大数据分析师是青春饭吗,云计算的未来怎么发

时间:2019-11-29 16:05来源:金沙澳门官网
走过的2018年可以说是存储行业变数最多的一年,而迎来的2019年则是距离十年变革终点最近的一年,我们一直在说存储技术领域正在发生颠覆性变化。但其实大多数颠覆性变化没能经不

走过的2018年可以说是存储行业变数最多的一年,而迎来的2019年则是距离十年变革终点最近的一年,我们一直在说存储技术领域正在发生颠覆性变化。但其实大多数颠覆性变化没能经不起时间的检验。但据分析机构MSys Technologies LLC称,随着人工智能,机器人技术和即将推出的5G网络等技术发展,大多数技术专家会将2010-2020年这十年视为技术领域的变革期。

随着企业和公共部门加速采用,云已成为新的常态。从计算和存储的按需供应到基于FPGA 和GPU 的基础架构,云计算已经走过了漫长的道路。来自亚马逊,微软,谷歌和IBM 等超大规模基础设施提供商的创新将影响企业数据中心。这一趋势将使大型企业能够利用云提供商实现的效率和性能。随着这种趋势,内部部署基础架构和公共云之间的界限将变得模糊。

随着数字化时代的到来,IT系统已成为人类社会正常运转不可或缺的组成部分。不远的未来,智能制造,5G和人工智能等技术将成为推动生产力发展的重要引擎,人类社会将面临前所未有的全面彻底的数字化浪潮。IT基础设施作为IT系统运行的平台和载体,是实现数字化的基石。在这场数字化浪潮中,企业必须积极拥抱云计算技术,采用符合技术发展趋势、面向未来的IT基础构架,才能在未来的竞争中赢得先机。

2019年大数据分析市场新趋势,2019年企业将部署流媒体平台,推动低延迟DevOps管道,不断向移动应用、物联网、机器人和其他边缘应用注入经过训练的最佳机器学习模型。在线事务分析处理、数据转换和数据治理工作负载也越来越多地转向低延迟、有状态的流式主干架构。

现在,我们来看一下2019年基于存储,云计算,DevOps以及数字化转型的六大技术预测。

图片 1

云计算历经十余年发展的趋势判断

图片 2

图片 3

两个主要趋势将影响当前的DevOps 模型- 容器和AI。

云计算技术自2006年AWS推出第一个公有云服务S3开始,发展到2019年的今天,一些格局和趋势开始逐步清晰:

大数据分析一直是过去这十年的一个重要技术趋势,也是IT市场中最具活力和创新力的领域之一。但是如今的大数据分析市场与几年前截然不同,未来几年肯定也会有很大的变化。

软件定义存储

传统的DevOps 工具是专门为供应、调度、配置和管理虚拟机的生命周期而设计的。容器带来了不同级别的抽象,消除了直接管理VM 的需要。诸如不可变基础设施、代码等基础设施和自愈应用程序之类的概念使得传统的DevOps工具不那么相关。

图片 4

2019年大数据分析市场将更加动荡

2019年,SDS受自主存储,对象存储,自主管理的DRaaS和NVMe的驱动,看起来前途远大。但SDS也需要时间推动其发展与普及。理由如下:

在2019 年,我们将目睹新一波DevOps 公司,它们提供高效的CI / CD 流水线,更好的可观察性和微服务的安全性。与其他基础设施领域一样,容器也将加速DevOps 市场的变革。

首先,私有云依然是大中型企业以及一些细分行业,例如政务、金融、医疗、教育、能源和制造等的首选IT基础设施。随着各大公有云厂商陆续推出其公有云在政企客户私有化部署的扩展方案,例如AWS Outposts、Azure Stack,Google Anthos,以及国内阿里云、腾讯云等的私有云/专有云部署方案,“私有云是否会随着公有云的发展逐步消亡”的命题已被公有云厂商自己否定。事实证明,私有云将长期持续存在,将和公有云共生,成为企业IT基础设施的一个重要组成部分。

