大数据存储不是一类单独的产品，它有很多实现方式。EMC Isilon存储事业部总经理杨兰江概括说，大数据存储应该具有以下一些特性：海量数据存储能力，可轻松管理PB级乃至数十PB的存储容量；具有全局命名空间，所有应用可以看到统一的文件系统视图；支持标准接口，应用无需修改可直接运行，并提供API接口进行面向对象的管理；读写性能优异，聚合带宽高达数GB乃至数十GB；易于管理维护，无需中断业务即可轻松实现动态扩展；基于开放架构，可以运行于任何开放架构的硬件之上；具有多级数据冗余，支持硬件与软件冗余保护，数据具有高可靠性；采用多级存储备份，可灵活支持SSD、SAS、SATA和磁带库的统一管理。 通过与中国用户的接触，杨兰江认为，当前中国用户最迫切需要了解的是大数据存储有哪些分类，而在大数据应用方面面临的最大障碍就是如何在众多平台中找到适合自己的解决方案。 EMC针对不同的应用需求可以提供不同的解决方案：对于能源、媒体、生命科学、医疗影像、GIS、视频监控、HPC应用、某些归档应用等，EMC会首推以Isilon存储为核心的大数据存储解决方案；对于虚拟化以及具有很多小文件的应用，EMC将首推以VNX、XtremIO为核心的大数据存储解决方案；对于大数据分析一类的应用需求，EMC会综合考虑客户的具体需求，推荐Pivotal、Isilon等一体化的解决方案。在此，具体介绍一下EMC用于大数据的横向扩展NAS解决方案——EMC Isilon，其设计目标是简化对大数据存储基础架构的管理，为大数据提供灵活的可扩展平台，进一步提高大数据存储的效率，降低成本。 EMC Isilon存储解决方案主要包括三部分：EMC Isilon平台节点和加速器，可从单个文件系统进行大数据存储，从而服务于 I/O 密集型应用程序、存储和近线归档；EMC Isilon基础架构软件是一个强大的工具，可帮助用户在大数据环境中保护数据、控制成本并优化存储资源和系统性能；EMC Isilon OneFS操作系统可在集群中跨节点智能地整合文件系统、卷管理器和数据保护功能。 杨兰江表示，企业用户选择EMC Isilon的理由可以归纳为以下几点。第一，简化管理，增强易用性。与传统NAS相比，无论未来存储容量、性能增加到何种程度，EMC Isilon的安装、管理和扩展都会保持其简单性。第二，强大的可扩展性。EMC Isilon可以满足非结构化数据的存储和分析需求，单个文件系统和卷中每个集群的容量为18TB～15PB。第三，更高的处理效率，更低的成本。EMC Isilon在单个共享存储池中的利用率超过80%，而EMC Isilon SmartPools软件可进一步优化资源，提供自动存储分层，保证存储的高性能、经济性。第四，灵活的互操作性。EMC Isilon支持众多行业标准，简化工作流。它还提供了API可以向客户和ISV提供OneFS控制接口，提供Isilon集群的自动化、协调和资源调配能力。 EMC Isilon大数据存储解决方案已经在医疗、制造、高校和科研机构中有了许多成功应用。
问题导读 1.如何判断大数据问题是否需要大数据解决方案？ 2.如何评估大数据解决方案的可行性？ 3.可通过大数据技术获取何种洞察？ 4.是否所有大数据都存在大数据问题？ 接上篇： 大数据架构和模式（一）: 大数据分类和架构简介 简介 在确定投资大数据解决方案之前，评估可用于分析的数据；通过分析这些数据而获得的洞察；以及可用于定义、设计、创建和部署大数据平台的资源。询问正确的问题是一个不错的起点。使用本文中的问题将指导您完成调查。答案将揭示该数据和您尝试解决的问题的更多特征。 尽管组织一般情况对需要分
问题导读 1.本文对大数据做了哪些分类？ 2.对数据进行分类后，如何将它与合适的大数据模式匹配? 如何将大数据分为不同的类别 大数据问题的分析和解决通常很复杂。大数据的量、速度和种类使得提取信息和获得
拥有大数据是时代特征，解读大数据是时代任务，应用大数据是时代机遇。大数据作为一个时代、一项技术、一个挑战、一种文化，正在走进并深刻影响我们的生活。党的十八届五中全会提出，“实施国家大数据战略”。实施国
作者：Ronald van Loon 作者简介：Ronald van Loon被Onanlytica，Data Science Central，Klout，Dataconomy等网站视为全球资料科学、
2014年12月12-14日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会承办，中科院计算所与CSDN共同协办的2014中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference 2014，BDTC 2014)将在北京新云南皇冠假日酒店拉开帷幕。大会为期三天，以推进行业应用中的大数据技术发展为主旨，拟设立“大数据基础设施”、“大数据生态系统”、“大数据技术”、“大数据应用”、“大数据互联网金融技术”、“智能信息处理”等多场主题论坛与行业峰会。由中国计算机学会主办，CCF大数据
