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大數(shù)據(jù)擁抱云計(jì)算,讓數(shù)據(jù)變得智能化

獨(dú)愛72H ? 來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net ? 作者:企業(yè)網(wǎng)D1Net ? 2020-03-20 14:06 ? 次閱讀
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(文章來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net)

數(shù)據(jù)怎么樣才能對(duì)人有用?人們整天都在討論大數(shù)據(jù),其實(shí)數(shù)據(jù)本身并不是有用的,必須要經(jīng)過一定的處理。例如你每天跑步帶個(gè)手環(huán)收集的也是數(shù)據(jù),網(wǎng)上這么多網(wǎng)站也是數(shù)據(jù),簡(jiǎn)稱為Data,數(shù)據(jù)本身并沒有什么作用,但是數(shù)據(jù)里面包含一些很重要的東西,叫做信息(Information),數(shù)據(jù)雜亂無章,只有經(jīng)過了梳理和清洗,才能夠稱為信息。信息里面包含了很多規(guī)律,我們需要從眾多信息中將規(guī)律總結(jié)出來,才能稱為知識(shí),知識(shí)才能改變命運(yùn)。

信息是很多的,但是很多人看到了信息相當(dāng)于白看,但是有人就能從信息中看到了電商的未來,有人看到了直播的未來,所以人家就牛了,如果沒有從信息中提取出知識(shí),天天只知道刷朋友圈,也只能在如今互聯(lián)網(wǎng)滾滾大潮中做個(gè)看客。有了知識(shí),然后利用這些知識(shí)去應(yīng)用于實(shí)踐,有的人就會(huì)做得非常好,這個(gè)東西叫做智慧Intelligence。有知識(shí)并不一定有智慧,很多學(xué)者很有知識(shí),已經(jīng)發(fā)生的事情可以從各個(gè)角度分析的頭頭是道,但一到實(shí)踐就歇菜,并不能轉(zhuǎn)化成為真正的智慧。而很多的創(chuàng)業(yè)家之所以偉大,就是通過獲得的知識(shí)應(yīng)用于實(shí)踐,最后做成了很大的生意。

數(shù)據(jù)的處理分五個(gè)步驟,全部完成了才最后才會(huì)升華智慧。第一個(gè)步驟:數(shù)據(jù)的收集。首先得有數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)的收集有兩個(gè)方式,第一個(gè)方式是拿(Pull),專業(yè)點(diǎn)的叫爬取或者抓取,常見的搜索引擎就是這么干的,它把網(wǎng)上的信息都下載到它的數(shù)據(jù)中心,然后被你搜索出來。比如你去搜索的時(shí)候,返回的是一個(gè)列表,這個(gè)列表為什么會(huì)在搜索引擎的公司里面呢,就是因?yàn)樗堰@個(gè)數(shù)據(jù)都爬下來了。

但是你一點(diǎn)鏈接,點(diǎn)出來這個(gè)網(wǎng)站就不在搜索引擎它們公司了。比如說搜狐有個(gè)新聞,你拿百度搜出來,你不點(diǎn)的時(shí)候,那一頁在百度數(shù)據(jù)中心,一點(diǎn)出來的網(wǎng)頁就跳轉(zhuǎn)到搜狐的數(shù)據(jù)中心了。另外一個(gè)方式就是推送,有很多終端可以幫我收集數(shù)據(jù),比如說智能手環(huán),可以將你每天跑步的數(shù)據(jù),血壓的數(shù)據(jù),心跳的數(shù)據(jù)都上傳到數(shù)據(jù)中心里面。

第二個(gè)步驟是數(shù)據(jù)的傳輸。常見的會(huì)通過隊(duì)列方式進(jìn)行,數(shù)據(jù)量實(shí)在是太大了,數(shù)據(jù)必須經(jīng)過處理才會(huì)有用,但是系統(tǒng)處理不過來,只好排排隊(duì),一條條地處理。

第三個(gè)步驟是數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)?,F(xiàn)在數(shù)據(jù)就是Money,掌握了數(shù)據(jù)就相當(dāng)于掌握了金錢。要不然你看購物網(wǎng)站怎么知道你想買什么呢?就是因?yàn)樗心銡v史的交易信息,然后通過這個(gè)信息分析出你的購物習(xí)慣。