2018年有很多明显的迹象表明,这十年中快速崛起的大数据市场,正在以不同的形式沉淀下来。未来几年,大数据分析市场甚至可能不会被称为“大数据”,因为很多大数据分析取得的进展都是针对人工智能的,尽管其核心是数据驱动的,但实际上并不一定要依赖于大量的数据才能在应用中发挥作用。

1.自动存储自带冲力

将AI 应用于DevOps 导致了减少人工干预需要的AIOps的出现。从异常检测到根本原因分析,从预测性扩展到智能监控,基于AIOps 的技术将成为智能运营工具。它甚至可以用智能自动化取代L1 和L2 支持团队。AIOps将成为2019 年DevOps的重要趋势。

其次,公有云持续迅猛发展,逐步成为企业IT基础设施的主要提供者。2018年Q3云硬件支出占IT总收入的50.9%。2018年中国私有云基础架构支出38.0亿美元,公有云基础架构支出达到82亿美元。因此,公有云已经成为IT基础设施的最主要提供者。尤其对于中小企业而言,其IT基础设施可能完全构建在公有云之上。同时,一些处于技术领先行业的大型企业,例如互联网,金融,制造等,也已经开始使用公有云,探索结合公有云和私有云优势的混合云架构。

对大数据以及人工智能概念都是模糊不清的,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:458345782,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系 。从java和linux入手,其后逐步的深入到HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK等相关知识一一分享!

根据用户需求,2019年我们将见证自我修复型存储的发展。智能算法驱动的AI将发挥关键作用。企业将努力确保全天不间断的应用性能。

无服务器计算(Serverless)不再是一个流行语。它正在成为发展最快的云服务交付模型之一。亚马逊、谷歌、IBM 和微软在它们各自的公共云环境中提供无服务器计算模型。

还有一个不容忽视的趋势是Kubernetes已成为容器编排的事实标准,逐步成为云原生时代应用部署和运行的标准环境。

展望2019年,分析公司Wikibon预测大数据分析将会出现以下一些趋势:

2.自主管理的DRaaS会非常突出

图片 5

随着Kubernetes对存储、网络支持的逐步完善,不仅无状态服务可以在Kubernetes上部署运行,有状态的数据存储服务也可以在Kubernetes上运行。

公有云提供商正在吸收大多数大数据分析增长的新机会

自主管理的DRaaS可减少人为干扰,并主动恢复关键业务数据,还可以复制云中的数据。为各类突发事件带来了缓冲。最终还削减了成本。因此我们将在2019年全球范围看到DRaaS的重要性。

功能即服务是无服务器计算的交付模型之一,其中开发人员上传打包为模块化函数的代码片段。调用这些函数是为了响应由各种外部源(如数据库,存储容器,流,甚至用户界面)生成的事件。AWS Lambda, Azure Functions, Google Cloud Functions和IBM Cloud Functions 是公共云中的一些实现。

同时,基于Kubernetes之上已经发展出了一个繁荣并且强大的开源软件生态和完整的工具链,例如Helm实现软件套件的自动部署,Operator实现软件的自动化运维,lstio提供微服务RPC通信治理架构,Knative提供Serverless的运行框架等等。

企业正在将越来越多的大数据分析工作负载转移到公有云,并在这些环境中开发更多的绿地应用。

3.命运的指针将回归对象存储即服务

在刚刚结束的KubeCon 2018 大会上,讨论最多的话题是无服务器。业界正在共同努力使Kubernetes 成为部署事件驱动功能的平台,这些功能是根据内部和外部事件调用的。FaaS成为容器世界的主要方向,定义FaaS 的通用标准以实现功能的可移植性和互操作性。

可以预见,Kubernetes将成为未来分布式应用的标准运行时环境,成为分布式应用时代的“Linux”。Kubernetes之上将构建出一个完全由开源软件主导的软件生态,不仅仅包含应用软件,还包含各种PaaS中间件,例如消息中间件,各类开源数据库,开发框架,AI训练框架等,真正实现"开源统治世界"的愿景。

