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大數據遷移方案范文1
滿足用戶的個性化需求
中橋咨詢的一份大數據調查報告顯示，大部分中國用戶還處于“系統整合”階段，需要對來自企業內外部的大量數據進行收集和整理。
“為什么現在用戶對大數據解決方案求賢若渴？”高國輝自問自答，“因為傳統的技術和解決方案已經無法解決用戶當前遇到的諸多應用難題，比如實時交易數據的處理和分析等。金融行業提出‘小核心、大’，電信運營商積極構建雙活的數據中心都是從各自的實際需求出發，以應對大數據帶來的新挑戰。美國的某電信運營商就采用戴爾的SharePlex技術構建了雙活的數據中心?！?/p>
其實，無論企業的數據量有多大，數據是結構化還是非結構化，戴爾都可以提供具有針對性的解決方案。Spansion是一家知名的制造企業，它希望通過升級現有的數據庫來更好地支持其關鍵統計流程，從而達到提升業績的目標。為此，它采用了戴爾的SharePlex技術對原有的Oracle數據庫進行升級，不僅安全地完成了數據庫的遷移，而且節省了大量資金。
“諸如此類的例子還有許多?！备邍x介紹說，“不同的用戶，在大數據方面的需求不同，而且對價格的敏感度不同，這就決定了用戶在選擇大數據解決方案時有其‘個性化’的需求。比如，許多互聯網企業十分熱衷采用基于Hadoop的解決方案，就是考慮到經濟性的問題。戴爾的優勢就在于，可以為不同的用戶提供適合其需求的大數據解決方案?！?/p>
戴爾軟件事業部已成為戴爾企業級端到端解決方案的核心組成部分。具體到軟件解決方案本身，戴爾也強調端到端，比如戴爾軟件可以提供從移動辦公管理到信息數據管理再到數據中心和云計算的全面軟件解決方案。其中，信息數據管理軟件就與大數據直接相關，它包括數據庫管理、應用系統及數據集成，以及大數據分析等產品。
全面的軟件解決方案
上文提到的SharePlex以及Boomi等就是用戶比較喜歡的戴爾軟件產品。高國輝舉例說，無論是結構化數據還是非結構化數據，無論數據在本地還是云端，通過Booming都可以實現整合和統一管理。“在大數據方面，我們強調的是如何幫助客戶實現簡化。比如，通過戴爾Toad軟件，可以連接不同類型的數據庫，借助Boomi還可以將本地的數據庫與云中的數據相結合，然后通過戴爾的商業智能套件進行分析和展示，甚至還可以基于戴爾Kitenga軟件進行深度數據挖掘?！备邍x補充說。
大數據遷移方案范文2
近幾年，人們對數據保護的關注程度越來越高。頻發的系統宕機或人為誤操作造成的數據損失，讓人們不得不小心翼翼地對待數據的備份、容災。除了傳統的數據保護軟件廠商以外，越來越多的存儲硬件廠商也將一部分精力轉移到數據保護上，并且開始進行主存儲與備份整合的研究和實踐，比如惠普、EMC、華為等。
除了數據保護市場的競爭日益加劇以外，大數據、云計算等新興應用也對數據保護提出了更高的要求。如何對大數據進行備份？云中的數據還需要保護嗎？針對這一系列問題，本報記者獨家采訪了Commvault公司中國區技術總監蔡報永。
數據保護和數據訪問都重要
“新的廠商若想進入數據保護市場，首先要有一個學習的過程，其次就是要帶來革命性的解決方案。傳統的數據備份和恢復模式已經不能適應現在數據的變化，尤其是針對大數據的保護，迫切需要創新的技術和解決方案?！辈虉笥辣硎?。
傳統的備份、歸檔被認為是二級和三級存儲。備份或歸檔系統中的數據似乎與生產系統中的數據沒有任何關系。但是未來，新的數據保護技術在數據產生的同時就可以完成對數據的保護工作，這樣就減小了備份窗口，從而更有利于對大數據的保護。蔡報永介紹說：“目前，已經有客戶提出了這樣的需求，只是還沒有一種有效的方法可以全面滿足用戶的需求。CDP（持續數據保護）雖具有相關的功能，但在很多方面還存在局限性，比如沒有考慮到整個數據生命周期的管理，只是一個簡單的數據復制過程?！?/p>