第四個(gè)步驟是數(shù)據(jù)的處理和分析。上面存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)是原始數(shù)據(jù),原始數(shù)據(jù)多是雜亂的,還有很多垃圾數(shù)據(jù),因而需要清洗和過濾。對(duì)于整理過的數(shù)據(jù),就可以進(jìn)行分析,從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類,或者發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的相互關(guān)系。比如著名的啤酒和紙尿布的故事,就是通過對(duì)人們的購買數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)分析,發(fā)現(xiàn)了男人在買尿布的時(shí)候,會(huì)同時(shí)想要購買啤酒,這樣就發(fā)現(xiàn)了啤酒和尿布之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,掌握了規(guī)律,然后應(yīng)用到實(shí)踐中,將啤酒和尿布的柜臺(tái)放到一起,這就是一種智慧。

第五個(gè)步驟就是對(duì)于數(shù)據(jù)的檢索和挖掘。檢索就是搜索,俗話說外事不決問谷歌,內(nèi)事不決問百度。兩大搜索引擎都是將分析歸納后的數(shù)據(jù)放入搜索引擎,從而方便人們找到想要的信息。還有一個(gè)就是挖掘,搜索出來的信息還需要從中挖掘出相互的關(guān)系。例如財(cái)經(jīng)檢索,當(dāng)搜索某個(gè)公司股票的時(shí)候,該公司的管理層是不是也應(yīng)該被挖掘出來?如果僅僅搜索出這個(gè)公司的股票漲的特別好,你就去買了,結(jié)果第二天就跌了,這不坑人么?所以通過各種算法挖掘數(shù)據(jù)中的關(guān)系,形成知識(shí)數(shù)據(jù)庫,十分重要。

數(shù)據(jù)分析是一項(xiàng)很有意思的技術(shù),其功能就是幫我們梳理數(shù)據(jù),存儲(chǔ)信息,并從信息中總結(jié)規(guī)律。當(dāng)數(shù)據(jù)量很小的時(shí)候,幾臺(tái)機(jī)器就能分析并解決問題。但是,慢慢的當(dāng)數(shù)據(jù)量越來越大,大到最強(qiáng)的超級(jí)計(jì)算機(jī)都解決不了問題的時(shí)候,該怎么辦呢?這時(shí)就要聚合多臺(tái)機(jī)器的力量,也就是使用云計(jì)算的力量。

對(duì)于數(shù)據(jù)的收集,以物聯(lián)網(wǎng)為例,外面部署這成千上億的檢測(cè)設(shè)備,將大量的溫度,濕度,PH值,PM2.5等等數(shù)據(jù)統(tǒng)統(tǒng)收集上來,對(duì)于網(wǎng)頁的搜索引擎來講,需要將整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)所有的網(wǎng)頁都下載下來,這顯然一臺(tái)服務(wù)器做不到,需要多臺(tái)服務(wù)器組成分布式系統(tǒng),每臺(tái)機(jī)器下載一部分,同時(shí)工作,才能在有限的時(shí)間內(nèi),將海量的網(wǎng)頁下載完畢。

對(duì)于數(shù)據(jù)的傳輸,一個(gè)內(nèi)存里面的隊(duì)列肯定會(huì)被大量的數(shù)據(jù)擠爆,于是就產(chǎn)生了基于存儲(chǔ)系統(tǒng)的分布式隊(duì)列,這樣的隊(duì)列可以多臺(tái)服務(wù)器同時(shí)傳輸,隨你數(shù)據(jù)量多大,只要我的隊(duì)伍足夠多,隊(duì)列足夠粗,就能夠撐得住。

對(duì)于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)也是一樣,一臺(tái)服務(wù)器的文件系統(tǒng)肯定是放不下了,那我們就做一個(gè)很大的分布式文件系統(tǒng)來做這件事情,把多臺(tái)機(jī)器的硬盤打成一塊大的文件系統(tǒng)。再比如數(shù)據(jù)的分析,可能需要對(duì)大量的數(shù)據(jù)做分類,統(tǒng)計(jì),聚合,一臺(tái)服務(wù)器肯定搞不定,處理幾百年也分析不完,于是就有了分布式計(jì)算的方法,將大量的數(shù)據(jù)分成小份,每臺(tái)服務(wù)器處理一小份,多臺(tái)服務(wù)器并行處理,很快就能算完。
(責(zé)任編輯:fqj)

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