2019年,三大公有云提供商AWS、微软Azure和Google Cloud将加大力度,帮助企业将数据从本地平台迁移出来。

对象存储提供了存储的经济高效性选择,支持横向扩展兼具云兼容性。还在存储中为每个对象分配唯一的元数据和ID,加速数据检索和恢复过程。因此,2019年,更多企业有望采用对象存储支持自身的大数据需求。

在2019 年,我们将看到两个趋势- CaaS 和FaaS 的融合,以及FaaS 的标准化。

正是基于这个趋势判断,各大公有云厂商都相继推出了自己的Kubernetes解决方案,允许原生Kubernetes在自己的云平台上更高效运行。

其他公有云提供商将难以保持自己在大数据分析市场的份额。2018年,来自公有云领导厂商的压力迫使IBM收购了RedHat。展望未来,IBM、Oracle和其他公有云提供商将更加强调混合云解决方案,帮助客户集中管理分布在私有云和公有云之间的大数据资产。

4.SDS促进NMVe的采用

图片 6

企业未来IT基础设施的确定和不确定

此外,越来越多的大数据公有云提供商将基础设施及服务和平台即服务细分市场拱手让给AWS、微软和Google,并将转向为业务线和特定行业提供软件服务分析应用。例如,Snowflake Computing就在云数据仓库市场大获成功,2018年得到了4.5亿美元的资金以保持增长势头。

2019年,SDS将加快NVMe的采用率。因为它消除了与传统存储相关的问题,确保了企业采用NVMe时平滑的数据迁移。未来我们会看到供应商设计增加NVMe协议的存储平台。2019年,NMVe的增长将由FC-NVME和NVMe-oF主导。

那么怎么学习云计算呢?下面来给大家讲解下:

基于这些事实和趋势,我们可以想象未来的企业IT基础设施将是这样:

大数据分析生态系统正在深入云原生环境

超融合基础设施

云计算是一个大范围的概念,并不是局限地指某种技术。想了解云计算的基本概念和市场格局可以从一些科普类教材开始,辅助以各类相关的博客文章和新闻。

混合云架构是企业的最佳选择

开源软件Kubernetes是一种针对管理需要在云和本地数据中心之间轻松迁移的应用的软件容器,是新一代云原生大数据的基础。过去一年中,这个市场最引人注目的趋势就是围绕Kubernetes的数据生态系统“再结晶”。

2019年,HCI仍是创建集中管理的多层基础设施的一张王牌。我们会看到更多的企业围绕基于策略和以数据为中心的架构,利用HCI快速部署应用。

熟悉了云计算的概念,再进一步选择自己想要学习的方向时,可以根据自己的特长和爱好去选择。比如题主所说的云应用编程,我觉得可以参考Amazon Web Services (Simplified Chinese)上的一些案例,去熟悉各类云服务和应用云化的原理,具体学习开发的时候可以参考相关技术文档。

将来企业的IT基础设施方案,公有云和私有云不再是二选一的选项,而是一个完整的IT基础设施的两个必然组成部分。一方面,企业可能会有自己的私有云,但也存在一些完全运行在公有云的企业。另一方面,企业必然会使用公有云,其购买的公有云资源将成为其私有IT基础设施的一部分。

云原生大数据架构的发展,推动了2018年大量资金和并购活动的活跃。这就解释了为什么专注于多云分布式内存数据的Pivotal在其首次公开募股中就获得了5.55亿美元的资金;Talend收购Stitch,是因为市场需要一种更简单的工具来加载数据到云数据仓库;Cloudian收购Infinity Storage的一个重要原因,是企业对基于云的可扩展文件存储和对象存储的要求越来越高。

虚拟化

如果对目前比较主流的一些开源云平台(比如Openstack)感兴趣的话,建议先具备Linux基础,然后实际安装操作一下,这是最快捷的学习方式。

Kubernetes将会成为企业云原生应用的标准运行环境

Wikibon预测,2019年Open Hybrid Architecture Initiative将开始实施HDFS、MapReduce、HBase、Hive、Pig、YARN和其他Hadoop主要组件的模块化和容器化计划。此外,主要赞助方——即将成为Cloudera 和IBM/Red Hat一部分的Hortonworks公司——将在2019年初提供下一代商用Hadoop解决方案,将这一架构融入他们各自的混合云解决方案组合中,其他云解决方案提供商也会紧随其后。

