在大数据时代下,“大数据”已经成为出现频度最高的词语,大数据受到的关注越来越多,“大数据”基本上是一个包罗万象的术语,指的是收集和分析大量信息的能力。
大数据真正的财富蕴含在产业链条而非消费链条之中,因此,大数据与产业融合将成为落地的根本。目前随着基础设施布局的逐渐完善,大数据的发展已经走到一个新的临界点。
2013年,虽然大数据的应用还没有深入普及,但是已经有越来越多的行业用户引入大数据相关技术,管理、利用日益增长的各类数据提升企业竞争力。
大数据时代的到来,既带来巨大价值也带来严峻挑战,运营商也不例外,随着移动互联网时代的到来,三大运营商的传统业务和整体固网业务都已受到巨大冲击,增长呈现下滑趋势,电信运营商在大数据时代将面临来自技术和业务两个层面的挑战。
大数据和大逻辑,正在成为我们通向成功的路径。正如在实践邮件营销的道路中,我们的邮件营销生态系统变得更加复杂,我们也开始拥有越来越多具有价值的数据点......
近日,在中国灾难恢复服务外包的开创者和领军企业万国数据(GDS)悉力协助下,天津银行同城灾难恢复实战演练取得圆满成功。作为天津银行历史上第一次同城应用级灾备真实切换演练,包含了新柜面系统、中国银联跨行卡交易前置交易等两个系统。
云计算即将成为信息社会的公共资源,而数据中心则是支撑云计算服务的基础设施,如何为云计算真正建设和运行数据中心,在最近三年时间正成为中国通信和IT行业的最重要工作领域之一。
精明的IT托管用户并不会关注数据中心级别,Equinix公司的运营总监Raouf Abdel说,该公司在全球有30个托管设施。他们希望知晓的是供电规格、设施信息、数据中心维护制度和其他细节。
市场研究公司IDC预计,大数据技术及服务市场的年增长率为27%,到2017年将达到324亿美元。IDC称,大数据市场的这种增长比整体ICT市场增长高出6倍多。
数据中心中的电气系统每年都应该用红外热感应设备(IR)扫描一次,及时发现和排除由于连接松动导致的过热和故障。对于新的电气设备,要求设置供红外扫描检查用的窗口。
大数据分析对我们所有人都产生了巨大的影响。使用分析平台(比如云中的Hadoop)可以收集、存储和分析大量不同数据,并发现其中隐藏的联系、相关性和见解。
大数据中蕴含着大价值,相信每一位关注IT技术创新的人都会听过这句话。没错,从海量数据中筛选出有用的信息,然后通过各种手段将信息转化为洞察力,从而做出正确决策,推动业务发展。
大数据被炒得火热,“小数据”的重要性也不能忽视,“小数据”并不是说数据量小,而是指有针对性的、可用于支持决策的高质量数据,不需要复杂的算法、昂贵的硬件、高额的费用。
数据中心要保持稳定的运行,需要大量的专业技术人员。一般承担重要业务的数据中心都是有人24小时值守,无人值守的数据中心一般只能承担不重要业务。
大数据在移动互联网时代显得越来越重要,不仅仅是因为用户的习惯碎片化的趋势明显,更多的是因为在营销多元化情况下用户选择繁多。
目前,中国数据中心总数已经超过64万个,但实际上利用率是较低的。随着人们对建设 绿色数据中心的重视,数据中心存在的形式也会越来越多,以求达到节省能源......
大数据已经席卷了企业IT部门。一些软硬件厂商的IT部门都有高速的分析软件,高性能的硬件和基于列式的数据存储,保证了对随机分析查询的快速访问和应答。
越来越多的CSO们开始依靠数据分析来从海量数据中发现新的安全威胁,并且越来越多的企业IT部门开始利用安全分析技术,信息安全专业人员已经开始从安全分析有所收获。
随着人类的信息被数字化,数据越来越多,再加上存储与计算能力逐步提高,此时把统计学和庞大的数据融合在一起便对很多产业产生了颠覆效果。
以往,再精准的营销,对象也是某一类人, 而在大数据环境中,每一个人都可以被区别对待,提供个性化的营销方案。随着企业数据和相关信息的不断累积,数据挖掘将成为企业的重要工具。
关于数据中心的讨论一直没有停止,而新年又将会给数据中心网络带来哪些东西?结构、商业芯片和基础网络组件的投资热潮将会成为2014年数据中心网络工程的主导。
在过去几年中虚拟化已经取得了很大的进展。完善的基于处理器扩展促进了hypervisor代码库的不断改进,新一代的管理平台和其他“虚拟化监控”工具为虚拟数据中心引进了一些操作流程。
云计算和大数据有着密不可分的关系,大数据的核心之一是云计算,离开云技术大数据就没有根基和落地的可能。而作为数据的载体,硬盘对于云计算、大数据重要性同样不可忽视。
数据中心是指对各类电子信息进行集中存储、处理、传输、交换、管理等功能和服务的物理空间。各类网络、服务器设备、存储设备等是数据中心的主要IT设备。依托这些物理设备搭建的相应应用可以为我们提供各类IT服务。
在实施数据仓库的过程中,还面临着很多影响数据仓库项目成败的关键因素,而这些因素实际上并不完全是技术层面的。这也是为什么数据仓库项目失败比例很高的主要原因。
不论是私有云、公有云或是混合云,云数据中心的建设者都需要仔细考虑和解决下面这些问题:如何提高数据中心的资源利用率、如何降低整体成本、优化管理、如何应对业务的快速变化等。
大数据策略会失败吗?是时候该讨论一下这个问题了。企业才刚刚掌握如何集成ERP(企业资源规划)及其他业务应用来消除业务流程中妨碍效率的孤岛。