数据结构化复杂 这些问题企业不可不知道
近些年随着企业拥有数据、获取数据的渠道和途径变得越来越多，使得企业内部所掌握的数据量正在每日暴增，这样一来，与原来相比企业的数据就已经不再那么容易处理了。同时单一的结构化形式，大量的半结构化和非结构化的数据充斥在企业传统的数据中心或网络上。
有调查显示，企业数据正在呈指数级增长，企业需要处理的数据量已经远远超出以往，这一事实对于企业存储资源和基础设施都提出了严峻的挑战，企业应该开始考虑如何快速调度计算资源、存储资源，以及如何掌控数据处理的时效性。
企业决定入云后，不能盲目地把100%的数据全部转移到云中，而且也不是所有的数据都适合云端，迁移云端之前，企业还需要对数据做出评估分类。隐私是所有人都忌讳的问题，所以对于企业来说，如果数据与用户的隐私问题极度相关，并不适合迁移到云端。
还有一个问题就是数据在向云端进行传输的过程当中，安全问题也就成为了焦点，那么企业就需要做好加密处理，同时在技术实施方面也要考虑到相关法律法规等问题。
云计算的自然属性是以服务的形式服务客户的，给用户提供了动态部署、自动化处理、弹性可扩展能力。大数据的分析过程需要大量的存储资源和高效的计算资源，而云计算恰好满足了大数据分析的这些需求。云计算可瞬时调度存储、计算和网络资源，为大数据提供按需服务，确保大数据结果的实效性。
其实对于未来的企业云架构方面，将普通的IT架构与存储、虚拟化等进行高度融合成为了现在很多厂商竞争的焦点，在厂商进行硬件产品研发的过程当中，制造高融合的产品和解决方案也成为了近些年顺应云时代用户需求的最佳办法
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