在2019年,虚拟化的增长将围绕软件定义数据中心和容器展开。

图片 7

就像企业今天企业应用都运行在Linux中一样,将来的企业服务将云原生化,分布化,运行在Kubernetes中。企业将会有若干Kubernetes集群,运行着不同的应用,分布在不同的基础设施之上,有的运行在本地IDC,有的运行在私有云,有的运行在公有云。

2019年,Spark、TensorFlow、流媒体、分布式对象存储和块存储细分领域中类似的容器化项目也将开始实施,因为整个大数据堆栈将在基于Kubernetes的DevOps环境中通过解耦来实现更灵活的部署和管理。

1.容器

另外还想澄清一点的是,虚拟化是云计算的基础,但并非是云计算的核心部分。很多人认为虚拟化就是云计算,这是比较片面的认识,当然这也和部分厂商的宣传有较大的关系。就目前的发展趋势来看,云计算所带来的自动化、标准化的各种云服务(比如应用自动化部署、大数据处理等等),以及构筑在各种服务之上的多种应用,才是其核心所在。单纯地强调虚拟化的重要性,其实掩盖了云计算的真正能力。

以上两点是公认比较确定的论断,但是还有其他很多问题目前没有确定性的结论,例如:

大数据分析平台提供商均在大力投资数据科学工具链

容器技术是实现多云的成本效益,操作简单性和团队生产力承诺的杀手锏。据IDC称76%的用户将容器用于任务关键型应用。其中:

1、虽然使用公有云是企业必然的选择,但是企业会在使用多个公有云还是单一公有云进行抉择

大数据分析解决方案提供商正在争相赢得新一代AI项目开发人员的心。过去几年中,市场中涌现了众多新一代数据科学工作台,包括Anaconda、Dataiku、DataKitchen、DataRobot、Dimensional Mechanics、Domino Data Lab、H2O.ai、Hydrosphere.io、Kogentix、Pipeline.ai和Seldon。此外,老牌大数据分析厂商如IBM、Oracle、Cloudera和Alteryx等,都已经进入这一领域,三大公有云厂商亦是如此。

持久存储将是关键问题

采用多公有云方案的原因很多,收益也显而易见,例如避免供应商锁定,提高议价的能力,获得更丰富的功能特性和地域选择等。但同时,使用多个公有云资源的统一管理难度大,云间服务切换和迁移成本较高的问题则阻碍了用户选择多个公有云。

2018年,DataRobot、Tamr和Immuta纷纷得到风投资金,说明这几家初创公司在过去几年中已经扎根于数据科学工作台领域,并且也将触手伸到了中国和远东。

2019年,容器用户会凭借闪存阵列设想构建一个云就绪持久存储的平台。他们希望自身的存储服务提供商实现同步镜像,CDP-CDP和自动分层。

2、虽然云计算技术发展了十多年,但是依然有很大比例的企业的本地IT基础设施并未云化,既没有通过私有云管理,甚至都没有采用虚拟化技术

2019年,将会越来越多的企业强调他们能够自动执行诸如特征工程、超参数优化和数据标记等传统手动任务。大数据分析解决方案提供商将大力投资工具以加快将经过训练的AI模型部署到生产应用中的进程。随着大数据分析生态系统开始向云原生架构转变,越来越多的数据科学工作台将整合Kubernetes业务流程结构自动化任务的能力,并将容器模型集成到公有云和私有云中,这一趋势将把新兴标准(如Kubeflow)带入蓬勃发展的数据科学DevOps工具链生态系统中来。

Kubernete的应用

虽然未来的云原生应用将运行在Kubernetes的容器环境中,但是企业还有很多未容器化的传统应用。而且,实事求是地讲,对于大多数企业来讲,也许未来很长一段时间,依然是以非云原生的传统应用为主。因此,企业未来的IT基础设施并不能简单地假设为全部都归一化地运行Kubernetes,而是应该给这些传统应用提供运行所需的虚拟机或者裸机环境。这类企业云转型过程中是否还是需要经过私有云-混合云-多云的漫长路径,再部署一套私有云实现本地IT基础设施的云化?

