在剛剛過去的2016年，甲骨文大數(shù)據(jù)副總裁Balaji Thiagarajan表示，隨著智能手機(jī)，筆記本電腦，機(jī)器、車輛和電器上的傳感器興起，大量數(shù)據(jù)正在生成。 他指出，對于能夠轉(zhuǎn)型和管理大數(shù)據(jù)的公司來說，數(shù)據(jù)是一個巨大的機(jī)會，可以作為競爭優(yōu)勢的來源，應(yīng)該更好利用它。 大數(shù)據(jù)和云是推動巨大變革的兩種技術(shù)，Balaji說，組織必須準(zhǔn)備好做出反應(yīng)，并利用重要的新趨勢和技術(shù)，以確保在2017明年能落地。 在這里，Balaji和我們分享了2017年大數(shù)據(jù)的10個關(guān)鍵趨勢。

1-無處不在的機(jī)器學(xué)習(xí)時代已經(jīng)到來。
　　根據(jù)Balaji所說，機(jī)器學(xué)習(xí)不再是數(shù)據(jù)科學(xué)家的唯一專利。 將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到大量數(shù)據(jù)的能力大大增加了其對于業(yè)務(wù)分析師和最終用戶的工具的重要性和更廣泛的采用，并且機(jī)器學(xué)習(xí)能力的可用性將大大增加，從而影響企業(yè)和政府如何進(jìn)行他們的業(yè)務(wù)。他說“機(jī)器學(xué)習(xí)將影響最終用戶，如與保險，家用能源，醫(yī)療保健和停車計時器的互動等等”

2-當(dāng)數(shù)據(jù)不能移動時，將云帶到數(shù)據(jù)身邊。
　　Balaji說，并不總是可以將數(shù)據(jù)移動到外部數(shù)據(jù)中心。 隱私問題，法規(guī)和數(shù)據(jù)主權(quán)問題通常不允許這些行為，有時，數(shù)據(jù)量非常大，以至于遷移它的網(wǎng)絡(luò)成本將超過任何潛在的好處。 在這種情況下，答案是將云帶到數(shù)據(jù)身邊。 他表示，未來越來越多的組織將需要開發(fā)云策略來處理多個位置的數(shù)據(jù)。

3-應(yīng)用，而不僅僅是分析，推動大數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用。
　　Balaji表示，大數(shù)據(jù)技術(shù)的早期使用案例主要集中在IT效率，大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和分析解決方案，但現(xiàn)在有各種各樣的行業(yè)特定的業(yè)務(wù)驅(qū)動需求要求能支持依賴于大數(shù)據(jù)的新一代應(yīng)用系統(tǒng)。 越來越多的應(yīng)用程序正在推動大數(shù)據(jù)的廣泛采用。

4-物聯(lián)網(wǎng)將與企業(yè)應(yīng)用程序集成。
　　Balaji指出物聯(lián)網(wǎng)不僅僅是無生命的物體。 然而，諸如為患者提供更高水平的醫(yī)療保健，或通過移動應(yīng)用對人們通過他們交互的設(shè)備生成的行為數(shù)據(jù)采取來增強(qiáng)客戶體驗。 企業(yè)必須簡化IoT應(yīng)用程序開發(fā)，并將此數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)應(yīng)用程序快速集成。 Balaji說，通過將新的數(shù)據(jù)源與實時分析和行為輸入混合，企業(yè)正在開發(fā)一種能夠適應(yīng)和實時學(xué)習(xí)的新型云應(yīng)用程序，他指出，這種影響不僅會在商業(yè)世界中受到影響， 而且還將影響全球指數(shù)增長的智能城市和智能國家項目中。

5-數(shù)據(jù)虛擬化將點(diǎn)亮暗數(shù)據(jù)。
　　數(shù)據(jù)孤島在企業(yè)的Hadoop，Spark和NoSQL數(shù)據(jù)庫等平臺上激增，Balaji指出。 潛在的有價值的數(shù)據(jù)仍然在黑暗之中，因為它很難訪問（也很難找到）。 因此，組織意識到將一切遷移到單個存儲庫以進(jìn)行統(tǒng)一訪問是不可行的，并且需要采用打通各類技術(shù)平臺的數(shù)據(jù)虛擬化方法。

6- Kafka的成熟和廣泛應(yīng)用。
　　Apache的Kafka技術(shù)已經(jīng)建立了很好增長勢頭，并且很可能在2017年達(dá)到高峰，Balaji說“Kafka是無縫發(fā)布大數(shù)據(jù)事件主題，將數(shù)據(jù)攝入Hadoop，以及向企業(yè)數(shù)據(jù)消費(fèi)者分發(fā)數(shù)據(jù)的手段。 Kafka采用傳統(tǒng)的，經(jīng)過驗證的總線式架構(gòu)模式，但支持非常龐大的數(shù)據(jù)集和支持各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。 這使得它是理想的將大數(shù)據(jù)攝入您數(shù)據(jù)湖的方法，并提供訂閱者訪問您的消費(fèi)者應(yīng)該需要知道的任何事件的信息”

7-預(yù)包裝集成云數(shù)據(jù)系統(tǒng)的繁榮。
　　越來越多的公司看到數(shù)據(jù)實驗室和端到端數(shù)據(jù)平臺的價值，用于實驗大數(shù)據(jù)和推動創(chuàng)新，但是吸收速度一直很慢，Balaji說。 “從頭開始構(gòu)建這些是不容易的，無論是內(nèi)部部署還是云。 預(yù)包裝產(chǎn)品包括集成云服務(wù)，如數(shù)據(jù)湖，數(shù)據(jù)流，數(shù)據(jù)科學(xué)，數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)集成和分析，消除了自己動手解決方案的復(fù)雜性。 預(yù)計2017年將是預(yù)包裝，集成云數(shù)據(jù)實驗室的繁榮之年。

8-基于云的對象存儲成為Hadoop HDFS的可行替代方案。
　　Balaji說：“對象存儲具有許多可取的屬性：可用性，復(fù)制（跨驅(qū)動器，機(jī)架，域和數(shù)據(jù)中心）甚至是容災(zāi)和備份。 “它們是存儲大量數(shù)據(jù)的最便宜，最簡單的地方，可以直接容納Spark等框架。 我們看到對象存儲技術(shù)成為大數(shù)據(jù)的存儲庫，因為它們與大數(shù)據(jù)計算技術(shù)越來越集成，并且將為許多用例提供HDFS存儲的可行替代方案。 所有都作為相同數(shù)據(jù)分層架構(gòu)的一部分存在。

9-下一代計算架構(gòu)使云深度學(xué)習(xí)成為可能。
　　計算加速技術(shù)，如GPU和NVMe; 存儲和計算的最佳放置; 高容量，非阻塞的網(wǎng)絡(luò) - 這些東西都不是新的，但是所有這些的融合是，Balaji說。 “他們一起，實現(xiàn)了云計算架構(gòu)，在計算，I / O和網(wǎng)絡(luò)性能方面實現(xiàn)了數(shù)量級的提升。 讓深度學(xué)習(xí)與現(xiàn)有業(yè)務(wù)應(yīng)用程序和過程輕松集成。

10-Hadoop安全性不再是可以舍棄的選擇。
　　Hadoop部署和用例不再主要是實驗性的。 Balaji說，越來越多的企業(yè)對企業(yè)來說是關(guān)鍵業(yè)務(wù)系統(tǒng)之一。 “因此，Hadoop安全性是非可選的。 您可以期望為未來的大數(shù)據(jù)項目部署多層次的安全解決方案。

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