转自：中国科学院官方网站、人民日报 作者：徐宗本 中国科学院院士、西安交通大学教授 973计划首席科学家。 拥有大数据是时代特征，解读大数据是时代任务，应用大数据是时代机遇。大数据作为一个时代、一项技术、一个挑战、一种文化，正在走进并深刻影响我们的生活。党的十八届五中全会提出，“实施国家大数据战略”。实施国家大数据战略，必须理性认识大数据，准确把握其带来的机遇，科学应对其带来的挑战，用大智慧实现大数据的大价值。 理性认识大数据 信息技术革命与经济社会活动的交融催生了大数据。大数据是经济社会、现实世界、
作者: Divakar Mysore等 来源: DeveloperWorks 摘要：本文介绍一种评估大数据解决方案的可行性的基于维度的方法。通过回答探索每个维度的问题，您可以通过自己对环境的了解来确定某个大数据解决方案对您是否适合。仔细考虑每个维度，就会发现有关是否到了改进您的大数据服务的时候的线索。 简介 在确定投资大数据解决方案之前，评估可用于分析的数据；通过分析这些数据而获得的洞察；以及可用于定义、设计、创建和部署大数据平台的资源。询问正确的问题是一个不错的起点。使用本文中的问题将指导您完成调查
云计算与大数据的结合可以说是天作之合。大数据需要灵活的计算环境，而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据。基础设施云可以精准地提供这些需求。 云计算与大数据的结合可以说是天作之合。大数据需要灵活的计算环境，而后者可以快速、自动地进行扩展以支持海量数据。基础设施云可以精准地提供这些需求。 针对大数据的云安全策略 当在大数据使用案例中提及云安全策略时，我们希望任何安全解决方案都能够在不影响部署安全性的情况下提供与云一样的灵活性。在将大数据转移至云上时，以下四个小贴士可以让用户既能享受到云计算的灵活性又能获得
CDA数据分析师解析《2015中国大数据交易白皮书》 5月26日，2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会开幕，由贵阳大数据交易所推出的《2015年中国大数据产业白皮书》和《贵阳大数据交易所702公约》在中国大数据交易高峰论坛上隆重亮相。贵阳大数据交易所的成立标志着数据已经成为重要资产，702公约对数据交易的行为秩序规范标致着中国大数据走向正统，受国家支持，与国际接轨。 白皮书总共分为九个部分： 1. 全球大数据产业发展现状及交易发展趋势 本章从全球的角度阐述了大数据的发展，欧盟大数据战
数据猿导读 大数据行业在经历2015年的资本热潮后，2016年起进入快速发展阶段，在服务领域、业务模式和产品技术方面不断深化。面向企业的ToB类大数据服务，帮助企业重整业务模式，提升业务竞争力，受到众
大数据技术的发展与应用已经在深刻地改变和影响我们的日常生活与工作，可以预见的是在大数据提升为国家战略层面后，未来的几年里大数据技术将会被更多的行业应用。
新基建大背景下，全社会数字化转型步伐加快，数据应用场景更加丰富，大数据洪峰暴涨，大数据处理需求与日剧增。另一方面，计算产业也在不断迭代，推出满足市场需求的产品，为社会提供更方便的大数据工具，以及更强大的算力。
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猿家编译丨人人都知道的大数据，企业为什么总做不成？
不可否认，大数据在这些年的发展当中，实现大数据处理的核心技术，始终是分布式。基于分布式技术架构，有分布式存储、分布式计算等相应的技术框架组件，形成了完善的技术生态，为大数据处理需求任务提供相应的解决方案。今天我们就从大数据平台架构的角度，来聊聊分布式技术架构。
什么是大数据 大数据是指无法在一定时间范围内用传统的计算机技术进行处理的海量数据集。 对于大数据的测试则需要不同的工具、技术、框架来进行处理。 大数据的体量大、多样化和高速处理所涉及的数据生成、存储、检索和分析使得大数据工程师需要掌握极其高的技术功底。 需要你学习掌握更多的大数据技术、Hadoop、Mapreduce等等技术。 大数据测试策略 大数据应用程序的测试更多的是去验证其数据处理而不是验证其单一的功能特色。 当然在大数据测试时，功能测试和性能测试是同样很关键的。 对于大数据测试工程师而言，如何高效正
