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转换的4步骤
发布时间:2018-01-17        浏览次数:5        返回列表
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(1)数据集成
        如果组织具有多样化且复杂的数据生态系统,那么并非所有的云或大数据技术都可以无缝地集成数据。选择需要复杂数据转换的目标技术可能并不理想。在选择任何技术之前完成数据管道分析。这样可以降低创建不连贯数据和不兼容系统的风险。
(2)安全性
        如果组织的数据是机密和专有的,或者需要解决严格的安全和合规性要求,则可能会对数据放在云端有所担心。在这种情况下,具有高度自定义网络和加密功能的单租户的私有云解决方案可以为组织提供所需的大数据功能,以及**环境的安全性。
(3)原有传统系统
        从原来的传统基础架构的转型总是涉及到数据迁移,通常会涉及这三个路径的其中一个:·提升和转移:将现有工作负载转移到云基础设施即服务,只是利用云计算,存储和网络功能,无需复杂的应用程序重写,同时提供可扩展基础架构的优势。
(4)技能
        大数据实现取决于不同的技能,包括开发人员,管理人员,云计算和大型数据架构师。市场对这些专家供不应求,所以组织经常要求内部人员或合同人员超越其核心能力进行工作,这会减慢实现的速度。选择以交钥匙为基础提供这些功能的供应商是更为经济的。确保它在**环境和公其云上大规模管理多个复杂的大数据环境。
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