Commvault一直致力于數據保護和管理產品的創新。蔡報永介紹說，未來Commvault的產品研發將主要集中在以下兩個方向：第一，更好地解決生產數據的保護問題，將數據備份與生產數據的存儲相結合，在數據產生時即完成數據的備份，Commvault的軟件會與存儲設備進行更深入的融合;第二，在對數據進行妥善保護之后，還必須實現更有效的數據訪問，讓數據的使用和訪問更加方便。
“我們會提供開放式的API，讓應用可以直接、透明地訪問后端的存儲數據?！辈虉笥澜榻B說，“未來，我們會在現有軟件的基礎上進一步延伸，增強與生產存儲系統的結合，并在軟件虛擬化這個層面上繼續完善?！?/p>
軟件定義存儲是方向
同樣是數據保護解決方案提供商，飛康已經率先推出了新型的軟件定義存儲平臺FreeStor，它不僅適用于數據保護，而且已經將觸角延伸至主存儲，并在底層實現了全面的虛擬化，在數據控制方面擁有更多的主動權。蔡報永表示，未來在產品開發方面，Commvault也會有類似的嘗試，比如與硬件的快照功能相結合。在生產數據寫入存儲系統之前，Commvault的軟件就可以抓取數據。不管數據是在主存儲中，還是在二級或三級存儲中，Commvault的軟件都可以進行管理和控制。
隨著大數據時代的到來，軟件定義存儲這種方式將大行其道。如果還采用傳統的備份或恢復方式，用戶不可能有充足的窗口快速實現對大數據的保護，畢竟備份的速度是有限的。
目前，Commvault還沒有所謂的軟件定義存儲產品。Commvault現有的產品能夠做到的，是適應各種類型的存儲架構和設備。無論是傳統的集中式存儲，還是分布式存儲，或是軟件定義存儲，Commvault的軟件都能與之配合?！霸瓉恚覀冎饕龅氖菙祿M入備份或歸檔系統中之后的管理工作?，F在，從生產系統到備份、歸檔，我們都可以實現統一的數據管理?！辈虉笥辣硎?。
軟件定義存儲是一個全新的架構，如果用戶想使用它，意味著可能要對原有的存儲架構進行改動，比如要在生產系統中增加一個虛擬化層，才能更好地控制數據。對此，用戶事先要有心理準備。軟件定義存儲并不是一個單獨的產品或功能，而是一個平臺，其銷售模式、應用模式和服務模式都與傳統存儲有很大不同。用戶接受這樣一種新的架構需要一個循序漸進的過程。軟件定義存儲本身也必須在穩定性、可靠性、經濟性等方面做得更好，帶給用戶實實在在的利益，這樣才會吸引某些用戶率先進行嘗試。軟件定義存儲最大的益處是可以避免用戶被某些硬件平臺和廠商綁定，讓存儲變得更加靈活。
蔡報永告訴記者，Commvault已經著手進行與軟件定義存儲相關的研發，在新版本的軟件中，整體架構和功能都會有變化?！坝脩糁韵麓罅獗Ｗo數據，其實并不是單純地為了保護而保護，而是希望更好地利用數據，在抓取數據后，還要對數據進行索引、分析和利用，這樣才能充分發揮數據的價值?！辈虉笥琅e例說，“現在，對大數據進行分析，通常采用的方式是從生產數據中心抽取一部分數據，然后放到一個大數據平臺上再進行分析。以后，這一方式可能會改變。在數據產生后，Commvault的軟件可以即時抓取數據，在做好數據保護的同時形成數據索引，為接下來的大數據分析做好準備。用戶不像原來那樣只能分析一部分生產數據，而是可以對全部的生產數據進行分析。這是傳統的備份軟件與Commvault的數據管理軟件最大的區別?！?/p>
云上就安全嗎
近期，支付寶、攜程網先后出現服務中斷的情況。有人說，如果采用了云備份、云容災，也許就不會出現這種情況。云能解決一切嗎？
據蔡報永的觀察，中國用戶現在很少將數據直接備份到云中。在中國，率先嘗試將數據備份到云中的只有兩類用戶。一類是在中國開展業務的跨國企業，它們在本地擁有備份軟件，同時還利用云存儲進行數據保護。Commvault的軟件可以幫助這類用戶直接將數據備份到公有云中，無論這朵云是Windows Azure還是亞馬遜AWS。還有一類企業，它們的業務本身就在云上運營。因此，數據全部存儲在云中。這類企業的IT資源全部由第三方的云服務商提供，數據保護服務當然囊括其中。
