k‎ > ‎f‎ > ‎v‎ > ‎

y

Облачные вычисления и базы данных в оперативной памяти, два любимцев большого движения данных, которые прошли «пик завышенных ожиданий» и направляются в «корыто разочарования» в соответствии с Hype Cycle компании Gartner для Big Data, 2013.

Hype Циклы способ Gartner, общения степени гиперболы по сравнению с производительностью, связанной с новыми технологиями, с пиком и корыта быть затем «наклоном просветления» и прогрессирующими к «плато или производительность», как технологии созревают. В случае облака и в памяти баз данных, плато составляет от двух до пяти лет от, по данным исследований обсуждались на конференции Gartner Symposium в прошлом месяце.

В случае облака, вычислительной мощности и хранения в облаке мыслятся многими как экономии вариантов, но «организации немного разочарованы предполагаемой стоимость по сравнению с реальностью,» сказал аналитик Gartner Ник Хеудекер InformationWeek. «Мы начинаем видеть некоторый откат с организациями, понимая, что они не могут экономить, что много денег.»

Это может быть потому, что перемещение ничего приближается большой масштаб данных в облако включает в себя хранение и данных движения расходы, которые могут добавить вверх. Heudecker привел пример потоковой услуги Spotify, который недавно решил переместить ее развертывание облака на территории.

[В поисках внутреннего края на больших прорывов данных? Смотрите, что это лучший путь к Big Data Insight? ]

«Облако имеет смысл, когда вы не можете предсказать вашу нагрузку или спрос, но как только у вас есть очень предсказуемая нагрузка, и вы можете легко оценить, какие ресурсы вы будете нуждаться, облако не может быть столь же привлекательным,» сказал Heudecker ,

Пример Spotify совпадает опыт Роб Розен, большие поля данных приводят в Pentaho, который сказал, что он часто видит облако, как место, где начинаются большие практикующие данные. «Облако является отличным местом для прототипирования и ранней архитектуры работы, но как только они преуспевают и начинают наращивать, они начинают видеть ежемесячные счета, которые делают их сказать:«Эй, постойте, может быть, пришло время, чтобы привести это в дом,»сказал Розен.

На передней панели базы данных в оперативной памяти, Heudecker сказал технология привлекла много внимания, но теперь вопросы возникают, как люди смотрят за рекламируемые преимущества высокой производительности, упрощенной инфраструктуры, а также потенциально Компактность данных и требования к электропитанию. Вопросы выскакивают о поддержке аварийного восстановления и обеспечения высокой доступности, наличие инструментов базы данных, а также влияние на команды разработчиков приложений.

«Сейчас в памяти технологии подросток,» сказал Heudecker. «Мы ожидаем, что это будет два-пять лет, прежде чем он достигнет плато производительности - возможно, больше, в зависимости от базы данных.»

Платформа SAP, Hana, пожалуй, самый известный в памяти платформы базы данных, а другие включают в себя базу данных Aerospike, используются в течение нескольких лет, в основном в интернет-рекламы; Функция IBM, СИН ускорение для DB2, введенные ранее в этом году; и Microsoft SQL Server 2014, обновление установлено для выпуска в первой половине следующего года, который будет включать в себя опцию In-Memory обработки транзакций, которые в настоящее время в публичных бета-версии. Oracle Заранее объявленный параметр в памяти для базы данных Oracle, но даты беты и релиза GA не были объявлены.

Другие технологии построены на Hype Cycle компании Gartner для больших данных включают в себя интерфейсы Hadoop SQL и Интернет вещей в настоящее время взял курс на пик; социальные аналитики и распределения Hadoop, возглавляемые в желобе; и мониторинг социальной медиа и прогнозный анализ теперь на плато. Одно заключительное наблюдение из Heudecker является то, что цикл Big Data Hype будет особенно динамичным.

«Есть большое количество технологий по этому Hype Cycle, и большинство из них группируются вокруг пика,» сказал он. «Это означает, что мы будем видеть много изменений в течение следующих двух до пяти лет.»

