- 第一期
- 第二期
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業(yè)務(wù)
“業(yè)務(wù)”痛點(diǎn)是指一個(gè)組織試圖用大數(shù)據(jù)分析來(lái)解決的問(wèn)題。這里的痛點(diǎn)是如何將數(shù)據(jù)和分析部署到更多部門(mén)的終端用戶(hù)，以更快地從數(shù)據(jù)中獲得更多價(jià)值 — 創(chuàng)新和差異化。
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成本
一旦計(jì)算出支持業(yè)務(wù)用例的分析，組織就需要決定在何處運(yùn)行AI應(yīng)用程序，以最大限度地節(jié)約成本。業(yè)務(wù)需求驅(qū)動(dòng)出最優(yōu)的基礎(chǔ)設(shè)施組合。以往一直是在公共云或內(nèi)部數(shù)據(jù)中心之間抉擇，組織試圖在資本支出和運(yùn)營(yíng)支出之間實(shí)現(xiàn)權(quán)衡。
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風(fēng)險(xiǎn)
無(wú)論部署在何處，部署都應(yīng)確保組織作為一個(gè)整體符合企業(yè)、行業(yè)或法律合規(guī)。企業(yè)需要權(quán)衡實(shí)施的復(fù)雜性、云供應(yīng)商鎖定、數(shù)據(jù)和系統(tǒng)安全、數(shù)據(jù)位置/主權(quán)、資源爭(zhēng)用和政府合規(guī)等等一系列風(fēng)險(xiǎn)。
業(yè)務(wù)趨勢(shì)和挑戰(zhàn)
數(shù)據(jù)是創(chuàng)建高效業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、發(fā)掘新的營(yíng)收增長(zhǎng)點(diǎn)和實(shí)現(xiàn)卓越客戶(hù)體驗(yàn)的基礎(chǔ)。隨著世界越來(lái)越以技術(shù)為中心，數(shù)據(jù)來(lái)源和數(shù)據(jù)流的數(shù)量不斷增加，企業(yè)正面臨著使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用軟件來(lái)應(yīng)對(duì)驚人數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)多樣性的挑戰(zhàn)。在最新的大數(shù)據(jù)分析工作負(fù)載解決方案的幫助下，使用人工智能（AI）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）算法，是處理如此龐大和復(fù)雜的數(shù)據(jù)量的有效且最成熟的方法。事實(shí)上，世界各地的企業(yè)都在采用“人工智能優(yōu)先”的方法來(lái)提高他們的分析能力，并更加側(cè)重于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。
數(shù)據(jù)是創(chuàng)建高效業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、發(fā)掘新的營(yíng)收增長(zhǎng)點(diǎn)和實(shí)現(xiàn)卓越客戶(hù)體驗(yàn)的基礎(chǔ)。隨著世界越來(lái)越以技術(shù)為中心，數(shù)據(jù)來(lái)源和數(shù)據(jù)流的數(shù)量不斷增加，企業(yè)正面臨著使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用軟件來(lái)應(yīng)對(duì)驚人數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)多樣性的挑戰(zhàn)。在最新的大數(shù)據(jù)分析工作負(fù)載解決方案的幫助下，使用人工智能（AI）技術(shù)，實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）算法，是處理如此龐大和復(fù)雜的數(shù)據(jù)量的有效且最成熟的方法。事實(shí)上，世界各地的企業(yè)都在采用“人工智能優(yōu)先”的方法來(lái)提高他們的分析能力，并更加側(cè)重于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)。
大數(shù)據(jù)的工作負(fù)載和不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)對(duì)計(jì)算量和存儲(chǔ)空間的要求都很高。許多組織將這種需求等同于公共云。公共云支持高可用性和計(jì)算資源的快速擴(kuò)展，以支撐大數(shù)據(jù)AI/機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，同時(shí)降低基礎(chǔ)設(shè)施復(fù)雜性并增強(qiáng)業(yè)務(wù)靈活性。
