王雄
全世界都知道大數(shù)據(jù)是怎么回事:埃森哲公司“大數(shù)據(jù)的成功”研究發(fā)現(xiàn),79 %的企業(yè)高管表示,不采用大數(shù)據(jù)的公司將失去市場實力,可能面臨倒閉。大數(shù)據(jù)被廣泛視為所有連接到互聯(lián)網(wǎng)的組織的生命線。此外,89 %的受訪者認為,大數(shù)據(jù)將以互聯(lián)網(wǎng)的方式徹底改變商業(yè)運營。早期采用者在大數(shù)據(jù)方面看到了競爭優(yōu)勢,正在迅速改變并顛覆他們自己的數(shù)據(jù)實踐。
但問題的關(guān)鍵在于許多組織只是在努力實施大數(shù)據(jù)。Unravel公司最近對組織對其大數(shù)據(jù)堆棧的意見和期望進行了一項研究,結(jié)果顯示只有17 %的受訪者將其大數(shù)據(jù)堆棧的性能評為“最佳”,幾乎滿足所有關(guān)鍵績效指標(biāo)和目標(biāo)。這主要是由于缺乏合適的技能、成本以及獲得有價值和可操作的見解所需的時間等障礙。
如果“關(guān)鍵”在人們的掌握之外,那么如何才能通過數(shù)據(jù)“必殺技”?答案是優(yōu)化。但首先,人們必須評估給他們當(dāng)前數(shù)據(jù)堆棧帶來的疑慮,以便充分理解為什么人們作為DataOps社區(qū),需要如此拼命地進行優(yōu)化。
由于技能仍然稀缺,大數(shù)據(jù)引擎是否會停滯不前?
我們的研究揭示了IT運營人員的廣泛痛點。36 %的受訪者將其列為主要的痛點,因此缺乏技能不斷成為追求數(shù)據(jù)堆棧協(xié)同效應(yīng)的持續(xù)障礙。在這種技能差距中,最迫切的需求是大數(shù)據(jù)架構(gòu)師,幾乎一半的組織(45 %)存在問題。
隨著大數(shù)據(jù)不斷爆炸,日常生活中人們需要越來越多的大數(shù)據(jù)架構(gòu)師處理的大規(guī)模數(shù)據(jù)庫,使數(shù)據(jù)科學(xué)家和分析師能夠梳理這些數(shù)據(jù),以便提取可行的見解為需要做出業(yè)務(wù)決策的利益相關(guān)者提供更好的支持。它們對于實現(xiàn)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者對組織的期望至關(guān)重要,特別是當(dāng)他們著眼于改進的數(shù)據(jù)分析、轉(zhuǎn)換和可視化時。架構(gòu)師將是企業(yè)實現(xiàn)這些目標(biāo)的不可或缺的組成部分。
其中一個主要問題可能是讓企業(yè)重新回到數(shù)據(jù)棧協(xié)調(diào)和商業(yè)幸福的風(fēng)險中,因為很多組織還沒有在云中托管他們的大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序。82 %的受訪者表示他們具有將現(xiàn)有大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序遷移到云端的戰(zhàn)略。這里的推論是,他們中的許多人還沒有將他們的應(yīng)用程序放在云中,因此面臨著隨意擴展和縮小的挑戰(zhàn),這需要所有基礎(chǔ)設(shè)施的準(zhǔn)備和維護。
托管在云中的好處是:更多的企業(yè)正在意識到云計算提供的可能性。云計算的可擴展性為業(yè)務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施提供了包含多個服務(wù)器以及前所未有容量水平的可能性。在云中托管還可以降低成本以及提高大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的性能。遷移到云端可能會讓企業(yè)在自身尚未意識到的大數(shù)據(jù)堆棧中釋放出大量潛力。
目前,大數(shù)據(jù)在防御性使用時似乎最有利可圖或者說最有效,報告的主要4個用例是:
網(wǎng)絡(luò)安全情報(42 %);
風(fēng)險,監(jiān)管,合規(guī)報告(41 %);
預(yù)防性維護的預(yù)測分析(35 %);
欺詐檢測和預(yù)防(35 %)。
超越經(jīng)過試驗和測試的項目可以對業(yè)務(wù)應(yīng)用程序性能管理(APM)解決方案產(chǎn)生更大的影響,這是對大型數(shù)據(jù)堆棧的復(fù)雜軟件和硬件沖突進行的微調(diào)、處理和增壓。。
APM是一種能夠支持雙方分歧并幫助企業(yè)找到共同點的技術(shù),是否錯過了服務(wù)等級協(xié)議(SLA)、失敗的作業(yè)或工作流程,緩慢的作業(yè)或查詢,或計算資源不明智地分配并導(dǎo)致延遲亦或最終導(dǎo)致用戶不滿。通過監(jiān)控大數(shù)據(jù)平臺,并嘗試無法實現(xiàn)預(yù)防或解決這些問題使用日志和圖表修復(fù)問題。在典型的大數(shù)據(jù)部署中,該方法無法擴展。從隱喻的角度來說,傳統(tǒng)的監(jiān)控和調(diào)試方法就像試圖解開交織在一起的電線,它只是無法擴展。對于DevOps來說,在太多不同的系統(tǒng)中存在太多潛在問題,但可以通過反復(fù)試驗來解決問題并保持準(zhǔn)時。
該技術(shù)有望為企業(yè)帶來新的數(shù)據(jù)使用方式,但DevOps團隊可能會在可預(yù)見的未來管理混合平臺,因為這不是一夜之間的過渡。利用APM的強大功能和優(yōu)化業(yè)務(wù)流程將揭示大數(shù)據(jù)堆棧的真正可能性,更多業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者將開始看到此技術(shù)滿足其KPI,有助于降低整個業(yè)務(wù)的成本和時間管理。
在“大數(shù)據(jù)或?qū)⑾觥钡氖澜缋?,是時候認真解決復(fù)雜、快速、不斷發(fā)展的大數(shù)據(jù)棧所帶來的挑戰(zhàn)了?,F(xiàn)在的主要挑戰(zhàn)是確保大數(shù)據(jù)??煽?、高效地運行,并且大數(shù)據(jù)團隊擁有交付下一代應(yīng)用程序、分析、人工智能和機器學(xué)習(xí)的工具和專業(yè)知識。