尊龙凯时

　　尊龙凯时（泉源：CIO时代网　作者：不详）

　　Q：大数据情形下云基础架构有多主要
？ 

    A：云和大数据在统一时段最先盛行起来，因而成了同义词

。可是，二者并不是一回事儿

。云是在集成处置惩罚器集群上实验的一种并行程序设计模式，主要用于数据麋集型漫衍式应用

。云的作用就在于此

。早在对大数据的热衷之前，云就已经保存

。但厥后云的意义变了，被看成一种结构用以建设大数据基础架构

。云以谷歌的MapReduce算法为基础，该算法是在集群中分派应用的一种要领

。谷歌的文件系统、运行系统、MapReduce应用以及漫衍式文件系统（HDFS）险些都以Java为基础，从而引发了一系列问题

。云也需要通过节点间的故障转移来提供弹性

。在众多集群中，当一个节点失效了，应该能实时举行故障处置惩罚并转移到下一个集群中去

。 

    在以后，我并不确定有了云就可以高枕无忧了

。事实上关于云已有了普遍的共识：为企业所用还需要云基础架构的许多方面起作用才行

。首先，云的焦点是NameNodes，贮存了与云集群相关的元数据（集群中的每台装备、每台装备的容量、装备的用途及其能遭受的事情负载量）

。这类信息并非随处可复制，而只保存于一个地方，因而成了云基础架构中的单点故障

。若是云集群上正举行着主要的程序处置惩罚的话，那一定要解决这类信息

。其次是JobTracker

。JobTracker是管理MapReduce使命和为差别服务器安排事情负载的这样一个组成部分，换种说法，JobTracker更靠近以专门要领剖析的数据

。需要强调的是，JobTracker也是一个单点故障，并且只保存于急群众的一台服务器上

。这些也执偾有关当下的云架构最显着的问题

。 

    云手艺自己并不简朴

。若是妄想安排云，需要足够的程序

。这些程序得能够胜任工具箱里简单程序无法做到的种种事情、得知道Pig是Pig Latin的缩写、与云运行情形息息相关

。虽然，这些程序也得知道Java、JavaScript的目的符号语言Jaql

。现现在找到能胜任PHP的程序已经不是什么难事儿了，只需找一些跨度极大的组合即可

。 

    因此首先是会有一些单点故障

。其次，云需要一些在手艺市场上没有的专项手艺

。再次，会爆发性能问题

。每个已安排云的公司都已经有了云操作方面的性能问题，因而关于其的大数据剖析会一直保存

。虽然一些问题与糟糕的写入应用代码有关，但更多的是与其架构自己有关

。许多公司在特另外服务器集群、直连存储和特另外软件工具上下了很大功夫，都只为改善云基础架构的速率和进给量

。 

    虽然，基础架构的管理也让人头疼

。一些人试图以ZooKeeper手艺来处置惩罚云基础架构管理，而许多厂商则力争以他们提供的定制产品来处置惩罚

。问题是现在照旧没有一个很好的云管理范式，似乎也没什么指望

。 

    前不久，福布斯的一篇文章表达了我要分享的另一个主要的关注点：云等同于肩负大数据项目的基础架构

。现在，商人们并不明确这一历程，也不介意如那里置大数据

。他们只是想要营业利润，要它快一点儿

。文章的作者准确地视察到云也许很是适合处置惩罚规模数据（其文章看法所在），但绝对算不上迅速而专业的剖析或实时剖析学

。因此，该文章也不可用于营业处置惩罚，只是起到了其下的某些价值作用，并且只是掌控数据的一种方法

。 

    那指向了问题的焦点，最终的真正问题是：我们将大数据用于那里
？许多人没有熟悉到这一问题，除了市场上那些想要使用大数据的商家们，他们的目的是使其产品和服务面向特定客户群体时能更为专业化

。