- 第一期
- 第二期
-
业务
“业务”痛点是指一个组织试图用大数据分析来解决的问题。这里的痛点是如何将数据和分析部署到更多部门的终端用户,以更快地从数据中获得更多价值 — 创新和差异化。
-
成本
一旦计算出支持业务用例的分析,组织就需要决定在何处运行AI应用程序,以最大限度地节约成本。业务需求驱动出最优的基础设施组合。以往一直是在公共云或内部数据中心之间抉择,组织试图在资本支出和运营支出之间实现权衡。
-
风险
无论部署在何处,部署都应确保组织作为一个整体符合企业、行业或法律合规。企业需要权衡实施的复杂性、云供应商锁定、数据和系统安全、数据位置/主权、资源争用和政府合规等等一系列风险。
业务趋势和挑战
数据是创建高效业务运营、发掘新的营收增长点和实现卓越客户体验的基础。随着世界越来越以技术为中心,数据来源和数据流的数量不断增加,企业正面临着使用传统数据处理应用软件来应对惊人数据量和数据多样性的挑战。在最新的大数据分析工作负载解决方案的帮助下,使用人工智能(AI)技术,实现机器学习(ML)算法,是处理如此庞大和复杂的数据量的有效且最成熟的方法。事实上,世界各地的企业都在采用“人工智能优先”的方法来提高他们的分析能力,并更加侧重于数据驱动。
数据是创建高效业务运营、发掘新的营收增长点和实现卓越客户体验的基础。随着世界越来越以技术为中心,数据来源和数据流的数量不断增加,企业正面临着使用传统数据处理应用软件来应对惊人数据量和数据多样性的挑战。在最新的大数据分析工作负载解决方案的帮助下,使用人工智能(AI)技术,实现机器学习(ML)算法,是处理如此庞大和复杂的数据量的有效且最成熟的方法。事实上,世界各地的企业都在采用“人工智能优先”的方法来提高他们的分析能力,并更加侧重于数据驱动。
大数据的工作负载和不断增长的数据对计算量和存储空间的要求都很高。许多组织将这种需求等同于公共云。公共云支持高可用性和计算资源的快速扩展,以支撑大数据AI/机器学习应用,同时降低基础设施复杂性并增强业务灵活性。
许多组织发现,仅仅依赖于公共云很快就会导致成本激增。随着计算、存储、网络和容器化技术的进步,在公共云上运行大数据分析不再是唯一的选择。当然,对于小型应用程序(小于1pb的数据),公共云通常是一种可行且具有成本效益的选择。但对于具有pb级数据的大规模环境则可以从本地解决方案中获益更多。
当今业界最流行的趋势是采用混合云方法。根据451 Research的调查,85%的企业领导者希望能够在多云/数据中心环境中运行他们的分析工作负载。这与IDC的预测相呼应,IDC预计到2022年,全球超过90%的企业将依靠本地私有云、公共云和传统平台来满足其基础设施需求为什么采用混合云?因为它为全球企业普遍遭遇的痛点提供了最优解决方案。
了解详情
Cloudera私有云
值得欣喜的是对于这些业务难点有一个解决方案,这个解决方案就是私有云。私有云减少了公共云的成本负担,同时也完美规避了单个本地数据中心的不足。例如,单个数据中心这一方法导致了资源争用和可升级性问题,这会导致拉低资源ROI、增加风险、运营效率低下,以及部署新分析用例的价值难以立竿见影。如果有可能把您的企业数据中心变成私有云就好了 — 现在就可以这样做了!
值得欣喜的是对于这些业务难点有一个解决方案,这个解决方案就是私有云。私有云减少了公共云的成本负担,同时也完美规避了单个本地数据中心的不足。例如,单个数据中心这一方法导致了资源争用和可升级性问题,这会导致拉低资源ROI、增加风险、运营效率低下,以及部署新分析用例的价值难以立竿见影。如果有可能把您的企业数据中心变成私有云就好了 — 现在就可以这样做了!
作为合作伙伴,Cloudera/Dell/Intel提供了在私有云上运行大数据AI/机器学习分析工作负载的解决方案。这种联合解决方案使公有云内部部署具有灵活性,同时也为企业在未来采用混合云架构夯实了基础。该解决方案由运行在Dell PowerEdge服务器上的CDP(Cloudera Data Platform, CDP)私有云版本,与Dell EMC PowerSwitch硬件进行集群组网。算力由英特尔处理器提供,采用英特尔最新技术,支持复杂的人工智能和数据分析应用。此外,编配层由容器化技术处理,以实现应用程序和管理的灵活性、高可用性和资源优化。联合解决方案的好处在于:
- 更快实现价值
- 优化成本
- 风险降低
最终,Cloudera/Dell/Intel的私有云平台实现了公共云的敏捷性和灵活性,同时也实现了企业数据中心的安全和可控。