云計算是實時大數據分析落地的最佳途徑

大數據時代的到來，不僅意味著數據本身的快速增長，還意味著數據挖掘難度的巨大幅增加。

首先是數據規(guī)模爆炸式增長后，傳統(tǒng)數據分析模型的失效；其次數據類型成倍速增加后，多結構數據收集分析難度大大增加；再次是海量非結構化數據快速增長后，離散數據間關聯難度的大幅提升。如何從海量數據中間找到關聯，并挖掘出信息價值，已成為企業(yè)贏得大數據時代機遇的必須面對的問題！

當今社會，企業(yè)業(yè)務發(fā)展速度驚人，隨著市場競爭的加劇，企業(yè)對信息系統(tǒng)的響應速度提出了更高的要求。為實現企業(yè)縮短響應時間的目標，企業(yè)必須要在事件發(fā)生時作出實時的交易信息評估，基于實時數據進行動態(tài)的問題處理。相比傳統(tǒng)企業(yè)的大數據分析需求，當前以社交網絡數據挖掘、用戶網絡行為挖掘、移動數據挖掘為代表的新型業(yè)務對大數據分析的實時性要求更加嚴格。傳統(tǒng)通過將大任務分隔成小任務，再分配到大量閑置計算資源中進行離線運算的方法已不能滿足當前企業(yè)需求。

云計算的網絡特性和在線特性使它成為解決實時大數據分析問題的理想選擇。不過基于云計算的實時大數據分析對網絡環(huán)境、存儲系統(tǒng)交互效率提出了更高的要求。

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