云原生在管理大数据应用程序中的作用

　　本博客讨论了大数据和云原生技术。我们还讨论了云原生太大数据的重要性。

　　什么是云原生？

　　一种方法，用于创建在云中设计的任务，并充分利用云集成服务模型来使用云原生基础架构和技术。

　　云原生强调速度和灵活性。企业行业正在从提供增强能力的解决方案转变为提供战略转型的解决方案，从而加快企业的发展速度。

　　有三种类型的原生云:

　　1.公共云

　　跨企业汇集并通过互联网提供的原生云被称为公共云。公共云是使用最广泛的云原生服务类型，为企业移动解决方案和处理资源提供了广泛的选项，以满足各种规模和行业的企业不断增长的需求。

　　2.私有云

　　任何仅供一家企业使用的云服务都被称为私有云。使用私有云时，您不会与任何其他企业共享云原生资源。

　　数据中心资源可能在那里找到，或者由不同的供应商在异地运行。计算资源不在其他客户端之间共享，而是通过加密的连接网络提供。

　　私有云可以根据公司的特定业务和安全需求进行定制。

　　3.混合云

　　任何包含公共和私有云服务的云技术架构都被称为混合云。

　　通常，服务作为集成基础设施环境的一部分进行协调。根据组织的业务和技术需求，应用和数据工作流可以在公共云和私有云部署之间分配资源。

　　既然我们已经检查了云原生，我们来讨论一下。

　　什么是大数据？

　　数据无处不在，而且大数据是所有数据的集合。它包括组织在其整个运营周期中收集的数据，无论是完全结构化的、适度结构化的还是非结构化的。

　　因为数据集通常非常大，传统的数据分析软件无法处理它。因此，需要复杂的工具和方法来从大数据中提取价值。

　　它创建数据集，然后对数据集进行进一步处理、分析和管理，以从数据集提取见解和结果;大数据技术是数据分析的基础。

　　大数据包含几个必须考虑的重要组成部分

　　音量: 这个术语用来描述正在积累的数据量，它给数据的传输、存储和分析带来了越来越大的困难。通常，这将是几兆字节或更多。

　　速度: 该术语用于描述新数据产生的速率和数据传输的速度。许多公司现在能够以惊人的速度收集数据。无人驾驶汽车、智能电表、智能家电、工业传感器和其他设备正在非常快速地生成和发送数据。

　　品种: 它包括有组织的(如用户资料或销售数字)和无组织的(如社交媒体帖子、电子邮件、语音消息、视频等)。).

　　真实性: 数据源的来源或可靠性、数据源的设置以及数据对业务的重要性都需要考虑。大数据增加了管理质量和准确性的难度。

　　价值: 将数据转化为有用资产的能力称为价值。在试图收集和使用大数据之前，企业必须提出案例。

　　我们已经讨论了两者的概述，现在，让我们继续讨论。

　　两种技术之间的联系:大数据和原生云

　　数字化转型服务正在云原生环境中执行复杂的大规模计算。它消除了管理昂贵的计算硬件、专用存储和软件的需求。云原生技术导致生成的数据量或大数据量大幅增加。为了成功处理和分析大数据，这是一项困难且耗时的操作，需要相当大的计算机基础设施。

　　与硬件资源数字化的原生云相比，大数据可以被认为是海量数据的高效处理。根据未来的发展趋势，将作为计算资源的基础层，辅助顶层的大数据处理。未来大数据将更加专注于提高数据分析能力和实时交互查询性能。

　　云原生在管理大数据应用中的作用

　　企业需要一种有效的方法来维护他们收集的越来越多的数据，在线管理系统的最新最佳实践之一是将数据保存在云上。

　　大数据是从大量基于网络的系统中收集的综合数据。这些数据通过云进行分析和访问，通常使用软件即服务(SaaS)范式，并利用人工智能和机器学习向用户提供信息。

　　大数据和云数据协同工作，因为云架构使得存储数据、实时分析数据以及快速批量分析数据成为可能。扩展能力是对大数据采用云存储的主要优势，因为它可以按使用量付费。本质上，云是提供、维护并为用户提供高效访问和分析大数据的机会的系统。数据存储、组织和分析都是挑战。

　　云原生数据和大数据共同寻找可行的替代方案

　　1.可量测性

　　传统的企业数据中心需要更多的空间、电力、冷却或资金来购买和安装创建大数据基础架构所需的大量硬件。相比之下，公共云监管分布在全球数据中心网络中的数千台机器。用户可以为几乎任何规模的大数据项目构建架构，因为硬件和软件服务已经可用。

　　2.储存;储备

　　海量数据的存储是主要问题之一。物理基础设施不足以适当处理如此巨大的数据量。即使容量不是问题，由于物理存储的可扩展性，客户可能仍然需要帮助。

　　提供可靠、安全和灵活的存储设施来存储和检索大量数据。由于分散化和消除了物理基础设施，这些远程存储减轻了用户的维护责任。

　　可扩展性不是问题，因为云存储服务是基于按需购买的基础上的，并且这种存储可以根据用户的需要随时增加或减少。

　　3.分析

　　大数据分析由于云技术的发展，变得更好，产生了更好的结果。许多基于云的存储替代方案都内置了云分析功能，可以全面洞察您的数据。当您的数据在云中时，您可以快速实施监控系统并定制报告来评估整个组织的数据。

　　根据这些结果，您可以提高生产率并制定行动方案来实现公司目标。正因为如此，企业决定在云中执行大数据分析。云使得来自不同来源的数据集成变得更加容易。

　　4.费用

　　公司的数据中心是一项巨大的资本支出。除了硬件之外，企业还必须在房屋、电力、日常维护等费用上花钱。在资源和服务按使用付费、按需提供的动态租赁模式下，云解决了所有这些费用。

　　5.最小化复杂性

　　任何大数据解决方案安装都需要大量部件和集成。通过提供自动化这些元素的能力，降低了复杂性，并提高了负责大量数据分析的团队的整体绩效。

　　6.弹性

　　云平台可以无缝扩展其存储容量，以容纳不断增长的数据。一旦公司从数据中获得了适当的信息，就可以根据需要增加或减少存储容量来处理数据。

　　结论

　　随着企业利用大数据成果进行创新和扩展，云的采用率正在上升。另一方面，人们专注于收集数据，因为他们可以使用原生云来检查数据并提供经济价值。大数据和原生云都对现代生活产生了重大影响。

　　公司可以学习如何增强当前的业务流程，以便通过合并这两种方法来获益。此外，它可以帮助任何组织利用竞争对手，并确保可持续性。由于现收现付的云原生模式，更少的障碍使公司能够访问数据和释放破坏性创新。