本博客討論了大數據和云原生技術。我們還討論了云原生太大數據的重要性。

什么是云原生？

一種方法，用于創建在云中設計的任務，并充分利用云集成服務模型來使用云原生基礎架構和技術。

云原生強調速度和靈活性。企業行業正在從提供增強能力的解決方案轉變為提供戰略轉型的解決方案，從而加快企業的發展速度。

有三種類型的原生云:

　　1.公共云

跨企業匯集并通過互聯網提供的原生云被稱為公共云。公共云是使用最廣泛的云原生服務類型，為企業移動解決方案和處理資源提供了廣泛的選項，以滿足各種規模和行業的企業不斷增長的需求。

　　2.私有云

任何僅供一家企業使用的云服務都被稱為私有云。使用私有云時，您不會與任何其他企業共享云原生資源。

數據中心資源可能在那里找到，或者由不同的供應商在異地運行。計算資源不在其他客戶端之間共享，而是通過加密的連接網絡提供。

私有云可以根據公司的特定業務和安全需求進行定制。

　　3.混合云

任何包含公共和私有云服務的云技術架構都被稱為混合云。

通常，服務作為集成基礎設施環境的一部分進行協調。根據組織的業務和技術需求，應用和數據工作流可以在公共云和私有云部署之間分配資源。

既然我們已經檢查了云原生，我們來討論一下。

什么是大數據？

數據無處不在，而且大數據是所有數據的集合。它包括組織在其整個運營周期中收集的數據，無論是完全結構化的、適度結構化的還是非結構化的。

因為數據集通常非常大，傳統的數據分析軟件無法處理它。因此，需要復雜的工具和方法來從大數據中提取價值。

它創建數據集，然后對數據集進行進一步處理、分析和管理，以從數據集提取見解和結果;大數據技術是數據分析的基礎。

大數據包含幾個必須考慮的重要組成部分

音量: 這個術語用來描述正在積累的數據量，它給數據的傳輸、存儲和分析帶來了越來越大的困難。通常，這將是幾兆字節或更多。

速度: 該術語用于描述新數據產生的速率和數據傳輸的速度。許多公司現在能夠以驚人的速度收集數據。無人駕駛汽車、智能電表、智能家電、工業傳感器和其他設備正在非常快速地生成和發送數據。

品種: 它包括有組織的(如用戶資料或銷售數字)和無組織的(如社交媒體帖子、電子郵件、語音消息、視頻等)。).

真實性: 數據源的來源或可靠性、數據源的設置以及數據對業務的重要性都需要考慮。大數據增加了管理質量和準確性的難度。

價值: 將數據轉化為有用資產的能力稱為價值。在試圖收集和使用大數據之前，企業必須提出案例。

我們已經討論了兩者的概述，現在，讓我們繼續討論。

兩種技術之間的聯系:大數據和原生云

數字化轉型服務正在云原生環境中執行復雜的大規模計算。它消除了管理昂貴的計算硬件、專用存儲和軟件的需求。云原生技術導致生成的數據量或大數據量大幅增加。為了成功處理和分析大數據，這是一項困難且耗時的操作，需要相當大的計算機基礎設施。

與硬件資源數字化的原生云相比，大數據可以被認為是海量數據的高效處理。根據未來的發展趨勢，將作為計算資源的基礎層，輔助頂層的大數據處理。未來大數據將更加專注于提高數據分析能力和實時交互查詢性能。

云原生在管理大數據應用中的作用

企業需要一種有效的方法來維護他們收集的越來越多的數據，在線管理系統的最新最佳實踐之一是將數據保存在云上。

大數據是從大量基于網絡的系統中收集的綜合數據。這些數據通過云進行分析和訪問，通常使用軟件即服務(SaaS)范式，并利用人工智能和機器學習向用戶提供信息。

大數據和云數據協同工作，因為云架構使得存儲數據、實時分析數據以及快速批量分析數據成為可能。擴展能力是對大數據采用云存儲的主要優勢，因為它可以按使用量付費。本質上，云是提供、維護并為用戶提供高效訪問和分析大數據的機會的系統。數據存儲、組織和分析都是挑戰。

云原生數據和大數據共同尋找可行的替代方案

　　1.可量測性

傳統的企業數據中心需要更多的空間、電力、冷卻或資金來購買和安裝創建大數據基礎架構所需的大量硬件。相比之下，公共云監管分布在全球數據中心網絡中的數千臺機器。用戶可以為幾乎任何規模的大數據項目構建架構，因為硬件和軟件服務已經可用。

　　2.儲存;儲備

海量數據的存儲是主要問題之一。物理基礎設施不足以適當處理如此巨大的數據量。即使容量不是問題，由于物理存儲的可擴展性，客戶可能仍然需要幫助。

提供可靠、安全和靈活的存儲設施來存儲和檢索大量數據。由于分散化和消除了物理基礎設施，這些遠程存儲減輕了用戶的維護責任。

可擴展性不是問題，因為云存儲服務是基于按需購買的基礎上的，并且這種存儲可以根據用戶的需要隨時增加或減少。

　　3.分析

大數據分析由于云技術的發展，變得更好，產生了更好的結果。許多基于云的存儲替代方案都內置了云分析功能，可以全面洞察您的數據。當您的數據在云中時，您可以快速實施監控系統并定制報告來評估整個組織的數據。

根據這些結果，您可以提高生產率并制定行動方案來實現公司目標。正因為如此，企業決定在云中執行大數據分析。云使得來自不同來源的數據集成變得更加容易。

　　4.費用

公司的數據中心是一項巨大的資本支出。除了硬件之外，企業還必須在房屋、電力、日常維護等費用上花錢。在資源和服務按使用付費、按需提供的動態租賃模式下，云解決了所有這些費用。

　　5.最小化復雜性

任何大數據解決方案安裝都需要大量部件和集成。通過提供自動化這些元素的能力，降低了復雜性，并提高了負責大量數據分析的團隊的整體績效。

　　6.彈性

云平臺可以無縫擴展其存儲容量，以容納不斷增長的數據。一旦公司從數據中獲得了適當的信息，就可以根據需要增加或減少存儲容量來處理數據。

結論

隨著企業利用大數據成果進行創新和擴展，云的采用率正在上升。另一方面，人們專注于收集數據，因為他們可以使用原生云來檢查數據并提供經濟價值。大數據和原生云都對現代生活產生了重大影響。

公司可以學習如何增強當前的業務流程，以便通過合并這兩種方法來獲益。此外，它可以幫助任何組織利用競爭對手，并確保可持續性。由于現收現付的云原生模式，更少的障礙使公司能夠訪問數據和釋放破壞性創新。