大數據遷移方案范文3
1、要贏得利益相關者的信任
大數據正確的分析方法是業務而不是技術，在開始部署大數據應用之前，贏得業務部門的信任，增強其信息至關重要。首先，利益相關者會幫助你獲取所需要的資源，包括團隊、資金和必要的數據資源，讓你的項目取得成功。其次，任何數據分析只有被付諸實踐才是有效的。如果主要管理者不愿意基于大數據分析結果對業務進行改進，那么所有的投入都會被浪費。
因此，增強利益相關者的信心將是當務之急。
2、專注于那些對于企業至關重要的問題
對于很多大的機構或者企業而言，如果能夠進行數據歸檔并進行離線，采用幾乎免費的集群數據庫將會帶來巨大的成本節省，這是非常普遍的。
如果能夠對非結構化數據進行遷移，將會幫助企業節省大量的購買授權的成本，而部署和管理這樣的系統，就需要投入進行系統架構，而所節省的授權成本恰好可以用于系統架構的開銷。
在這種情況下，給中型企業的建議就是不要更多關注投資回報率，不要過多關注成本節省。獲得最大的商業利益，是需要集中重點加以闡述的口頭禪。
3、培養數據科學家
要將大數據應用付諸實踐，對于人才的需求首當其沖。對于擁有大量資源的大機構這尚且是一個難題，對于中等企業就更是如此了。眾多的市場研究表明，對于人才的需求難以在短時間內解決。與其花重金招聘，莫不如內部挖潛。
可以挑選那些充滿了激情的數據庫管理人員(DBA)已經愿意學習的業務分析人員，采取適合步驟對他們進行培養。
4、正確采用本機分析技術
擁有一個企業級大數據處理平臺并不意味著企業具有駕馭意義數據的能力，擁有處理大數據集群是一件非常好的事情，但問題在于你是否能夠以正確方式來確保能夠獲預期的商業價值呢？
盡管擁有高端大數據平臺，但許多企業發現還是很難獲取和分析數據。鑒于大數據已經成為整個IT業熱點，因此市場上會有各種產品和方案供應商，但這些產品解決方案的效果還有待觀察。
5、協作是口頭禪
大數據遷移方案范文4
聚焦核心技術 促進大數據應用落地
華為企業云戰略規劃部部長高明在分論壇上發表了“打造開放的云端大數據產業生態”的主題演講。
中國整個大數據產業，仍然處在發展初期階段。高明提到：“我們的數據積累還不夠，具有數據思維的人才方面積累也是不夠的，應用案例偏少，需要完善產業生態。可喜的是今天積累數據和以前積累數據的方式相比容易了，因為今天互聯網的發展，數據的積累會更加容易一些?！?/p>
據了解，在目前中國，應用大數據最多的是互聯網公司，進行廣告營銷；其次就是政府，現在政府數據確實比較多，包括在智慧城市，公安刑偵、輿情檢測這幾個領域應用比較多；再一個就是金融行業，在互聯網帶動下，金融行業在擁抱大數據方面非常積極。很多客戶都在探索構建自己的大數據平臺?！昂唵蔚卣f中國的大數據主要集中在三個領域，政府、互聯網、公共事業，還有一小部分在其他領域。我們再看一下大數據應用需要的能力，實際上大數據是很專業、很復雜的工作，涉及到數據的采集，數據的處理、咨詢和應用等等，首先要從各個領域搜集到相關的數據，這個數據量非常大；其次要用很快的速度把它分析出來，應用到各種各樣的統計學模型，基于這個模型對業務進行預測?！备呙骺偨Y說。
大數據的落地需要云的支撐，沒有云服務的技術很難落地大數據。今天人們談到大數據的時候，一定是全量的海量數據，能夠實時分析和預測，其實云計算服務是非常匹配大數據IT需求的。從另一個方面來看，云計算本身有開放平臺特性，有利于大數據的數據、共享、安全交易等等，完全可以作為承載體，來構建開放的大數據生態，促進大數據產業的應用落地。
