在剛剛過(guò)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(duì)于能夠轉(zhuǎn)型和管理大數(shù)據(jù)的公司來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)是一個(gè)巨大的機(jī)會(huì)，可以作為競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的來(lái)源，應(yīng)該更好利用它。 大數(shù)據(jù)和云是推動(dòng)巨大變革的兩種技術(shù)，Balaji說(shuō)，組織必須準(zhǔn)備好做出反應(yīng)，并利用重要的新趨勢(shì)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(gè)關(guān)鍵趨勢(shì)。

1-無(wú)處不在的機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代已經(jīng)到來(lái)。
　　根據(jù)Balaji所說(shuō)，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(duì)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(shuō)“機(jī)器學(xué)習(xí)將影響最終用戶，如與保險(xiǎn)，家用能源，醫(yī)療保健和停車計(jì)時(shí)器的互動(dòng)等等”

2-當(dāng)數(shù)據(jù)不能移動(dòng)時(shí)，將云帶到數(shù)據(jù)身邊。
　　Balaji說(shuō)，并不總是可以將數(shù)據(jù)移動(dòng)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(shí)，數(shù)據(jù)量非常大，以至于遷移它的網(wǎng)絡(luò)成本將超過(guò)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(lái)越來(lái)越多的組織將需要開發(fā)云策略來(lái)處理多個(gè)位置的數(shù)據(jù)。

3-應(yīng)用，而不僅僅是分析，推動(dòng)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(dòng)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(lái)越多的應(yīng)用程序正在推動(dòng)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(wú)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(guò)移動(dòng)應(yīng)用對(duì)人們通過(guò)他們交互的設(shè)備生成的行為數(shù)據(jù)采取來(lái)增強(qiáng)客戶體驗(yàn)。 企業(yè)必須簡(jiǎn)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(shuō)，通過(guò)將新的數(shù)據(jù)源與實(shí)時(shí)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(shí)時(shí)學(xué)習(xí)的新型云應(yīng)用程序，他指出，這種影響不僅會(huì)在商業(yè)世界中受到影響， 而且還將影響全球指數(shù)增長(zhǎng)的智能城市和智能國(guó)家項(xiàng)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(kù)等平臺(tái)上激增，Balaji指出。 潛在的有價(jià)值的數(shù)據(jù)仍然在黑暗之中，因?yàn)樗茈y訪問（也很難找到）。 因此，組織意識(shí)到將一切遷移到單個(gè)存儲(chǔ)庫(kù)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(tái)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(zhǎng)勢(shì)頭，并且很可能在2017年達(dá)到高峰，Balaji說(shuō)“Kafka是無(wú)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(guò)驗(yàn)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(lái)越多的公司看到數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室和端到端數(shù)據(jù)平臺(tái)的價(jià)值，用于實(shí)驗(yàn)大數(shù)據(jù)和推動(dòng)創(chuàng)新，但是吸收速度一直很慢，Balaji說(shuō)。 “從頭開始構(gòu)建這些是不容易的，無(wú)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(dòng)手解決方案的復(fù)雜性。 預(yù)計(jì)2017年將是預(yù)包裝，集成云數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室的繁榮之年。

8-基于云的對(duì)象存儲(chǔ)成為Hadoop HDFS的可行替代方案。
　　Balaji說(shuō)：“對(duì)象存儲(chǔ)具有許多可取的屬性：可用性，復(fù)制（跨驅(qū)動(dòng)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(chǔ)大量數(shù)據(jù)的最便宜，最簡(jiǎn)單的地方，可以直接容納Spark等框架。 我們看到對(duì)象存儲(chǔ)技術(shù)成為大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)庫(kù)，因?yàn)樗鼈兣c大數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)越來(lái)越集成，并且將為許多用例提供HDFS存儲(chǔ)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(jì)算架構(gòu)使云深度學(xué)習(xí)成為可能。
　　計(jì)算加速技術(shù)，如GPU和NVMe; 存儲(chǔ)和計(jì)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(shuō)。 “他們一起，實(shí)現(xiàn)了云計(jì)算架構(gòu)，在計(jì)算，I / O和網(wǎng)絡(luò)性能方面實(shí)現(xiàn)了數(shù)量級(jí)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(guò)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(shí)驗(yàn)性的。 Balaji說(shuō)，越來(lái)越多的企業(yè)對(duì)企業(yè)來(lái)說(shuō)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(lái)的大數(shù)據(jù)項(xiàng)目部署多層次的安全解決方案。

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