大数据技术的应用正在潜移默化改变着我们的日常生活习惯和工作方式，很多看起来有点“不可思议”的事情也渐渐被我们“习以为常”。大数据可能在国内的起步较晚，但我们可能却是对大数据应用最好的了代表了。前些时候有分享了一个大数据技术在智慧人社上面的应用案例，最近也一直看一些人力资源方面大数据解决方案的案例，比较集中的都是围绕智慧人社的。
近期，由大数据产业生态联盟发起的“第十三期优秀大数据产品、解决方案和应用案例”测评结果发布，广域铭岛天满大数据平台和Geega天满大数据解决方案分别入围。
现如今每个公司都有自己的大数据平台和大数据团队，可以看出大数据建设在公司的重要地位，不管是用于做数据分析、BI还是做用于机器学习、人工智能等领域，大数据都是基础，海量数据成为了互联网公司的重要资产。
即将逝去的2013年，被认为是具有跨时代意义的“大数据元年”。在这一年，数据比以往任何时候都要宝贵，甚至成为可以与石油资源相媲美的新能源，大数据被认为是继信息化和互联网后整个信息革命的又一次高峰。然而，大数据不是口号，需要更多的企业付诸实践，从单调的数据中挖掘出潜在价值。 年初的一项调查曾指出，28%的全球企业和25%的中国企业已经开始进行大数据实践。为了进一步了解中国企业大数据应用的真实情况，IT168近期联合ITPUB、ChinaUnix展开了一项有关大数据应用与趋势的专
大数据的体量大、多样化和高速处理所涉及的数据生成、存储、检索和分析使得大数据工程师需要掌握极其高的技术功底。
大数据无疑是目前IT领域的最受关注的热词之一。几乎凡事都要挂上点大数据，否则就显得你OUT了。相信大多数人都能顺口说出大数据的四个特点：容量大，多样化，速度快以及高价值。但随着人们对于大数据的逐渐了解
如今大数据分析市场与几年前相比已经截然不同，在日前发布的2017年度市场研究报告中，2017年的全球大数据分析市场规模比前一年增长了24.5%，这主要是由于公共云的部署和利用好于预期，以及云计算的平台、工具和其他解决方案都在加速融合。此外企业正在通过大数据分析更快速地脱离实验和验证阶段，并从部署中获得更高的业务价值。展望未来，通过在物联网(IoT)、移动性和其他边缘计算用例中采用大数据分析技术，大部分市场可以保持未来几年的增长。
No.10期 何谓大数据算法 Mr. 王：下面我们就来谈谈大数据算法与一般算法的区别和联系。 小可：好。 Mr. 王：前面我们讲了如何评价一个算法，在相对比较小的数据规模下，我们往往可以接受多项式时间算法。但是当数据量很大时，很多小数据量上我们能够在可以接受的时间内解决问题的方法，也都变得不再可以接受。虽然有些算法是多项式算法，但是它的高阶项指数却是非常大的，导致当数据规模大起来时，它的增长速度会变得非常快。对于较大的数据量，资源约束和时间约束都变得相对很苛刻，我们要对可以接受的时间界限进行重新思考。 小
【编者按】如今，大数据俨然成为IT领域最受关注的热词之一。如果不想显得过于OUT，快来一起讨论大数据的价值和未来的服务方向吧。除了在分析领域、云技术方面的应用前景，Scale-out发展将成为大数据未
近日，在2016百分点数据与价值国际论坛上，EIU（全称The Economist Intelligence Unit，经济学人智库）亚洲咨询总监Alexander van Kemenade对于当前商业环境下大数据如何驱动商业运营和管理决策进行了分享。在当前环境下，是什么让大数据落地踟蹰不前？企业应用大数据亟待解决哪些问题？Alexander van Kemenade都做了怎样的阐述？请阅读如下全文。 大数据驱动商业模式革新 技术与人才储备成为挑战 自从大数据理念诞生以来，其在挖掘消费者需求
No.2期 大数据的特点、应用和算法 一、大数据的特点和应用 Mr. 王：大数据具有较大的数据量，和一般的数据相比，其具有如下一些特点。 在数据量上，大数据是通过各种设备产生的海量数据，其数据规模极
【大咖周语录】大数据落地还有许多问题要思考
迎接大数据时代的来临，要如何运用既有优势，同时克服将到来的挑战呢？大学副教授洪士灏指出，硬软件整合是的机会，但业界的思维必须转型，要从纯硬件的代工制造业，转为有能力针对特定应用，产生最佳的硬软件整合方
大数据挑战和机遇并存，大数据在未来几年的发展将从前几年的预期膨胀阶段、炒作阶段转入理性发展阶段、落地应用阶段，大数据在未来几年将逐渐步入理性发展期。未来的大数据发展依然存在诸多挑战，但前景依然非常乐观。 大数据发展的挑战 目前大数据的发展依然存在诸多挑战，包括七大方面的挑战：业务部门没有清晰的大数据需求导致数据资产逐渐流失;企业内部数据孤岛严重，导致数据价值不能充分挖掘;数据可用性低，数据质量差，导致数据无法利用;数据相关管理技术和架构落后，导致不具备大数据处理能力;数据安全能力和防范意
