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    三种云部署方式 助企业实现高性能云存储

    用户把他们的基础设施移出数据中心以外,总是会涉及延迟问题,那些寄希望于云供应商能够提供高性能的云存储的用户,就不得不学会妥协,要么部分地放弃对高性能的要求,要么就只有选择内部部署。 高性能云存储曾经一度被认为是难以实施的,但是,现在有越来越多的新兴技术纷纷问世,它们可以让用户鱼与熊掌兼得,也就是说用户可以使用基于云的基础设施运行IO密集型和对延迟敏感型的应用。 高性能云存储可以让企业用户在受到云存储限制所制约的云中运行高要求的数据库应用。它不仅可以让用户实现应用的本地部署,而且能够通过广域网利用廉价的可扩

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    从安全和成本来看企业混合云的演变

    爆炸性的数据让企业考虑混合云存储来满足容量需求。但云的成本和安全问题需要解决。 各种规模的企业都面临非结构化数据集前所未有的增长速度。 增长的速度和使用的容量主要是源于捕捉和传输数据的物联网设备的快速部署。 许多小型企业正寻求公共云来帮助他们跟上这种爆炸性增长。 虽然他们的独特需求和成本现实要求小型企业与大型企业相比,寻求不同的云方案,但是,企业混合云方案可能可行。 企业混合云在企业内部数据中心中保存一部分数据,并在公共云存储设施中保存一部分。通常,企业内部存储保存大部分活跃数据,减轻公共云存储中固有的延迟

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    将Hadoop作为基于云的托管服务的优劣势分析

    Apache Hadoop是一种开源软件框架,能够对分布式集群上的大数据集进行高吞吐量处理。Apache模块包括Hadoop Common,这是一组常见的实用工具,可以通过模块来运行。这些模块还包括:Hadoop分布式文件系统(HDFS)、用于任务调度和集群资源管理的 Hadoop YARN以及Hadoop MapReduce,后者是一种基于YARN的系统,能够并行处理庞大的数据集。   Apache还提供了另外的开源软件,可以在Hadoop上运行,比如分析引擎Spark(它也能独立运行)和编程语言Pig。   Hadoop 之所以广受欢迎,就是因为它为使用大众化硬件处理大数据提供了一种几乎没有限制的环境。添加节点是个简单的过程,对这个框架没有任何负面影响。 Hadoop具有高扩展性,能够从单单一台服务器灵活扩展到成千上万台服务器,每个集群运行自己的计算和存储资源。Hadoop在应用程序层面提供了高可用性,所以集群硬件可以是现成的。   实际的使用场合包括:在线旅游(Hadoop声称它是80%的网上旅游预订业务的可靠的大数据平台)、批量分析、社交媒体应用程序提供和分析、供应链优化、移动数据管理、医疗保健及更多场合。   它有什么缺点吗? Hadoop很复杂,需要大量的员工时间和扎实的专业知识,这就阻碍了它在缺少专业IT人员的公司企业的采用速度。由于需要专家级管理员,加上广泛分布的集群方面需要庞大的成本支出,从中获得商业价值也可能是个挑战。I   集群管理也可能颇为棘手。虽然Hadoop统一了分布式计算,但是配备和管理另外的数据中心、更不用说与远程员工打交道,增添了复杂性和成本。结果就是,Hadoop集群可能显得过于孤立。

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