Новые программные инструменты теперь делают аналитики выполнимые - и экономически эффективным - для большинства компаний. Также в номере Brave The Big Data Wave от InformationWeek: Есть сомнения по поводу соответствия NoSQL? Знакомства Кайл Кингсбери Позвони мне Может быть, проект. (Требуется бесплатная регистрация.)

Комментарий | Отправить электронное письмо | Печать | RSSMore InsightsWebcasts А.И., машинное обучение и Будущие новости
Новые технологии безопасности: Советы и Best Practices по выбору правильных
Другие решения WebcastsWhite Papers 911. Предприятие: То, что вам нужно знать, чтобы получить это право! Модернизация Вашей аналитики среда белее PapersReports [Dark Reading] Безопасность потратив Анкетирование Как Предприятия Атакующей безопасности ИТ проблема Дополнительных отчетов Комментарии новых | Начиная со старых Начиная | Ходовой Просмотр [закрыть окно] codek1 Авторизоваться 50% 50% codek1,
Пользователь Ранг: Ученик
3/31/2015 | 3:23:30 AM корыто разочарования
Я думаю, что идея, что все технологий есть этот желоб является недостоверной. Однако; На этот раз определенно приходит, когда поведение выходит за рамки сырой обману. И мы, кажется, как немного обмана (Подумайте IOT!)



В #bigdata мира то время (то, что они называют корыто) явно пришло - и для меня, как опытный консультант Pentaho времени является подлинной реализацией. Люди теперь делают РЕАЛЬНЫЕ bigdata проекты, а не Почс и извлечения реальной стоимости из инструментов. Инструменты созрели (Hadoop и Pentaho), теперь очень полезные и сделать хорошую работу.



Очевидно, что не все это нужно. Но для тех, которые делают в настоящее время является гораздо более интересное время в bigdata, чем это было год назад.



Даже если мы возьмем эту схему как истины, есть только рост впереди! Ответить | Сообщение Сообщение | Список сообщений | Начать совет jasonkolb Авторизоваться 100% 0% jasonkolb,
Пользователь Ранг: Ученик
2/2/2014 | 3:03:04 PM Стратегия Данные Ответ
Вы совершенно правы о том, Big Data в «корыто разочарования». Он и по уважительной причине: люди были сожжены решениями они пытались.

Что не хватало до этого момента является сплоченная стратегия данных. Там должен быть план, задавать вопросы, получать ответы от данных, а затем расширение прав руководителей принимать решения, управляемые данными, основанные на этом.

Я написал целую запись в блоге с подробным описанием стратегии данных, которые я видел быть успешным, вы можете найти его здесь: http://www.applieddatalabs.com/content/secret-sauce-turning-data-money.

Я довольно уверен, что когда-то организация поставить стратегию на место, чтобы эффективно использовать данные, Big Data будет поднят из корыта еще раз. Ответить | Сообщение Сообщение | Список сообщений | Начать совет jung.nahm Авторизоваться 50% 50% jung.nahm,
Пользователь Ранг: Ученик
11/19/2013 | 11:16:49 AM Уважаемый Тесто Henschen:

Я действительно любил читать вашу статью о растущем осознании баз данных в памяти. Рост вычислительной техники В-памяти и связанные с ним новостями музыки для ушей Altibase в!

Altibase совершенствует науку баз данных в памяти в течение почти 15 лет с более чем 500 корпоративных клиентов и тысячи критически важных развертываний.

Altibase является крупным игроком в пространстве In-Memory DB, как указано в компании Gartner Magic Quadrant для оперативного управления базами данных 2013 года.

Пожалуйста, обратите внимание на (см свои тематические исследования на http://www.altibase.com/case-studies), а также сравнение документации на http://altibase.com/comparison/oracle. Кроме того Подвязки точно указано, что продукция Altibase имеют «Широкое использование случай применения» и «зрелость» в своем Magic Quadrant для систем управления базами данных Operational.

Пожалуйста, обратите внимание и тянуться ко мне с любым quesitons. И я хотел бы видеть Altibase включен в предстоящих новостях.

Лучший,

Юнг Нама

#auto

Comments