在工业规模上智能使用大数据

数据的指数增长

有许多来源预测到2020年及以后的数据呈指数增长。然而，他们都普遍认为，数字世界的规模至少每两年将翻一番，从2010年到2020年增长50倍。人工和机器生成的数据的总体增长速度是传统业务的10倍数据，而机器数据的增长速度甚至更快，达到50倍。

数据的获取和分析以及随后的转换为可操作的见解是一个复杂的工作流程

它在无缝的混合环境中扩展到了数据中心之外，边缘以及云端。边缘设备的利用，原位计算和分析，集中式存储和分析以及深度学习方法论可以大规模地加速数据处理，这需要一种新的技术方法。从历史上看，数据处理和分析系统具有专门用于业务分析和高性能计算工作负载的功能。然而，随着大数据和行业标准基于x86的计算的出现，我们看到了大计算，大数据和物联网用于分析的融合。研究将此融合归类为高性能数据分析。

大数据分析的中心，推动采用数据密集型计算的关键因素是需要在创建时并大规模地快速分析爆炸的数据量

爆炸的一个重要后果是用户需要采用先进的数据分析技术。企业现在可以使用更便宜，更强大的计算平台，分析软件可以针对各种用例进行实时分析，包括欺诈和异常检测，商业智能，亲和力营销，产品设计和开发，流程自动化。以及个性化医学。除了这些软件框架之外，还可以实现可增强数据流的存储能力和功能，就地分析。

数据量的增长和速度的爆炸式增长带来了以下挑战：

1、系统管理和集群日益复杂

2、数据中心电源，散热和占地面积限制

3、存储，数据移动和管理复杂性

4、缺乏对异构环境和加速器的支持

5、集成和管理大数据生态系统的技能严重不足

6、基础设施推动改善

7、组织正在评估和实施基础结构以推动以下改进：

管理大数据基础架构的增长和运营成本

1、提供弹性和弹性

2、确保各种工作负载的性能

3、快速部署和扩展基础架构

4、使用大数据即服务（BDaaS）简化管理

重点是“工业化”大数据基础架构-数据生态系统具有成熟的运营能力，使其更容易，更具成本效益地在企业范围内进行部署，并将公司从概念验证（PoC）阶段转移到生产就绪型部署。

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