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每一个层面的大数据构建都是信息孤岛

发布时间:[2021-02-06] 来源:海热古说科技 点击量:

       如今,云端的结构带来的应用、环境的融合改变,尤其是加速了应用云端、数据云端、网络云端之间的融合发展,带来了更高的效率、更小的代价、更高的效率,实现了更大的优势。尤其是对于在大数据领域云计算的需求日益强烈,传统的开发平台也无法满足需求。

 

      云应用生态集成着安全、人工智能、业务智能、数据挖掘等众多独立的云平台,构建了一整套云端的大数据解决方案。具体的有工具、平台、大数据生态、大数据服务生态、大数据产品生态等一整套云平台,并且从上到下无缝的集成在一起。
 
      而这一切,每一个层面的大数据构建都是信息孤岛,比如不能进行数据流转、不能通过文本等方式传递信息、不能做到跨业务环节、跨语言、跨平台的信息传递等。以及内部部署、交付、部署等一系列繁琐的工作,而且这一系列的工作会影响到众多同事的编程开发等工作。
 
 
      为了消除这种工作量,可以通过将数据打包在一起,通过标准化的工具来处理相关的交易数据、对接渠道等信息,让所有的人都可以方便的处理好这些工作。随着云服务的不断发展,传统it服务的生态环境逐渐会在竞争激烈的环境中被同化。
 
      而新的it服务的标准也会催生新的标准,比如docker等,可以帮助用户快速搭建和使用运行大数据的生态。用于线上运行的docker的重要性本文以docker服务作为入口,探讨大数据生态系统应该采用怎样的方式对数据进行处理
 
      其中由于不同的业务场景对应用服务所需要的服务相关硬件的需求不同,比如有些场景对存储的需求较高,而存储的价格较贵;有些场景对应用服务的整体性能要求较高等。因此,如何在不同业务场景下解决这些问题对于大数据开发人员是一个大难题。luna采用更快更简单的方式来解决。
 
      首先,对数据进行压缩处理,以及合理的策略来对数据进行分流。我们都知道,大数据的操作应该用量化的方式进行操作,也就是交易数据的输入转换为对应的商品数据输出,而不是静态地把资源想象为一种虚无的大量资源或整体的流量。通过这样的实时过程,可以极大的降低数据的传输成本,从而提高数据的实时分析能力。
 
      再次,在大数据应用中不需要发布式地去部署应用,可以通过运行在一个kubernetes集群上的运行环境去实现,并且在这个运行环境中去做一些复杂的数据流转、各类型的数据转换、可视化呈现等工作。
 
      最后,将自己所有的服务配置置入到容器中运行到云中,并且利用docker-compose对服务进行集群化的管理。通过luna运行环境的集成,可以实现同一服务可以在数百个机器上同时运行。
 

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