仕上げ|火ミン
出品 | CSDN（ID:CSDNnews）
テクノロジー川、旬の繁栄、逃し滅びます。この技術の態度の中で、プロの中国のITコミュニティCSDN江沢民タオ、創業者＆会長を繰り返し、公共活動に、開発者が技術変化の観客に最も敏感であると述べています。これは、開発者から、エンジニアが変換のこの時代に、パワーツールを作成するだけでなく、彼らは非常に前向きでもある現実世界の仮想、デジタル世界の外を作成します。
現在、AI、ネットワーキング、クラウドコンピューティング、次の技術巨人ネット等、ビッグデータを織り、私は新たな機会を逃したくない、おそらく、我々は12件のオフィスから学ぶことができるビューの人間ポイントと全体的な傾向に既にあります。
これまでで覆っCSDN中国の大規模な調査の発展のために2004年以来、最も早い、開発者群衆、放射領域のすべてのタイプの最大数は、業界では最も広く調査で分布します。コンピューティングパワー、スーパーとデジタルの世界が直面している中で、「2019年から2020年の中国の開発者が報告」では、私たちは「ビッグデータ技術応用状況分析」を実施しました：
2017年、ビッグデータビジネスの急増は、企業の81％は、アプリケーション開発のためのビッグデータ技術を使用しているがあります。
ビッグデータ業界、中小企業の割合が高いです。
プライベートクラウドソリューションが構築された大企業のデータプラットフォームの主な形態です。
ビッグデータを使用すると、開発者は、よりインテリジェントな意思決定を実現することができます。
大企業のデータが直面する主な問題は、「ビッグデータアプリケーションの計画」です。
ビッグデータ、主に企業内から企業データの時代。
Hadoopの開発者コミュニティは、最も人気のあるのバージョンをリリースしました。
スパークは、ビッグデータコンポーネントに最も広く使用されているプラットフォームです。
そして、カフカRedisのは、メッセージキューとデータ・キャプチャー技術最も一般的に使用されるコンポーネントです。
ビッグデータの時代には、になっています！
全体的なクラウド時代の下では、共有「ビッグデータ時代」の教授ビクターの共同著者として、ビッグデータの真の価値は、海に浮かぶ氷山のようなものです、あなただけの一見氷山の一角を見ることができ、広大な部品は表面の下に隠されています。そして、データの価値を探るデータ「パワー」の海を征服するクラウドコンピューティングです。
過去数年間では、証人への多くの人々とは、このことを経験します。2017年以来、ビッグデータ技術企業のアプリケーションは、今のように、急速な成長を持っている、そのようなクラウドコンピューティングなどの技術などのブロックチェーン、調査データによると、我々は複数の要因が、政府の政策を駆動することがわかった、と洗練されたアルゴリズムの開発企業の81％がすでにアプリケーション開発のためのビッグデータ技術を使用しています。
開発者/企業、ビッグデータのための明白な正持参します。第二に、運用効率を高めるために、開発者の54％を表し、その製品開発者の過半数の29％が依存動作の決定やA前記研究結果は、開発者の64％が大規模なデータ・アプリケーションは、よりインテリジェントな意思決定を可能にする前記ことを示します/ Bテスト。
しかし、大企業からのデータは、我々が見つかりました、に従事されている30人以下の大規模な企業データチームのサイズの78％ 、そのうちの 5人はチームが37％を占め大きながら、 わずか100大規模なチームを5％。
ビューの大規模なエンタープライズチームポイントからのデータは、企業の多くは、この分野に投資することは、この手段は、予備または単に初期段階にとどまっています。
クラウド時代の窮状下の企業
中国の諺に、「すべてのものは難しいです。」ちょうど最初の試みで、大企業のデータに関しては、顔にすべてが開始するのがより困難である、強力なコンピューティング、分析、処理能力が必要です。また、確認されているレポートで調査データで。では多くの開発者/企業が一度に最初の一歩を踏み出す、回答者の56％が「計画ビッグデータアプリケーションがどのように」それが直面している主要な困難になってきた、大規模なエンタープライズデータアプリケーションの着陸への最大の障害となっている、と述べました。また、この作業のできる企業は比較的、この調査データは、ビッグデータの才能がない状態で、企業がビッグデータアプリケーションを構築する際に遭遇する一つの共通の問題である、ということを示しても、才能の欠如です。