Hadoop和Spark正在变成传统遗留技术

据传即将推出的Kubernete版本包含一个预定义配置模板。如果是真的, Kubernete会更容易部署和使用。今年,我们也期待更多的Kubernete和容器同步。但随着Kubernete的安全问题等级上升,还会有围绕Kubernete部署的严格安全协议(可能涉及集群的多步验证或加密)。

3、一方面,随着业务发展和行业驱动,企业对IT基础设施的要求,无论是规模、效率还是稳定性都将越来越苛刻

Hadoop在大数据分析领域发挥的作用正在逐渐消失。Hadoop市场的增长前景趋于平缓,这也成为Cloudera和Hortonworks在2018年合并的主要原因。

2.软件定义数据中心

敏捷开发和DevOps将成为企业的标配。另一方面,随着技术的发展,企业IT基础设施也将愈发复杂和难以驾驭。企业IT资源将不仅是物理服务器,还有虚拟机,容器,除了x86,还会有小型机、ARM,甚至还有GPU、FPGA、TPU等异构计算资源。网络和存储也有多种技术选择。同时,截止今日,仅主流公有云供应商在全球200多个区域500多个可用区提供上千种云产品和服务。只要企业愿意,一个全球规模的IT基础设施唾手可得。

Hadoop的核心用例正在逐渐缩小到面向非结构化数据的分布式文件系统、用于批量数据转换的平台、大数据治理存储库和可查询的大数据存档。

越来越多的企业将开启多云和混合云之路,会希望将现有应用无缝迁移到异构云环境中。因此,SDDC将进行战略性调整以适应新的云需求。而2019年,SDDC对DevOps的需求是对COBIT和ITIL实践的改进。

4、即使未来的企业IT基础架构将收敛到完全运行在Kubernetes上,单个Kubernetes集群往往只用于一个单一特定目的,例如特定部门的测试或生产集群,企业内有多个Kubernetes集群是常态

2019年,Hadoop将试图把应用范围扩展到在线分析处理、商业智能、数据仓库以及其他开源项目覆盖的领域。今年年底,很多企业大数据环境将开始逐步淘汰Hadoop,即使Hadoop重点瞄准的数据湖,也更倾向于采用分布式对象存储、流计算平台和大规模可扩展的内存集群。

DevOps

管理多Kubernetes集群,尤其是部署在多云环境下的多Kubernetes集群依然是一个难题。虽然Kubernetes屏蔽了底层基础设施的差异,向上提供了一致的接口和运行环境,但是Kubernetes在各个公有云以及本地IDC的管理接口以及网络存储方案都没有统一,在新建、扩容和调整配置Kubernetes集群时候,依然面临对接多个供应商接口的问题。同时,分布在多个公有云上的Kubernetes集群之间没有打通,不仅控制信息无法同步,数据链路层面更是相互隔离,互为孤岛。因此无法实现多个集群的联动,更无法实现集群之间的切换和协同。多云环境下的Kubernetes集群方案依然有待探索。

即使作为Hadoop替代品问世的Apache Spark,在许多以TensorFlow为中心的AI环境中也开始变成一项遗留技术。这一趋势通过数据提取/转换/加载进入到Spark的部署领域就可以看到,而且随着Schema on Read架构(将数据的处理推迟到从数据库读出后)的出现,这种趋势可能会有所放缓。

2019年,企业将实施程序化DevOps方案来加速软件产品的开发和部署。据调查,DevOps支持46x代码部署。还让部署前置时间提升了2556倍。今年,AI/ML,自动化和FaaS(Function as a Service 功能即服务)将协调DevOps的改变。

5、随着Kubernetes生态的完善,用户在公有云上使用PaaS服务将有两个选择:使用公有云提供的PaaS服务还是基于Kubernetes的云原生开源PaaS服务

大数据正在成为数据管理DevOps的核心

1.DevOps&AI / ML

前者产品化程度高,更加易于使用,能得到商业支持。但也存在被商业产品锁定,切换困难,使用费用高昂的问题。使用后者则需要对开源软件有一定掌控力,但是价格便宜,基于开源技术,有强大社区支持,架构开放灵活且易于扩展。

