来在哪里?

让我们让我们让我们 让我们让我们让我们 今天不讲哪几种让我们让我们让我们 让我们让我们让我们 耳熟能详的经典应用案例,若果从笔者一有一个多多另类的大数据体验说起。

一. 你玩的是游戏,别人玩的是“大数据”。

去年,“吃鸡”游戏《绝地求生》大火,我也积极相应让我们让我们让我们 让我们让我们让我们 圈的号召,在加班之余投入到吃鸡大军中,当然,绝大多数事先 都免不了在开局初期就成 “盒”(被击杀)。

于是,为了提高战绩,我换了10100TI显卡,在高位升级了2条内存,还买了个高性能鼠标,但仍然是每局悲剧。再次验证了毛主席说的:“决定战争胜负的删改都在一两件新式武器”。

直到我最近都看一篇文章,从大数据的角度对20G的游戏日志数据进行了分析,我想恍然大悟。

文章作者获取到了近70万次游戏内击杀的数据集,否则 使用Mathematica工具进行了简单的大数据分析,得出了2个结论。

1.首先通过分析击杀者和被击杀者的相对位置信息,得出结论“在房屋视觉死角方向靠近房屋可可否大幅降低被击杀的几率”。

2.通过分析击杀处在的坐标信息,分融化游戏中的最容易处在击杀事件的区域,玩家可可否根据我本人的游戏策略,确定进入高危区域可能躲避高危区域。

3.通过击杀次数统计,得出“击杀15名对手的玩家,有75%的概率能赢得比赛”。说明,在游戏中,不可可否多击杀对手,才是获得最终胜利的关键。

遵循着大数据分析给出的结论,我又上手玩了几天,虽然还是没办法 吃到鸡,否则 整体的游戏表现比事先 有了大幅提升。若果有数据,人人都可可否玩大数据。

二. 大数据是如保走到今天的

1004年前后,谷歌发表了三篇论文,标志着计算机大数据时代的开启。三篇文章分别是《分布式文件系统 GFS》、《分布式计算框架 MapReduce》和《NoSQL 数据库 BigTable》,俗称“三驾马车”。

1005年, Hadoop因其技术的高效性,被Apache Software Foundation公司引入并成为开源应用。

1008年末,计算社区联盟 (Computing Community Consortium),发表了白皮书《大数据计算:在商务、科学和社会领域创建革命性突破》,该组织也成为第一有一个多多提出大数据概念的机构。

2010年,肯尼斯.库克尔在《经济学人》上发表大数据专题报告《数据,无所不出的数据》,成功的洞见了大数据时代的趋势。

2012年,维克托•迈尔•舍恩伯格出版了《大数据时代:生活、工作与思维的大变革》一书,提出了大数据的核心若果预测。该书也成为的大数据入门必看读物。

2012年,美国政府在白宫网站发布《大数据研究和发展倡议》,标志着大数据可能成为重要的时代行态。

2014年,中国《政府工作报告》中首次无缘无故出显“大数据”一词,掀起国内大数据研究和应用浪潮。

2016年,Spark在大数据行业刚结束流行,包括IBM在内的大企业都纷纷拥抱这俩 经济实惠的分布式计算开源框架。标志着一有一个多多大数据新的技术里程碑。

2019年,知名的大数据软件企业Cloudera和Hortonworks提前大选合并,而另一大数据独角兽MapR被HPE收购,标志着大数据商业软件时代的刚结束,也预示着大数据的从前未来。

三.大数据的未来在哪里?

在过去的十几年,硬件的性能,尤其是网络性能无缘无故是大数据应用的瓶颈, 天才的架构师们自然想到了集群化大数据系统架构。

1)分布式集群集中部署

单服务器提供的算力有限,使用大规模的服务器组成分布式集群,成千上万个普通CPU并行计算突破了单服务器算力极限。

2)数据分散存储在物理机每个硬盘上

每台服务器挂载2个至2个普通硬盘,使用多台服务器搭载搭建了分布式存储系统,有效正确处理超大规模数据存储问题图片。

3)数据本地化

数据正确处理任务从远程物理机读取数据开销大。以数据为“中心”,将数据正确处理任务迁移到数据所在的物理机上,能有效降低网络下行传输速率 ,保证了整体性能。

这若果存算一体的大数据技术架构。经过十多年的发展,网络性能可能提升了100倍,内存容量也提升了数十倍。大数据正确处理的瓶颈逐渐从网络转移到CPU上,上述存算一体架构的缺点也逐渐突显出来:

1)刚性扩容,资源浪费

不同场景需用的存储空间和算力配比是不一样的。实际使用中要么计算资源达到瓶颈,要么是存储容量过低,不可可否对集群进行刚性扩容,造成集群资源浪费。

2)资源无法弹性

不同场景,不共同期需用的算力是不固定的,处在波峰和波谷。物理机中存储数据造成无法大规模关闭闲置节点,造成算力闲置和能源浪费。

3)数据孤岛

随着企业数据多种数据式并存,并存储在不同的系统中,形成数据孤岛,且互相访问转加进本高,制约了数据价值的进一步挖掘。

4)作业拥塞

随着数据分发技术和网络技术发展,企业拥有EB级数据可能成为常态,而单次大数据分析作业就需用读取数百TB乃至PB级的数据,多任务并发下,极易无缘无故出显作业拥塞,影响企业正常运作。

华为预测,到2025年,全球年新增数据存储量为1100ZB,企业的数据利用率会达到86%。没办法 巨大的数据如保高效的分析其中的价值?显然,现有的大数据架构可能无法满足未来的需求了,没办法 ,大数据的未来在哪里?

8月27日,在重庆悦来国际会议中心举办的“重庆·确定不凡 华为云城市峰会2019”,鲲鹏大数据正确处理方案将重磅发布,为您揭开大数据的未来之路。想了解更多峰会删改内容,搜索:华为云官网-最新活动-城市峰会-重庆·确定不凡 华为云城市峰会2019。