大数据时代,你的网络能够“胜任”吗
大数据可以带来很大的优势,但是你的网络能够“胜任”吗?下面让我们来看看网络面临的一些挑战和注意事项。
想象这样一个情况,在第一集播出之前,广播网络就能够准确地预测电视连续剧的播出情况。我们可以通过工具来分析家电中的传感器的数据,来帮助居民降低功耗,或者利用工具通过实时追踪数据包来优化传播路线和流量消耗。
听起来太超前?其实,我们已经差不多实现了。
移动应用程序、全IP无线网络、在线商务、销售点系统、社交媒体以及传感器的崛起产生了大量数据,如果我们能够正确地分析这些数据,我们将能够挖掘出关键情报来促使业务决策。大部分这些数据是在“空中”收集的,如果迅速采取行动,这可以为企业提供独特的竞争优势,以及解决问题。
但这些数据量非常巨大,并且速度正在不断提升,这也对网络提出了更高的要求。网络需要负责处理数据,在大数据勉强,网络管理员和首席信息官面临着全新的挑战。
大数据正在不断变化,数据量已经超越了TB级到PB级,数据关系已经从简单和已知的发展为复杂和未知的;数据模型已经从固定模式类型转变为不固定模式;数据来源已经从简单的数据录入转变为各种来源,包括手持式设备和机器传感器。大数据包含各种各样的形式,例如,通话录音与信用卡交易信息有所不同。与传统应用程序中的结构化数据不同的是,大数据包含半结构化或非结构化数据,例如文本、音频、视频、点击流、日志文件,以及测量和传输地理及环境信息的传感器的输出数据。
大数据环境改变了数据在网络中流动的方式,大数据产生了更多的东-西或者服务器到服务器流量,而不是南-北或服务器到客户端流量,对于每个客户端互动,可能会有数百或者数千服务器和数据节点交互。应用程序架构已经从集中式模式转变为分布式模式。这与过去20年构建的传统的客户端/服务器网络架构相反。
从各种来源收集数据,大数据系统在服务器集群中运行,这些服务器集群分布在多个网络节点。这些集群以平行向外的模式运行任务。流量模式的运行范围从1到1(电话)、1到多(电视节目)、多到1(音乐会观众)、以及多到多(对讲机),这结合了并行运行的多个节点之间的单播和组播流量。网络管理员需要应对这种综合的流量模式,其中一些流量创建了单独的流,其中一些则创建了多个流。
此外,当数据提供到计算节点时,会产生大量网络流量。分布式节点之间的数据整理操作需要快速和可预测的数据传输。分析系统使用直接附加存储来处理,中间存储来清理数据。
数据需要在网络中四处移动,并在分析过程中有效地操作。随着新数据集的增加,以及来源的增加,工作负载也在增加,这意味着迅速增加容量的需求也在提升。因此,关键是优化网络架构中的本地性、高性能、横向扩展和直接服务节点到服务节点的连接。
其中一个设计模型涉及构建低端商品硬件,以及让分析软件对网络问题作出反应,例如重新启动因为拥塞而超时的任务。这种模式被用于非实时处理,其中完成时间并不是关键,同时,数据主要来自一个来源。
另一种模式则涉及建立基于硬件的系统,该系统能够提供确定性的性能来确保持续的处理。这种模型被用于对来自多个来源的数据的近实时分析。
网络节点在任意到任意的模型中相互连接,它们之间具有单跳,为处理多个大量数据流提供专用处理系统,具有低损耗和确定性性能,这能够有利于实时大数据系统,
交换机架构提供了整个系统带宽和性能的优势,尤其是减少延迟性。位置独立性允许集群和数据从架构中的任何位置实现最佳性能。这种架构还能实现新数据来源到集群的无缝融合,而不需要重新布线,并显著地简化了系统的扩展。这种架构提供的融合,让服务器集群以及存储区域网络跨网络通信。所有资源作为一个实体来管理,政策也可以很容易地部署到整个交换基础设施。
大数据给企业捕捉和分析数据带来了巨大的机会。随着IT企业开始测试和构建自己的解决方案,网络管理员必须考虑这些技术对其服务器、存储、网络和运营基础设施的影响。企业如何能够最好地开发新的基础设施来利用和分析不断增加的大数据流量呢?在开发网络拓扑时,请务必考虑以下问题:
回答这些问题可以帮助你构建更适合大数据的网络,它们将会指示你的基础设施将如何影响数据中心架构以及互连要求。
大数据需要企业制定新的战略,来提供实时业务分析和新的业务洞察力。随着数据的快速变化,企业有必要考虑这些关键技术来满足明天的业务需求,满足最高水平的投资保护、业务敏捷性,并缩短进入市场的时间。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在当今数据驱动的时代,数据分析能力备受青睐,数据分析能力频繁出现在岗位需求的描述中,不分岗位的任职要求中,会特意标出“熟 ...