用户能否快速搜索、发现、组织和管理数据资产,已经成为数字业务能否取得成功的基础。在这方面,Looker Data Science在E轮融资中获得了1亿美元,以满足大数据编目、治理、准备和可视化解决方案的市场需求。

在2019年,以AI/ML为中心的应用将掀起一股热潮。数据科学团队将利用DevOps统一整个应用生命周期中的复杂操作。他们还希望自动化工作流管道同时重建,重新测试和重新部署。

融合云,面向未来的IT基础设施架构选择

2019年,Wikibon预测会看到越来越多的企业将数据湖重新用于应用基础架构的大数据目录中,从而提高知识工作者的工作效率,支持正在构建训练生产AI应用的新一代开发人员,并促进算法透明度和电子发现。

2.DevOps将为功能即服务增加价值

针对以上确定性结论和不确定问题,我们的答案是面向未来的IT基础设施架构管理的最佳选择是融合云(Unified IaaS)。

Wikibon还预计IBM、Cloudera/Hortonworks、Informatica、Collibra等厂商将强化他们现有大数据目录平台在管理更多元数据、模型、图像、容器和其他组件(这些组件都是AI DevOps工作流的生命线)的能力流程。企业将越来越多地跨多云环境部署大数据目录,利用新一代虚拟化工具,提供单一控制平面来管理公有云和私有云中的不同数据资产。Wikibon预测,AWS、微软和谷歌将推出自己的大数据目录,面向那些选择在公有云/私有云混合环境中部署这些服务的客户。

FaaS旨在实现无服务器架构。它可以实现无障碍应用开发,不会影响企业处理单片REST服务器。对开发者非常适用。到目前为止,FaaS还未达到完全的成熟,虽然有可扩展性,但如果选择的用户案例错误结果只会是烧钱。因此,2019年,我们将看到企业利用DevOps来深入了解有效的用户案例并大幅降低成本。

顾名思义,所谓融合云就是融合管理分布在多云环境(本地IDC,私有云和公有云)中的所有IT基础设施,构建一个“云上之云”的融合IaaS平台。

数据湖正在朝着云对象存储和流计算发展

3.自动化将成为DevOps的主流

融合云本质上是私有云,但是管理的IT资源的范围不再局限于本地IDC,还包括企业在公有云购买的IaaS资源。对于纯公有云架构的企业,融合云管理的则完全是企业购买的公有云资源。融合云和传统云平台的区别不在于管理的资源范围的不同,而在于针对上述企业IT的发展趋势和问题,在设计理念上,融合云和传统的云平台有如下不同:

2018年,AWS S3和微软Azure Data Lake Storage等云对象存储平台将继续取代企业数据湖中的Hadoop。Wikibon还看到,风险投资方会优先为那些知名的多云数据访问、查询和可视化解决方案提供商提供资金(例如Dremio,在B轮融资中获得2500万美元);以及软件定义的多云存储(例如Scality,在B轮融资中获得6000万美元),和云对象存储(例如Cloudian,在E轮融资中获得9400万美元)。

人工DevOps耗时,效率低且容易出错。因此2019年,CI/CD自动化将成为DevOps实践的核心。

图片 8

展望未来,这一趋势将持续下去,但是未来三到五年流计算将让这一趋势黯然失色。Kafka、Flink和Spark Structured Streaming等低延迟流媒体平台正在成为企业数据基础设施的基础,正如20世纪70年代以来的关系数据架构。

云计算战场的“厮杀”

首先,融合云面向的是多云环境

商业智能将全面拥抱AI和内存

2019年,企业将重新构想云计算的应用,并将会出现一些基于“born-in-cloud”概念的初创企业,即设计仅针对云交付,不涉及传统系统的特定云服务,通过智能云运营提升价值,围绕多云,云的互操作性和HPC展开。更多企业将寻求建立云端卓越中心。