許多組織發(fā)現(xiàn)，僅僅依賴(lài)于公共云很快就會(huì)導(dǎo)致成本激增。隨著計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)和容器化技術(shù)的進(jìn)步，在公共云上運(yùn)行大數(shù)據(jù)分析不再是唯一的選擇。當(dāng)然，對(duì)于小型應(yīng)用程序（小于1pb的數(shù)據(jù)），公共云通常是一種可行且具有成本效益的選擇。但對(duì)于具有pb級(jí)數(shù)據(jù)的大規(guī)模環(huán)境則可以從本地解決方案中獲益更多。
當(dāng)今業(yè)界最流行的趨勢(shì)是采用混合云方法。根據(jù)451 Research的調(diào)查，85%的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者希望能夠在多云/數(shù)據(jù)中心環(huán)境中運(yùn)行他們的分析工作負(fù)載。這與IDC的預(yù)測(cè)相呼應(yīng)，IDC預(yù)計(jì)到2022年，全球超過(guò)90%的企業(yè)將依靠本地私有云、公共云和傳統(tǒng)平臺(tái)來(lái)滿(mǎn)足其基礎(chǔ)設(shè)施需求為什么采用混合云？因?yàn)樗鼮槿蚱髽I(yè)普遍遭遇的痛點(diǎn)提供了最優(yōu)解決方案。
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Cloudera私有云
值得欣喜的是對(duì)于這些業(yè)務(wù)難點(diǎn)有一個(gè)解決方案，這個(gè)解決方案就是私有云。私有云減少了公共云的成本負(fù)擔(dān)，同時(shí)也完美規(guī)避了單個(gè)本地?cái)?shù)據(jù)中心的不足。例如，單個(gè)數(shù)據(jù)中心這一方法導(dǎo)致了資源爭(zhēng)用和可升級(jí)性問(wèn)題，這會(huì)導(dǎo)致拉低資源ROI、增加風(fēng)險(xiǎn)、運(yùn)營(yíng)效率低下，以及部署新分析用例的價(jià)值難以立竿見(jiàn)影。如果有可能把您的企業(yè)數(shù)據(jù)中心變成私有云就好了 — 現(xiàn)在就可以這樣做了！
值得欣喜的是對(duì)于這些業(yè)務(wù)難點(diǎn)有一個(gè)解決方案，這個(gè)解決方案就是私有云。私有云減少了公共云的成本負(fù)擔(dān)，同時(shí)也完美規(guī)避了單個(gè)本地?cái)?shù)據(jù)中心的不足。例如，單個(gè)數(shù)據(jù)中心這一方法導(dǎo)致了資源爭(zhēng)用和可升級(jí)性問(wèn)題，這會(huì)導(dǎo)致拉低資源ROI、增加風(fēng)險(xiǎn)、運(yùn)營(yíng)效率低下，以及部署新分析用例的價(jià)值難以立竿見(jiàn)影。如果有可能把您的企業(yè)數(shù)據(jù)中心變成私有云就好了 — 現(xiàn)在就可以這樣做了！
作為合作伙伴，Cloudera/Dell/Intel提供了在私有云上運(yùn)行大數(shù)據(jù)AI/機(jī)器學(xué)習(xí)分析工作負(fù)載的解決方案。這種聯(lián)合解決方案使公有云內(nèi)部部署具有靈活性，同時(shí)也為企業(yè)在未來(lái)采用混合云架構(gòu)夯實(shí)了基礎(chǔ)。該解決方案由運(yùn)行在Dell PowerEdge服務(wù)器上的CDP（Cloudera Data Platform, CDP）私有云版本，與Dell EMC PowerSwitch硬件進(jìn)行集群組網(wǎng)。算力由英特爾處理器提供，采用英特爾最新技術(shù)，支持復(fù)雜的人工智能和數(shù)據(jù)分析應(yīng)用。此外，編配層由容器化技術(shù)處理，以實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序和管理的靈活性、高可用性和資源優(yōu)化。聯(lián)合解決方案的好處在于：
- 更快實(shí)現(xiàn)價(jià)值
- 優(yōu)化成本
- 風(fēng)險(xiǎn)降低
最終，Cloudera/Dell/Intel的私有云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了公共云的敏捷性和靈活性，同時(shí)也實(shí)現(xiàn)了企業(yè)數(shù)據(jù)中心的安全和可控。
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