云分析的未来

2015-03-30 |  作者:IBM大数据专家 James Kobielus |  来源:来自互联网

摘要应用案例的爆炸性增长也促进了云分析的增长。不过,真的能够确认云是IT平台的最终形态吗?

【CNW.com.cn 独家译稿】应用案例的爆炸性增长也促进了云分析的增长。不过,真的能够确认云是IT平台的最终形态吗?

历经转折点总是让人们感到兴奋和些许的不安。例如,目前IT世界正在经历一个转折点。我们正处在一个云计算呈指数级增长的阶段。许多行业观察人士预测,云不仅仅将变得无处不再,同时还预测它们将成为IT基础设施、应用和商务的唯一平台。

大数据分析可能会成为促使我们加速向“万能云”前进的推动因素。大数据分析不仅是云计算的杀手级应用,同时也是云计算中其他原生的热门按需服务的关键组件。毕竟,社交、移动、物联网和安全应用都是庞大的大数据来源,它们也不可避免地会用到数据和各种先进的分析技术。

显示云服务正在增长的一个关键指标是,公有云上按需数据分析部署中的伴随性增长。美国ComputerWorld网站近期刊登了一篇名为《云分析有望继续保持增长》的文章。文中援引了分析公司Research & Markets近期研究报告中的几个观点,预测2014年至2019年全球云分析市场的复合年增长率将达到26.29%。该文章还援引了另一家研究公司Constellation Research的报告称,云分析市场到2020年的复合年增长率将达到46%,这一预测结果远远高于之前Research & Markets的预测。不过,多名分析师认为,云分析市场的复合年增长率可能为25%左右。

因此,我可能需要修订一下我在两年前的预测结果。当时,我的看法是,“目前宣布云是大数据分析的最终平台还过于仓促。”而我的修改后的预测是,“目前软件包、工具、专家集成系统和其他部署模式,已经在多种环境中明确展示出了自己的优势。大数据解决方案必须要在多强争霸的竞争格局中证明自身的价值。”

不过,目前我并不确定旧的解决方案能否抵挡得住云服务在性价比方面的竞争优势。对于大数据和其他应用来说,云的价值定位源自于多个关键特性:大规模并行计算、拍字节级扩展、按需定制的资源池、弹性预置、自助式访问与使用、灵活的虚拟化。此外,云的安全性和稳定性也在不断得到增强。

或许我们应该已经看到了一些征兆。在以前的博文中,我虽然曾经针对大数据使用案例列出了云的“甜蜜点”,这当中存在一些牵强之处。首先,我曾经认为,以下是公有云的主要使用案例:被托管在云上的所有企业应用、需要合理预处理的海量外部数据源、规模庞大但寿命很短的分析沙箱的弹性预置、可查询的外部存档。不过,当用这些应用案例描述许多社交、移动、物联网、流和安全应用时,我们必须承认,这解释了云领域中的许多增长。

不过,最重要的是,我认为“如果我们将私有云和混合云部署模式也纳入到云的范畴,大数据应用的范围也将变得更为宽泛。”这也可以解释在过去几年中(+微信网络世界),企业云计算部署增长的原因。实际上,我们必须要识别企业应用市场中的任何创业行为,因为无法预测这些解决方案是采用公有云,还是“公-私混合云”的部署模式,或者是涉及到两个或多个公有云解决方案的“多云”模式。

在未来十年可以明确的是,大多数客户将通过云服务满足自己的IT需求。这就带来了一个问题,这些预测趋势都是建立在人们对云的支持上的。如果未来某天人们转而支持另外一种新的平台算法,这种趋势是否会衰退?

物联网所带来的“雾计算”的扩展是否会为更多“端对端”或是“网状”网络模式的出现铺平道路?在“雾计算”当中,数据、处理和其他的分布式资源都被分散在数以万计的边缘节点中,这与目前流行的共享服务多租户、SaaS(软件即服务)模式截然不同。

现在就开始展望大数据分析平台的下一步演进步骤并非为时过早。现在就断言云将是IT平台的最终形态就像Thomas J. Watson在上世纪四十年代预测“全球只需要五个数据处理系统”一样可笑。在二十一世纪初,我们的技术专家需要意识到,随着某个不曾预见到的分布式新数据网络的出现,我们可能必须要调整自己对未来的预测。(范范编译)

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