據高明介紹，華為企業云專注于打造云基礎設施服務，發揮華為在技術方面的優勢，基于軟硬件平臺方面的優勢，去構建云平臺，為大數據產業落地提供技術和商業平臺。華為一直聚焦在技術的層面，是永不進行數據變現的，這是華為公司高層一直強調的觀念，華為的盈利不是通過客戶的數據變現去完成。
華為在全球布局了六大數據研究中心，持續投入大數據核心技術的研究。跟很多做公有云的服務商不太一樣，華為的企業云布局是三層架構，除了在北上廣深這些大城市構建了一級節點，還在自然條件比較好，成本比較低的地方，構建了一級節點成本中心，另外在每個省都構建二級節點，這主要是為了滿足當地IT的需求，以及當地的云計算和大數據產業的需求。
此外，華為還做了開放的大數據聯盟，聚合國內80%以上的大數據生態伙伴，了大數據企業年度排行榜等等相關的成果，也被很多企業廣泛的引用，開放聯盟里的成員從事以下幾大領域：數據價值咨詢、大數據源、數據整合、數據可視化以及商業應用。
大數據助推智能制造
美林數據技術有限公司是國內首個軍工制造業大數據落地提供商。美林數據營銷總監張鵬飛認為，實現工業大數據落地是一件非常困難的事情，工業大數據若想做好，應從以下三方面考慮。
第一做好頂層設計，兩化融合的架構圖中心就是數據，所有的流程和組織都是圍繞數據開展的。第二重視人才培養。中國大數據的技術環境還處于起步階段，需要培養一批懂業務、懂數據、懂分析的人才，企業也要做好人才培養工作。第三做好從數據流程化向數據資產化轉移。以前企業在生產過程中產生的數據，更多的是作為備份、歸檔、查閱使用，將來對生產過程中產生的數據，就要進行資產化的利用，發揮數據資產的價值。
利用大數據可以對產品的研發進行創新，幫助數字化車間更好地實現生產管控，提升產品質量，優化供應鏈以及更高效地完成產品維護。張鵬飛提到了在制造業做的典型案例：“當時客戶遇到了這樣一個問題，他們生產的鋼鐵缺陷率比較高，每年都在30%左右，客戶計劃用傳統的解決方案去解決。
傳統的解決方案一般有三種，一是對高爐進行改造，二是做原材料成分改進，三是做生產線的改造，這些方法不是時間長就是成本高。我們的團隊跟客戶一塊兒探討提出了解決方案，在定制了建模以后，給客戶提供了工藝控制的方案，客戶按照我們提供的模型去進行工藝參數的設置。缺陷率從原來的30%降低到了1.8%，每年大約節省2800萬元?！?/p>
在談到供應鏈優化時，張鵬飛說：“像航空領域的企業庫存占資金的比重非常高，每年大概有4個億左右的庫存資金。這對企業的影響非常大，由于采購的影響因素非常多，它的預測沒有辦法用線性方法去完成。我們給客戶提供了一個方案，構建了安全庫存的模型，縮短了10到15天的采購周期，另外也降低了庫存的資金占比，每年節省了大概1.2億元的資金占比?！睆堸i飛如是說。
為大數據應用插上云的翅膀
英特爾大中華區行業解決方案總經理王加森在演講中提到：“英特爾CPO在數據中心市場目前占了95%的份額，不管是阿里巴巴還是亞馬遜，谷歌還是百度，它的數據中心絕大部分都是Intel的處理器，還有網卡技術，所以英特爾有責任做更多的努力，促進云計算和大數據的發展?！?/p>
對于大數據在云中存在的三個問題，一個是數據的規模問題，數據是爆炸性增長的，需要找到更有效的方法儲存數據，還有數據分析的速度以及安全性問題，王加森說：“Intel提供自己的CPO還有網卡，為云計算提供基礎架構，從而保障大數據分析的性能，半個月之前剛剛了一個新的CPO，性能提高了18%左右。這是講千兆網卡從萬兆網卡遷移以后，性能會提高1.4倍和1.8倍左右。還有安全性的優化，2014年以后我們投資了Cloudera公司，對AES進行加密，速度可以提高17倍?！?/p>
大數據遷移方案范文5
業務定義IT的時代已經來臨，現在正是IT擁抱移動設備、云服務、社交網絡和大數據技術，構建第三平臺的好時機。
智慧城市計劃將推動針對物聯網的更
大一輪投資