2025-04-03在当今数字化时代,数据分析师的重要性与日俱增。但许多人在踏上这条职业道路时,往往充满疑惑: 如何成为一名数据分析师?成为 ...
2025-04-02最近我发现一个绝招,用DeepSeek AI处理Excel数据简直太爽了!处理速度嘎嘎快! 平常一整天的表格处理工作,现在只要三步就能搞 ...
2025-04-01你是否被统计学复杂的理论和晦涩的公式劝退过?别担心,“山有木兮:统计学极简入门(Python)” 将为你一一化解这些难题。课程 ...
2025-03-31在电商、零售、甚至内容付费业务中,你真的了解你的客户吗? 有些客户下了一两次单就消失了,有些人每个月都回购,有些人曾经是 ...
2025-03-31在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的需求持续飙升。世界经济论坛发布的《未来就业报告》, ...
2025-03-28你有没有遇到过这样的情况?流量进来了,转化率却不高,辛辛苦苦拉来的用户,最后大部分都悄无声息地离开了,这时候漏斗分析就非 ...
2025-03-27TensorFlow Datasets(TFDS)是一个用于下载、管理和预处理机器学习数据集的库。它提供了易于使用的API,允许用户从现有集合中 ...
2025-03-26"不谋全局者,不足谋一域。"在数据驱动的商业时代,战略级数据分析能力已成为职场核心竞争力。《CDA二级教材:商业策略数据分析 ...
2025-03-26当你在某宝刷到【猜你喜欢】时,当抖音精准推来你的梦中情猫时,当美团外卖弹窗刚好是你想吃的火锅店…… 恭喜你,你正在被用户 ...
2025-03-26当面试官问起随机森林时,他到底在考察什么? ""请解释随机森林的原理""——这是数据分析岗位面试中的经典问题。但你可能不知道 ...
2025-03-25在数字化浪潮席卷的当下,数据俨然成为企业的命脉,贯穿于业务运作的各个环节。从线上到线下,从平台的交易数据,到门店的运营 ...
2025-03-25在互联网和移动应用领域,DAU(日活跃用户数)是一个耳熟能详的指标。无论是产品经理、运营,还是数据分析师,DAU都是衡量产品 ...
2025-03-24ABtest做的好,产品优化效果差不了!可见ABtest在评估优化策略的效果方面地位还是很高的,那么如何在业务中应用ABtest? 结合企业 ...
2025-03-21在企业数据分析中,指标体系是至关重要的工具。不仅帮助企业统一数据标准、提升数据质量,还能为业务决策提供有力支持。本文将围 ...
2025-03-20解锁数据分析师高薪密码,CDA 脱产就业班助你逆袭! 在数字化浪潮中,数据驱动决策已成为企业发展的核心竞争力,数据分析人才的 ...
2025-03-19在 MySQL 数据库中,查询一张表但是不包含某个字段可以通过以下两种方法实现:使用 SELECT 子句以明确指定想要的字段,或者使 ...
2025-03-17在当今数字化时代,数据成为企业发展的关键驱动力,而用户画像作为数据分析的重要成果,改变了企业理解用户、开展业务的方式。无 ...
2025-03-172025年是智能体(AI Agent)的元年,大模型和智能体的发展比较迅猛。感觉年初的deepseek刚火没多久,这几天Manus又成为媒体头条 ...
2025-03-14以下的文章内容来源于柯家媛老师的专栏,如果您想阅读专栏《小白必备的数据思维课》,点击下方链接 https://edu.cda.cn/goods/sh ...
2025-03-13