融合云的部署场景中,企业用户IT基础设施不仅包含部署在本地IDC的部分,还包含用户在公有云购买的部分。融合云通过一个平台管理企业所有的IT基础设施。

人工智能正在从内部和外部全面重塑商业智能市场。在过去几年中,商业智能的一个核心趋势是新一代融入了AI的预测分析、搜索、预测工具覆盖了该技术传统的重点——历史分析,这些工具可以让企业用户做很多以前需要经过培训的数据科学家才能做的事情。

1.企业会从“单云方案”中脱离

首先是在管理平面的统一和融合,实现私有云和公有云资源的统一API访问,不仅实现资源的管理,还包括账单的统一,资源管理的统一。

2019年,越来越多的商业智能厂商将深度集成AI,自动从复杂数据中提取预测见解,同时在解决方案中提供丰富的功能,提供便捷的自助服务和最佳行动的指导,这一点从今年初创公司ThoughtSpot在D轮融资中获得1.45亿美元就可以看出,这笔资金将被用于ThoughtSpot创新的AI增强型业务分析解决方案组合。

2018年,企业普遍意识到把鸡蛋放在一个篮筐里的风险程度。2019年,企业将充分采用混合云架构。混合云将成为2019年云计算的新常态。企业还将通过标准化云架构来解决互操作性问题,同时加速API的使用。

让用户跨云调用就像使用一个云平台一样的便利。其次是数据平面的打通,通过和跨云网络方案的整合,实现控制平面和数据平台的协同,达到整个平台的跨云内网的互通。

市面上经常听到说大数据分析师是青春饭,参加完大数据培训,工作几年就没有前途了,这让很多参加大数据培训的小伙伴担忧,难道真是这样吗?难道干几年的大数据分析师,职业发展就到顶端了吗?大数据分析是不是青春饭,主要看你掌握哪些技能,下面我们来看一下大数据工程师都做什么?大数据工程师需要懂什么?

2.HPC在云计算中占据一席之地

另外,融合云还将提供跨云数据迁移的工具,方便用户实现跨云的应用迁移。总之,融合云的目标就是填补云和云之间的鸿沟,降低跨云切换和迁移的成本,让多云部署更简单。

图片 9

金融,深度学习,半导体或基因组学等行业机构正在面临极大的竞争压力。他们会设想拥有一个高端高性能的计算密集型应用。为了吸引这些行业,云供应商将开始在自身平台提供HPC功能。

其次,融合云实现企业整体异构IT基础设施的全面云化

首先是懂业务。

人工智能

融合云不仅能管理已经云化的私有云和公有云资源,还需内置了管理裸机的裸金属云,KVM和VMware ESXi等虚拟化技术、以及ARM,GPU等计算资源的私有云技术。

脱离行业认知和公司业务背景,分析的结果就没有太大的使用价值。所以说一名出色的大数据工程师,对于本行业本领域一定是很熟悉,最好是有自己独到的见解。

2019年,AI/ML将跳出研发模式,在企业中得到广泛实施。企业将利用AI/ML实现良好的终端用户体验。据Adobe称,使用人工智能的企业将在2019年增加一倍以上。科技和非技术公司将努力提供利用自然语言处理的个性化服务。

对于还没有部署私有云的企业,通过部署融合云,一步到位地实现企业私有IT基础设施的私有云化,实现裸金属、KVM、VMware ESXi、GPU等的云化管理,无需再引入额外的私有云方案,降低了企业上云的实施成本和管理复杂度。

其次是要懂管理。

人工智能还将用于基础设施优化。2019年,人工智能嵌入式监控工具的开发开始增加,帮助企业创建灵活的基础设施,以应对不断变化的工作负载。借助这种AI驱动的机器来减少基础设施延迟,提升应用平稳性并增强性能。

智能将是融合云的核心特征

这个一方面是搭建数据分析框架的要求,比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导;另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。然后懂分析师最最基本的,能够掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法,并能灵活运用到实践工作中,对于开展数据分析起着至关重要的作用。接着,对于工具的掌握,也是很基本的,毕竟人脑对于数据的容量都是有限的。