2010年，工业和信息化部与国家发改委联合发布《关于做好云计算服务创新发展试点示范工作的通知》，云计算元年开启。
自进入大数据时代以来，我们总能时不时听到各种与大数据相关的名词。然而“大数据”到底是什么，“大数据”又为我们带来了什么，大部分人都说不出所以然。今天来听听商询科技CEO李劼讲述大数据行业不为人知的
当我们面对一项大数据应用时，只要简单问一问3个问题——数据哪里来、数据怎么用、成果谁买单——就能揭开许多“伪装”。日前由中国管理科学学会大数据管理专委会、国务院发展研究中心产业互联网课题组发布的《大数据应用蓝皮书：中国大数据应用发展报告No.1(2017)》指出，如许多应用并没有可靠的数据来源，或者数据来源不具备可持续性;还有些应用并没有技术或市场支撑，只是借助大数据风口套取政府部门或一些投资者的“傻钱”罢了。当然，如果经得起上述“大数据三问”，也并不一定算得上优秀，但也离优秀的大数据应用不远了。 1数据从
虎牙是中国第一家上市的游戏直播公司，旗下产品包括知名游戏直播平台虎牙直播、风靡东南亚和南美的游戏直播平台NimoTV等，产品覆盖PC、Web、移动三端。其中，游戏直播平台虎牙直播月活达1.5亿。
现在，大数据是一个被滥用的流行词，但是它真正的价值甚至是一个小企业都可以实现。通过整合不同来源的数据，比如：网站分析、社交数据、用户、本地数据，大数据可以帮助你了解的全面的情况。大数据分析正在变的越来越容易，成本越来越低，而且相比以前能更容易的加速对业务的理解。 大数据通常与企业商业智能（BI）和数据仓库有共同的特点：高成本、高难度、高风险。以前的商业智能和数据仓库的举措是失败的，因为他们需要花费数月甚至是数年的时间才能让股东得到可以量化的收益。然而事实并非如此，实际上你可以在当天就获得真实的意图，至少是
数据猿导读 几年下来，在各行各业大数据都成为了热门话题，无论是资本界还是产业界都非常青睐，但大数据最终还是要服务于业务，还是要有效地支撑决策。 作者 | 魏清 本文长度为2000字，建议阅读4分钟 本
1.使用大数据确认，而不是发现 大数据在用于提供以前被忽视的见解和发现时，对于人们来说是最好的。企业不仅可以更多地了解目标受众，并预测市场趋势，还可以对流程进行微调，以提高效率。然而，许多公司都有一个关于需要做什么的理论，并且将使用大数据作为一种证明的方法，同时忽略了提供反驳意见的其他见解。 相反，通过查看整个数据分析，企业可以获得准确的信息，而不仅仅是获取正面的信息。 2.依靠机器学习，而不是人类学习的问题 当企业出现大规模的问题时，往往会把大数据作为一种解决问题的方式。然而，通
对于大数据项目，投资人到底看什么？在写这篇文章之前，我们与多家投行的投资人曾经做过访谈，下面是我们根据访谈内容整理出来的内容。
从事大数据行业的朋友应该都知道大数据已经上升到了国家战略高度，2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》。旨在通过建立“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的管理机制，实现基于数据的科学决策。
作者|杜圣东 “数据科学家走在通往无所不知的路上，走到尽头才发现，自己一无所知。”-Will Cukierski，Head of Competitions & Data Scientist at Kaggle 最近不少网友向我咨询如何学习大数据技术？大数据怎么入门？怎么做大数据分析？数据科学需要学习那些技术？大数据的应用前景等等问题。由于大数据技术涉及内容太庞杂，大数据应用领域广泛，而且各领域和方向采用的关键技术差异性也会较大，难以三言两语说清楚，本文从数据科学和大数据关键技术体系角度，来说说大数据的核
揭开大数据生态圈背后的真相，切实了解开发者对大数据平台的需求，用真实数据分析大数据行业发展趋势及产品方向。近日，在2014中国大数据技术大会召开前夕，CSDN特推出“2014中国大数据有奖调查”活动，旨在更全方位地洞察中国大数据产业现状，为大数据技术从业者和创业者们提供良好的参考与建议。 公司使用大数据的基本情况 时至今日，无论你是来自互联网行业、通信行业，还是金融行业、服务业或是零售业，相信都不会对大数据感到陌生。据调查报告显示，32.5%的公司正在搭建大数据平台，处于测试阶段；29.5%的公司已经在生
<数据猿导读> 日本东芝集团开发最新数据处理技术，将应用于深度学习；西部首个知识产权大数据平台落户四川，解决专利申请难题；黑龙江将建对俄大数据中心……以下为您奉上更多大数据热点事件 来源：数据猿 作
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