0


企业上云的增效

一、企业上云增效

    1、当下,IT 界的最佳技术组合可能就是“云计算 + 人工智能”。云计算解决了扩展性、数据存储、性能等问题,而人工智能技术则大大提高了数据分析和处理效率。

    2、无需购买硬件,也无需维护和扩展基础架构,因此可以将您的资源集中用于发掘新的洞察。

    3、云计算可以为现代化应用的峰值需求“无限续杯”与平稳运行时的“最佳能耗”。作为云计算模型之一的 Serverless,在理论上可以自动适配应用从零到无穷大的需求峰值,更加擅长解决扩展性的问题(削峰填谷)。Serverless 架构的好处在于可以按需加载,这样应用便不会持续占用资源,只有在请求到达或有事件发生时才会被部署和启动,避免了成本浪费。同时,Serverless 应用原生支持高可用,可以更好地应对突发的高访问量。当数据库也 Serverless 化,就可以实现高度扩展性及容量自动伸缩,做到按量付费、降低支出成本,进一步解放数据库的管理和运维。2012 年亚马逊公司推出的 Amazon DynamoDB 就是 Serverless 数据库。

    4、统一分析数据。统一分析数据则是通过云上专门工具实现数据有机整合与统一,将所有数据连接到一个安全且管理良好的连贯系统中,使企业拥有灵活扩展与极致性能。企业在获得实时反馈和数据后,可以很快地扩大服务规模。

二、大数据平台上云的玩法

1、以AWS云平台为例

2、企业上云的经典玩法

    1、全部采用AWS的组件 优点:集成度高、可共用元数据、组件之间集成快、使用流畅性好、开发效率高。 缺点:需要部署到AWS的云平台,不能部署到其他国内的商业云,如阿里云、腾讯云等。

    2、AWS组件+EMR(深度分析) 优点:支持复杂分析场景+可兼容开源。 缺点:暂未发现其缺点,兼容了第一种玩法AWS的优势又支持复杂的应用场景,也兼容了开源的语法,目前认为最佳的组合拳。

    3、全部采用开源EMR+AWS环境托管 优点:AWS托管不需要考虑太多底层的东西,自主研发,灵活度高,支持目前的各大厂商。 缺点:集成度不高,需要强大懂开源的开发团队,研发周期长。

    4、总结 具体采用哪种玩法,需结合公司具体的业务场景来选择,如果公司有一定的研发力量又想自定义部署,建议采用第二种玩法。 
标签: aws big data 云计算

本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_29061315/article/details/124640823
版权归原作者 他们叫我技术总监 所有, 如有侵权,请联系我们删除。

“企业上云的增效”的评论:

还没有评论