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    在云中构建一个高性能数据分析平台

    来源:数据分析师 CPDA | 时间:2019-03-18 | 作者:admin

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    将大数据移动到云计算可以无限扩展,并在任何时间、任何地点为用户提供分析功能,并快速增加处理爆炸性范围和数据量的能力。不仅如此,云计算还可以省去昂贵的基础设施和数据管理的开销,以便可以更专注于核心业务中。这也是现在诸多企业开始将大数据工作负载迁移到云计算中去的原因。

     

    然而,仅仅是将大数据移动到云上是不够的,获得真正的商业利益,需要建立属于自己的大数据分析云平台,以便在业务用户需要时能够做到实时提供见解及洞察力。为此,构建一个高性能的分析环境,可以处理云中的大量数据,并提供快速、可靠和容易访问的洞察力。

     

    成功的关键考虑因素

    目前有多种工具和技术可用于云分析,选择能够满足组织不断增长的需求的解决方案极为重要。以下是在您做出选择之前应评估可用选项的参数列表。

     

    目前有多种工具和技术可用于云分析,选择一种能够满足企业不断增长的需求解决方案是非常重要的。做出选择之前,根据以下参数列表评估可用选项。

     

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    速度见解

    在大数据上提供见解的速度对于塑造数据计划的成功非常重要。由于大多数分析平台在数据量增加时都会降低响应速度,因此构建能够提供即反馈的环境非常重要

     

    大数据互动分析

    业务用户必须能够查询大量数据,且询问任何问题,并在很短的时间内获得结果。以交互方式探索数据,以便从中获得有说服的见解。

     

    便于使用

    依赖IT团队和数据分析师从大数据中提取报告,使得用户很难利用他们的数据进行业务决策。分析平台应该能够实现跨组织用户的自助大数据访问。

     

    弹性

    由于云提供原生弹性功能,分析平台还应能够向上和向下扩展以利用云的弹性。这将帮助快速管理成本和扩展,以满足不断变化的需求。

     

    构建大数据分析云平台:

    如果想要在云上建立一个高性能的大数据分析平台,首先评估业务用户的期望值。确定哪些人都需要访问数据,他们希望以多快的速度获得自己的见解,以及他们更喜欢使用什么工具进行分析。大多数业务用户更愿意使用他们现有的工具,比如Qlik,Tableau,Power BI,Excel或者其他工具,而不是重新学习新技术和采用新工具。事实上,如果他们能够无缝地访问大数据,而不用担心数据的大小或位置,那将是理想的。

     

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    然而,在处理大数据时,大多数在较小数据集上表现良好的分析工具都会变慢。如果试图将分析工具直接连接到云中的大量数据,响应时间可能会非常高,从而使分析变得困难。

     

    这可以通过在大数据平台上构建一个企业BI消费层来解决,这样分析工具能够立即访问大量数据。这一层的主要目的是弥合分析工具和大数据之间的差距,它驻留在云中,可以轻松地向上和向下扩展以满足不同的分析负载。一旦这一层到位,用户就可以使用他们喜欢的任何工具进行大数据分析,因此使用率很高。此方法可帮助构建大数据分析平台,以高性能、无限的可伸缩性和快速的弹性在云中交付分析。

     

    将大数据转移到云计算是一项重大举措,需要在时间、人员和流程方面等方面投入资金投入。因此,构建一个端到端解决方案非常重要,解决方案不仅要处理数据存储,还要处理业务用户实际使用的数据。

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