実際には、この上のポイント、業界ではありませんあまりリーダービルド、共有、共有完璧な技術のエコシステムよりピアに役立つように設計募集ウィンウィンの協力プログラムされています。Huawei社は、例えば、Huawei社は「Kunpengが上昇+」ベースのため、ビルドに今後5年間で105億元（$ 15億）を投資になります「Huawei社Kunpeng生態学。」生態Kunpengに基づいて、企業はすぐにPC、サーバー、ストレージCaozuojitong、ミドルウェア、仮想化、データベース、クラウドサービスと業界のアプリケーションを含む、ITインフラとビジネスアプリケーションHuaweiのKunpengに基づいており、上昇プロセッサ始めることができますそのアーキテクチャの利点を再生するビッグデータと人工知能のシーンで、マルチオペレータが力を解放します。
現時点では、Huawei社のクラウドはすでに4000を超えるKunpeng生態パートナーを持っています。34「新しいインフラ」では兆投資波、5G、人工知能、データセンターやインターネット業界発電された電力計算需要と国内需要の大部分なので、より多くのエンタープライズ・アプリケーションを誘致するための機会との完全なHuawei社Kunpeng生態学のSaaS Huawei社Kunpengのためのサービスは、互換性の適応を行います。
プライベートクラウドは、多くの企業の最初の選択肢であります
情報スパートの流行下では、クラウドコンピューティング技術が成熟し、広く使用され、データセキュリティ上の理由から、として多くの企業が 2019年に計上大規模なデータアプリケーションのためのプライベートクラウドソリューションを展開することを選択しましたそれは50％に達しました。セキュリティ上の懸念に加えて、多くの企業はまた、プライベートクラウドを選択するために、展開、柔軟な拡張、運用・保守プロセスの速度に基づいています。また、企業の28％がビッグデータプラットフォームを構築するために独立した研究開発に選ばれています。
ビルド・ステータスに大企業のデータプラットフォーム
一部の企業は、上で作業しているとき、上記に基づいて、ビッグデータ・アプリケーション・プログラミング・に際して、いくつかの企業は、伝統的なシーンデータの可視化の一部を実現するために始めました。調査データによると、ほとんどの企業は、従来の手動入力統計解析、大規模でのビッグデータのアプリケーションに比べて、56％を占め、大規模な複数の統計的分析に反映されたデータ、報告、上のデータの可視化を使用することを示しています効率の改善度とは、労働力を削減します。
第二に、機械またはデバイスのデータのリアルタイム監視、警報および運用・保守管理上、大きなデータ・アプリケーションは、33％を占め、比較的広いです。その後、大規模なデータも29％を占め、精密マーケティングの肖像画のユーザモデリング、パーソナライゼーションおよび勧告に適用されます。
全体的に、現在の企業のビッグデータシナリオがまだ比較的シンプル。
主にシステムログおよびユーザ行動のログを含むエンタープライズ・ログデータ内から企業データは、この調査によれば、データは、37％を占めたデータを提供するために、供給者またはパートナーから、続いて、これが60％を占めたことを示しています。
スケール上のデータは、調査データによると、企業データの45％が毎日1TBにスケールを処理以下、1-10TB企業はわずか31％を占めチーチェンを占め、次の規模企業におけるデータの平均の毎日のハンドル10TB。
この調査では、企業の5％が5000個の以上のノードのサイズをクラスタそのうち20個の以上のノードを持つ大規模なクラスタのエンタープライズ・データ・プラットフォームの55％。
スパーク、Redisの、カフカへのデータ技術開発者のお気に入り
調査報告書のショーによると、開発者は、まだ技術ベースの主流であること。
データベース：MySQLはTOP1位にランク
データ編成、管理、保管、ほとんどの開発者は、開発者の83％は、そのオープンソースに関連することができるMySQLデータベースのプロパティを使用して、そのレポート番組を検索するによれば、MySQLデータベースを使用します。対照的に、Oracleデータベースの使用で34％、開発者の28％のRedisを使用します。
フレームワーク：Hadoopのコミュニティは最も人気のあるのバージョンをリリース
技術レベルビッグデータプラットフォームでは、Javaの、Linuxや他の言語とコマンドに加えて、Hadoopのビッグデータフレームワークは、それがデータ処理に、信頼性の高い効率的でスケーラブルなアプローチでは主に、重要な開発です。Hadoopのコミュニティリリースだけでなく、商用ディストリビューションに加えて、主に大企業のためのより重要である、より専門的なサポートを提供します。
企業のわずか19％がデータプラットフォームを構築するためのHadoopの商用リリースバージョンを使用した研究報告書のショーによると、主な事業は34％を占め、より正式なリリースコミュニティの選択です。しかし、企業の32％は、彼らはHadoopのプラットフォームを使用してデータを構築していないと述べました。
スパークは、最も人気のビッグデータプラットフォームのコンポーネントであります
