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云端的数据处理目前最核心的技术在于机器学习

标签:行业新闻
作者:Admin
时间:2019/9/4 17:36:23

应用前景

云计算模式下的BI,企业可将大量数据存储到云中,减少企业硬件成本,获得弹性的存储量大小。

在SaaS上,BI可提供不同的扩展包,分为基础包、专业包、企业包。企业可根据自身需要购买不同层次的扩展包,这三个包给企业提供了更多的选择。

BI所依赖的云,在现阶段主要是以私有云为主。虽然公有云的成本更低,但是安全性还有待时间的考证。然而,随着云安全性的不断提升,可以预见,BI将逐步有私有云迁移到公有云,毕竟公有云成本更低。

随着云计算技术的不断完善,BI必将逐步迁移到该平台上,不同类型的企业都会逐步尝试采用这种低成本、高效率、可扩展的模式,具有广大的市场机会。

二、基于云端的数据处理能力

相比于传统的OLTP和OLAP,云端的数据处理目前最核心的技术在于机器学习,这也是为什么最近Apache Spark变得越来越流行,大有取代hadoop之势。因为Apache Spark除了性能更好以外,更重要的是融入了先进的机器学习库,可以建立聚类和预测模型,高效实现业务场景。

从业务层面,传统的BI分析仅仅能够展示现有的数据统计信息,没有任何趋势分析和决策建议,对管理层无法带来实质性的价值。而借助人工智能技术,建立的数据模型具有前瞻性和参考价值,帮助管理者洞察业务关键信息。

标准BI和机器学习的结合模式如下图所示:

从运营成本层面,本地建立机器学习模型成本非常的高,不仅需要昂贵的硬件设施,而且必须雇佣专业的数据科学家。而数据上云以后,可以直接建设在第三方的IaaS和PaaS平台上,调用第三方供应商开发的机器学习模型也相对简单高效。当然这个也带来了接下来我们要讨论的一个企业担忧的问题 – 云端安全。

三、云端安全性探究

3.1 安全性隐患

云计算的安全性一直是备受关注的问题。云安全主要包括系统安全和数据安全。在云计算环境下,用户对云计算数据中心的强依赖性,以及云计算服务对网络条件的高要求,系统安全目前非常受重视。

虚拟存储等服务,实际上是将企业的内部数据外包给服务商,使得数据的私密性成为了云计算服务的一个困扰。但是建立正确的安全模型、选择正确的安全方法,那么在云计算平台上可以实现对数据、系统安全性的保证。

3.2 安全解决方案

在基于云计算的BI中,针对安全问题,可以封装一个安全层。云模式BI的安全模型构建主要包括三个层面的安全性保障措施:基础设施层、底部架构层、数据信息层。



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