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稳定的服务器_如何选择_有哪些数据适合数据分析

时间:2021-04-08 18:45 来源:埃里克云 编辑:埃里克云

核心提示

IT世界继续经历着巨大的变化。在我看来,今天推动变革的主要力量有三种:云应用应用程序现代化人工智能与机器学习在我看来,这些变化——或者说是转型——在大型企业中站稳脚...

稳定的服务器_如何选择_有哪些数据适合数据分析

IT世界继续经历着巨大的变化。在我看来,今天推动变革的主要力量有三种:云应用应用程序现代化人工智能与机器学习在我看来,这些变化——或者说是转型——在大型企业中站稳脚跟、开始成熟并大规模采用,阻碍速度和规模的核心障碍都在数据访问领域。无论我是一个数据生产者还是一个数据消费者,我如何才能在需要时以安全和合规的方式以我需要的格式和位置访问我需要的(正确的)数据—所有这些都以最小的成本和延迟? 这些挑战主要是由于企业将其数据锁定在遗留系统中,而且数据不易移动。与代码不同,你不能只是重新开始(即使使用代码,重新开始总是最后的手段)。数据存储成本高,移动成本高,即使成本合理,也很难移动或复制数据也有巨大的惯性。造成这种惯性的根本原因不仅仅是技术驱动,还有过程和文化驱动。谁有权访问数据、如何访问数据以及如何管理、管理和保护数据,都是流程和文化驱动的。任何领导过变革的人都会告诉你,改变文化并不容易。数据转换,就像DevOps转换一样,都是关于人的。让我们更详细地看看这些变化的力量。云应用随着云服务变得商品化和民主化,组织正在看到将其应用程序迁移到云以增强和优化其工作负载的价值。数据中心中的大量服务器场、昂贵的中间件和物理设备不再需要提供应用程序所需的功能。NFRs可以获得非功能性的云应用程序(以及大多数非功能性应用程序)所需的功能这使得开发人员可以专注于应用程序中的核心软件代码,即为客户提供差异化业务价值的组织IP。我将云应用定义为不仅仅是利用其他人的服务器将资本支出转化为运营成本,而是在应用程序中使用云服务,超越提升和转移到真正的云转换。这不仅需要重新构建应用程序,使其支持云或迁移到云计算,还需要改变IT组织的结构和流程,以成为云服务消费者这里提出的数据访问挑战与数据重力有关。应用程序不能远离数据。正确的数据子集需要提供给云中的应用程序,并在应用程序需要时,以最小的延迟和时间延迟。理想的情况是将所有数据移动到应用程序所在的云中,但这并不现实你的所有应用程序并不是生活在云端——这是一个混合的世界。移动数据的成本很高,而且随着时间的推移,存储大量数据的成本甚至会更高。请记住,您是在云上租用存储。以一种兼容的方式在云中保护数据带来了一系列挑战。应用程序现代化无论是否采用云技术,应用程序都在现代化。旧的遗留系统,或者我以前的一个客户称之为"传统"系统,需要更新或替换,以实现当今移动社交、始终保持联系的消费者所要求的商业价值。颠覆者正在"优步"每一个行业。现在每个组织都是一个软件驱动的组织通过应用程序现代化,我没有将范围限制为将遗留的整体重构为微服务,或者将应用程序重新架构为云原生应用程序,利用上面提到的云服务。我的意思是使交付应用程序的能力现代化。通过采用结合敏捷和DevOps的应用程序交付生命周期实现现代化,迁移到一个现代化的多语言开发平台,将孤立的团队重组为一个小队-行会-部落模型,是的,将应用程序组件作为微服务交付(部署到容器中)大多数组织都在进行这些变革。即使是落后者现在也开始采用DevOps,而且每个人都在关注微服务和容器。他们现在所面临的困难是将DevOps的采用范围扩大到众所周知的"两个披萨"团队之外。他们正在努力应对组织变革,这是一个真正现代化的应用程序交付组织,能够大规模交付本机12要素应用程序。是的,在这个新的世界里,他们还在为数据的可访问性、数据管理和大规模的治理而挣扎最近,我有机会回顾了一个大型、复杂和高度分布式的云计算应用程序的体系结构,该应用程序有数百个微服务,用于交付相当复杂的业务服务。应用程序有六个不同的数据存储。更令人惊讶的是,应用程序架构师能够为每一个提供可靠的理由——从一个用于应用程序生成的瞬态数据缓存的数据存储,到另一个用于存储索引数据的数据存储。这不是唯一的然而,它确实带来了复杂的数据管理和治理挑战。记录数据的核心系统仍然存在于大型关系数据库中。来自那里的数据需要进行分类、分段(和微分段),并在适当的时间在正确的数据存储中提供。然后需要将它写回后端RDBMS,同时允许解决所有重复数据实例之间出现的任何冲突,当然,还要始终最小化延迟。我有没有提到,所有这些都必须以安全、合规的方式进行?人工智能与机器学习我把人工智能和机器学习,或者说无所不包的流行词"大数据"作为最后一个需要解决的驱动因素,因为这是三种变革力量中最不成熟的。同时,它也是最具变革潜力的一个。我们正走向一个可以训练模型在边缘做出业务决策的世界,在这个世界中,业务规则不是硬编码的,而是随着时间的推移学习和重新学习的。机器可以获得经验并加以编纂当涉及到数据时,这会带来更独特的问题。当然,需要对数据进行保护和屏蔽,以防止批量数据暴露在正在培训的模型中,这样可能会被误用(比如剑桥分析公司),但数据也需要细化(毕竟,数据就是新的石油)。不精确的数据会导致模型的偏差甚至中毒。还记得亚马逊的人工智能招聘工具,它只雇佣某个种族,或者微软聊天机器人,在与用户交谈后变得完全种族主义,这些用户故意向机器人发送种族主义信息,诅咒文字来扰乱它的学习模式吗。经验,包括不好的经验,都会被编入法典当我在我以前的雇主IBM工作时,这三个领域的数据挑战一直在困扰着我。随着大多数组织的成熟,人们意识到需要将IT转换工作扩展到数据转换空间。数据摩擦、数据引力或其超集数据惯性(向艾萨克·牛顿爵士道歉)正成为下一个需要解决的障碍,以使这些转换在规模上取得成功德尔菲斯有解决方案,我真的相信可以解决所有这些领域。我们在Delphix称之为太空数据行动。是的,是的,又是一个关于DevOps的流行语。但最终的目标是为最终用户和客户带来业务价值,这需要对Dev+Data+Sec+Ops进行转换本周是我在Delphix开始担任数据转换全球业务总监的日子。我在IBM工作了超过15年,在此之前我在Rational软件公司工作了8年。20多年来,我有机会站在转变应用程序开发和交付的前沿。从UML和Rational统一过程(RUP)开始,到ClearCase和ClearQuest,再到rationaljazzalm工具,到使用UrbanCode的DevOps,再到使用IBM Bluemix的云计算本地应用程序,以及后来使用IBM Kubernetes服务和ibmcloud Private的容器。这是一次伟大的跑步。现在,我将着手解决我认为下一个需要解决的前沿转型领域:数据操作。

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