大規模なデータ処理および設計のために設計された高速な汎用コンピューティングエンジンとして、スパークは、ビッグデータ開発者は、必要なスキルの一つであり、それは、独立して実行することができ、またHadoopの、Mesos、クラウド上で実行することができ、それがさまざまなアクセスすることができますデータソースは、HDFS、カサンドラ、HBaseの及びS3を含む、Hadoopクラスタは、メモリとディスクの速度で実行されるアプリケーションを向上させることができます。コアAPIに加えて、火花のエコシステムは、また、他の追加のライブラリは、大規模なデータ解析と機械学習のためのより多くの機能を提供することができます含まれています。
調査では、スパークがビッグデータコンポーネントに最も広く使用されているプラットフォームで、利用率は44％に達しました。MapReduceの使用率はわずか21％です。HDFSは、コア構成要素の一つとして、ファイルシステムを分散、利用率は39％に達しました。ほとんどのアプリケーションシナリオ統計解析、レポート作成やデータ可視化のための大規模なエンタープライズデータプラットフォームは、企業の38％は、ELK（ElasticSearch + Logstash + Kibana）リアルタイムログ解析プラットフォームを使用しています。
、アセンブリスパークSparkSQL処理速度と第一の成分を使用して、56％の使用率スパーク放電、完全な互換性とハイブすることができます。ストリーミング、SparkRの使用率は27％、24％でした。
そして、カフカRedisのは、メッセージキューとデータキャプチャ技術は、最も一般的に使用される成分であり、
メッセージキューミドルウェアは、主にデカップリング、非同期処理、トラフィッククリッピング、ニュースおよび通信問題のアプリケーションを解決するために、分散システム、重要な構成要素です。カフカは、最も広く42％を占め、使用しました。Redisのは38％を占めました。28％を占め、ActiveMQのが続きます。
全体的なクラウド時代の下でアプリケーション開発者
デジタルの世界では、技術は、関係なく、家族の、記事の最初として、データの値を探索するために、データを征服するために海「パワー」はクラウドコンピューティングです。雲の点で、研究報告によると、現像剤の34％が使用される容器を開発するために、33％の現像剤容器の使用は技術ではありません。ソフトウェア開発の三つの要素うち開発クラウドベース/ブラウザIDEキャリーは、最も一般的なのは、高速起動速度、操作の容易さであるとデスクトップIDEに匹敵することができます。
とき（など国内のAIチップ、ARMサーバチップ、など）は、新しいインフラストラクチャ・プラットフォームの国内開発の使用、一般的に使用されるソフトウェア・スタック/オープンソースコンポーネント/基本ライブラリ/ライブラリ加速度が適応の欠如、開発者やメーカーの28％に相当する場合は選択します適切な適応の共同開発。また、ARMアーキテクチャのCPUおよびx86シリーズCPUとは対照的に、多くの回答者は、ARMアーキテクチャのコア原因を選択した価格に加えて、互換性、開発者の13％は、マルチコアCPUでARMアーキテクチャを考えます利点。
この時点でKunpengプロセッサ、Huawei社は、高性能、高スループット、高集積化やその他の機能をリリースするだけでなく、ビッグデータ、分散ストレージ、データベース、ネイティブアプリケーションやクラウドサービスおよび他の利点のシーンのためのARMエコシステムに基づいてで、深さの最適化を行いました。シーンデータが大で、要求を処理する同時大容量の大容量データを一致Huawei社ROC高さを多核前記スペースと電力を節約しながら、性能が30％向上させることができます。
どのように「ベント」ビッグデータをつかむには？
要約すると、実行中のクロックは、ビッグデータが徐々に科学的・商業地域に概念から拡張し、デジタル情報の様々な傾向されている、もはや単一の規律ではありません。このために、宮殿講師メルボルン大学は明らかに道がコメント、「ビッグデータにおける現在の開発ブームが奨励されています。企業は、本当に盲目的に、トレンドに従うのではなく、データの恩恵を受けるがあるのはあなたビッグデータの才能優秀なチームを構築するための最初の必要性。と言って意志として、少数が、罰金、ビッグデータの良いチーム、同時に高感度の必要性は、製品開発のための技術者のいくつかを理解している、また、非常に強固な理論的基礎を必要とし、それが現実的な問題に描画することができますようにモデル化し、アルゴリズム設計人。本当に多く実現するためには2つだけのアプローチ、製品や技術の深いレベルの探査、業界によると、繁栄のを。」
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