亞太地區的各國政府正在著手開展智慧城市計劃，目的在于應對城市發展的挑戰，并更合理地管理能源和資源的消耗，為進一步增長做好準備。上述計劃將推動智能社會基礎架構解決方案的開發，這些解決方案集先進的物聯網（IoT）和機器對機器（M2M）交互等技術于一身。
智慧城市所需要的計算、網絡、存儲基礎架構和新的軟件架構將達到前所未有的規模。
各行各業都將增加大數據方案，以獲
得競爭優勢
對于身處高度競爭環境中的企業而言，大數據已經成為一項關鍵的業務需要。由HDS贊助的調查報告《CIO的蛻變與逆襲》顯示，亞太地區10%的公司已經在12個月內進行了數據分析方面的投資，該投資將在未來一年增加12%。
下一代大數據解決方案不僅需要新的基礎架構平臺來存儲和管理大量的數據池，也需要能夠實時分析數據。要做到這一點，需要緊密集成橫向擴展基礎架構、機器學習和業務環境軟件，進而實現快速、可預測的部署和最優的運行效率。
混合云將成為部署企業應用的首選
方法
隨著云平臺變得更加成熟，這個階段可以讓企業實現核心應用的轉型，從而充分發揮私有云和公共云的組合優勢。如果解決方案可以集成這兩種平臺提供無縫的混合云體驗，將幫助企業實現更出色的成本目標，同時滿足隱私和合規性要求。
精明的CIO們已經主動將企業和任務關鍵型應用程序遷移到私有云中，同時嘗試在公有云中運行臨時內部工作負載，甚至是面向客戶的網絡應用?；旌显瓶梢院喕性婆c私有云之間的交互，實現更好的管理和控制，從而幫助解決這些問題。調查報告《CIO的蛻變與逆襲》顯示，亞太地區13%的公司將在接下來的2015年進行云計算投資。
移動應用的爆發將要求技術基礎架構
更具備數據驅動的性質
在過去的5年，IT部門和云服務供應商已經大舉投資了對象存儲技術，旨在長期保護并且保存數據。這其中關鍵基礎便是數據驅動的存儲。這種存儲可以幫助企業管理多租戶，并且擴展元數據，支持與其他數據資產的鏈接。它可以幫助企業實施數據重復刪除技術，抵制不斷增長的成本。
由于數據如今在各種不同的云模型之間移動，因此也必須在數據中心之外提供這些功能。企業必須想方設法對應用程序和數據實現智能且高效的遠程訪問，并允許通過智能設備便捷地共享信息，同時確保敏感數據受到保護。
利用監管數據隱私和保護的新法規，
大數據遷移方案范文6
NVIDIA是加速深度學習發展方面的先行者，多年來一直致力于開發深度學習軟件、庫和工具。曙光公司作為國內最早從事異構計算技術研究的機構，從2009年開始交付國內第一臺異構計算平臺至今，已然成為國內異構計算的領軍企業，并在國內率先推出了適用于深度學習的XSystem系統，從軟件XSharp、硬件XMachine兩個方面為用戶提供深度學習的硬件支撐和軟件優化。2015年，曙光公司在IDIC大會上宣布聯合NVIDIA成立“ICT-SUGON-NVIDIA深度學習聯合實驗室”。
依托于“ICT-SUGON-NVIDIA深度學習聯合實驗室”平臺，曙光公司第一時間設計開發XMachine Pascal系統，結合曙光XSharp深度學習開發框架，為國內市場提供更高性價比的深度學習一體化解決方案。
全新一代XMachine Pascal深度學習系統，在4U空間中放置4顆板載P100芯片，單機提供84.8T以上單精度計算能力，板載nvlink高速連接，采用和NVIDIA DGX-1完全相同的拓撲結構，既可以自身進行多機擴容，又可以很好地兼容DGX-1系統。
從計算的角度看，深度學習是在大數據時代背景下一種新興數據處理方式。通過對大量科學數據的分析，可以獲取更多的深層次信息以供參考，而這一過程則需要強有力的計算平臺來支撐各種維度的數據分析。今年4月，曙光公司“數據中國加速計劃”，重點部署“四大數據”――即科學大數據、政府大數據、安全大數據、工業大數據，并將“科學大數據”與自身傳統優勢高性能計算進行有效整合，為深度學習的再升級提供了全方位保障。