Glass-Box AI则将成为零售,金融和医疗领域的关键。这些领域将是可解释人工智能发挥自身作用的地方。

融合云一方面优化IT资源分配的调度策略,找出闲置浪费的IT资源,提升IT资源的利用率。另一方面提前预测资源需求和发现系统故障隐患,确保系统的平稳运行和扩展。通过数据和算法,使得IT基础设施更加智能,帮助企业IT人员驾驭未来的IT基础设施在规模、效率和复杂度方面的挑战。

最后,大数据工程师可能还要懂点设计。

关于DOIT

融合云面向的是Kubernetes

能够运用图表有效表达数据分析师的分析观点,使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问,如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等,都需要掌握一定的设计原则。

DOIT是中国领先的科技新媒体,始于2003年,关注科技与数字经济,洞察IT走向DT。

融合云一方面实现多云环境下Kubernetes底层基础设施的统一和融合。

以上,作为一名大数据工程师,需要掌握的基础技能大概就这些,以上这些技能的养成不是一朝一夕,所以说被取代也是极其不易的,本身大数据分析并不是一蹴而就的事情,而是需要你日积月累的数据处理经验。什么样的人会被轻易替代呢?不求甚解,似懂非懂,干了多少年还看不透本质,遇到问题仍然懵懂不解茫然无措,整日坐着重复性工作的人,才有可能被替代,也激素是所谓的青春饭,反观大数据,掌握的技能越多。

一是通过统一的API为Kubernetes提供多云环境下统一的IaaS接口,为跨云部署Kubernetes环境提供便利。二是在数据平面打通跨云Kubernetes的内网,实现跨云通信。

数据分析行业绝对是一个朝阳行业,特别是互联网的不断发展,一个不谈数据的公司根本不叫互联网公司,大数据工程师已经成为一个互联网公司必备的职位了。

另一方面则直接提供统一的Kubernetes集群管理控制API以及集群信息的同步机制,实现跨集群Kubernetes的统一管控,实现跨Kubernetes集群的账号、权限、配置的同步和统一。

图片 10图片 11图片 12

最后,融合云全面拥抱开源技术

软件发展的历程表明PaaS的未来是开源。供应商都无法仅凭一己之力满足企业客户所有的PaaS需求。

因此,融合云聚焦于企业分布在本地IDC和公有云的计算、网络和存储IaaS资源的统一管理,为多云Kubernetes提供可靠的底层基础设施,Kubernetes之上的软件和应用需求则依赖开源生态来提供解决方案。

融合云用户对PaaS的需求通过Kubernetes应用市场,通过整合开源PaaS应用向用户提供服务。这一方面降低用户使用开源PaaS的技术门槛,另一方面则依赖强大的开源社区给用户提供开放灵活丰富的软件产品,避免私有PaaS软件对用户的锁定。

基于以上的设想,融合云的架构如下所示:

图片 13

向下:融合云统一管理多云基础设施,主要实现多云环境下计算、网络、存储等IaaS资源的统一管理。对于本地IDC的未云化资源,主要是裸机,KVM虚拟机,VMware ESXi虚拟机,通过内置的私有云方案实现云化管理。对于私有云和公有云资源,则通过API实现统一管理。

向上:融合云一方面通过虚拟机、裸机等形式为传统应用提供完整操作系统运行时环境,另一方面则给Kubernetes提供多云运行环境,统一管理多云Kubernetes。在Kubernetes之上则提供云原生应用的容器运行时环境。同时,基于Kubernetes和开源组件提供PaaS中间件服务。

总之,融合云主要解决了用户对IaaS和PaaS的需求,其他需求则可以通过访问公有云的原生服务获得。

随着大数据、人工智能技术的普及,5G时代的到来,IT基础设施变得愈加重要,成为企业数字化转型,全面拥抱数字时代的基石。基于企业IT架构多云趋势,融合云应运而生。

融合云是面向未来的企业IT基础设施管理的云平台,针对企业在未来IT基础架构的问题而设计,将帮助企业迎接即将到来的数字化转型的挑战。

编辑:金沙澳门官网 本文来源:大数据分析师是青春饭吗,云计算的未来怎么发

关键词: