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大数据迁移方案范文1
满足用户的个性化需求
中桥咨询的一份大数据调查报告显示，大部分中国用户还处于“系统整合”阶段，需要对来自企业内外部的大量数据进行收集和整理。
“为什么现在用户对大数据解决方案求贤若渴？”高国辉自问自答，“因为传统的技术和解决方案已经无法解决用户当前遇到的诸多应用难题，比如实时交易数据的处理和分析等。金融行业提出‘小核心、大’，电信运营商积极构建双活的数据中心都是从各自的实际需求出发，以应对大数据带来的新挑战。美国的某电信运营商就采用戴尔的SharePlex技术构建了双活的数据中心。”
其实，无论企业的数据量有多大，数据是结构化还是非结构化，戴尔都可以提供具有针对性的解决方案。Spansion是一家知名的制造企业，它希望通过升级现有的数据库来更好地支持其关键统计流程，从而达到提升业绩的目标。为此，它采用了戴尔的SharePlex技术对原有的Oracle数据库进行升级，不仅安全地完成了数据库的迁移，而且节省了大量资金。
“诸如此类的例子还有许多。”高国辉介绍说，“不同的用户，在大数据方面的需求不同，而且对价格的敏感度不同，这就决定了用户在选择大数据解决方案时有其‘个性化’的需求。比如，许多互联网企业十分热衷采用基于Hadoop的解决方案，就是考虑到经济性的问题。戴尔的优势就在于，可以为不同的用户提供适合其需求的大数据解决方案。”
戴尔软件事业部已成为戴尔企业级端到端解决方案的核心组成部分。具体到软件解决方案本身，戴尔也强调端到端，比如戴尔软件可以提供从移动办公管理到信息数据管理再到数据中心和云计算的全面软件解决方案。其中，信息数据管理软件就与大数据直接相关，它包括数据库管理、应用系统及数据集成，以及大数据分析等产品。
全面的软件解决方案
上文提到的SharePlex以及Boomi等就是用户比较喜欢的戴尔软件产品。高国辉举例说，无论是结构化数据还是非结构化数据，无论数据在本地还是云端，通过Booming都可以实现整合和统一管理。“在大数据方面，我们强调的是如何帮助客户实现简化。比如，通过戴尔Toad软件，可以连接不同类型的数据库，借助Boomi还可以将本地的数据库与云中的数据相结合，然后通过戴尔的商业智能套件进行分析和展示，甚至还可以基于戴尔Kitenga软件进行深度数据挖掘。”高国辉补充说。
大数据迁移方案范文2
近几年，人们对数据保护的关注程度越来越高。频发的系统宕机或人为误操作造成的数据损失，让人们不得不小心翼翼地对待数据的备份、容灾。除了传统的数据保护软件厂商以外，越来越多的存储硬件厂商也将一部分精力转移到数据保护上，并且开始进行主存储与备份整合的研究和实践，比如惠普、EMC、华为等。
除了数据保护市场的竞争日益加剧以外，大数据、云计算等新兴应用也对数据保护提出了更高的要求。如何对大数据进行备份？云中的数据还需要保护吗？针对这一系列问题，本报记者独家采访了Commvault公司中国区技术总监蔡报永。
数据保护和数据访问都重要
“新的厂商若想进入数据保护市场，首先要有一个学习的过程，其次就是要带来革命性的解决方案。传统的数据备份和恢复模式已经不能适应现在数据的变化，尤其是针对大数据的保护，迫切需要创新的技术和解决方案。”蔡报永表示。
传统的备份、归档被认为是二级和三级存储。备份或归档系统中的数据似乎与生产系统中的数据没有任何关系。但是未来，新的数据保护技术在数据产生的同时就可以完成对数据的保护工作，这样就减小了备份窗口，从而更有利于对大数据的保护。蔡报永介绍说：“目前，已经有客户提出了这样的需求，只是还没有一种有效的方法可以全面满足用户的需求。CDP（持续数据保护）虽具有相关的功能，但在很多方面还存在局限性，比如没有考虑到整个数据生命周期的管理，只是一个简单的数据复制过程。”
Commvault一直致力于数据保护和管理产品的创新。蔡报永介绍说，未来Commvault的产品研发将主要集中在以下两个方向：第一，更好地解决生产数据的保护问题，将数据备份与生产数据的存储相结合，在数据产生时即完成数据的备份，Commvault的软件会与存储设备进行更深入的融合;第二，在对数据进行妥善保护之后，还必须实现更有效的数据访问，让数据的使用和访问更加方便。
“我们会提供开放式的API，让应用可以直接、透明地访问后端的存储数据。”蔡报永介绍说，“未来，我们会在现有软件的基础上进一步延伸，增强与生产存储系统的结合，并在软件虚拟化这个层面上继续完善。”
软件定义存储是方向
同样是数据保护解决方案提供商，飞康已经率先推出了新型的软件定义存储平台FreeStor，它不仅适用于数据保护，而且已经将触角延伸至主存储，并在底层实现了全面的虚拟化，在数据控制方面拥有更多的主动权。蔡报永表示，未来在产品开发方面，Commvault也会有类似的尝试，比如与硬件的快照功能相结合。在生产数据写入存储系统之前，Commvault的软件就可以抓取数据。不管数据是在主存储中，还是在二级或三级存储中，Commvault的软件都可以进行管理和控制。
随着大数据时代的到来，软件定义存储这种方式将大行其道。如果还采用传统的备份或恢复方式，用户不可能有充足的窗口快速实现对大数据的保护，毕竟备份的速度是有限的。
目前，Commvault还没有所谓的软件定义存储产品。Commvault现有的产品能够做到的，是适应各种类型的存储架构和设备。无论是传统的集中式存储，还是分布式存储，或是软件定义存储，Commvault的软件都能与之配合。“原来，我们主要做的是数据进入备份或归档系统中之后的管理工作。现在，从生产系统到备份、归档，我们都可以实现统一的数据管理。”蔡报永表示。
软件定义存储是一个全新的架构，如果用户想使用它，意味着可能要对原有的存储架构进行改动，比如要在生产系统中增加一个虚拟化层，才能更好地控制数据。对此，用户事先要有心理准备。软件定义存储并不是一个单独的产品或功能，而是一个平台，其销售模式、应用模式和服务模式都与传统存储有很大不同。用户接受这样一种新的架构需要一个循序渐进的过程。软件定义存储本身也必须在稳定性、可靠性、经济性等方面做得更好，带给用户实实在在的利益，这样才会吸引某些用户率先进行尝试。软件定义存储最大的益处是可以避免用户被某些硬件平台和厂商绑定，让存储变得更加灵活。
蔡报永告诉记者，Commvault已经着手进行与软件定义存储相关的研发，在新版本的软件中，整体架构和功能都会有变化。“用户之所以下大力气保护数据，其实并不是单纯地为了保护而保护，而是希望更好地利用数据，在抓取数据后，还要对数据进行索引、分析和利用，这样才能充分发挥数据的价值。”蔡报永举例说，“现在，对大数据进行分析，通常采用的方式是从生产数据中心抽取一部分数据，然后放到一个大数据平台上再进行分析。以后，这一方式可能会改变。在数据产生后，Commvault的软件可以即时抓取数据，在做好数据保护的同时形成数据索引，为接下来的大数据分析做好准备。用户不像原来那样只能分析一部分生产数据，而是可以对全部的生产数据进行分析。这是传统的备份软件与Commvault的数据管理软件最大的区别。”
云上就安全吗
近期，支付宝、携程网先后出现服务中断的情况。有人说，如果采用了云备份、云容灾，也许就不会出现这种情况。云能解决一切吗？
据蔡报永的观察，中国用户现在很少将数据直接备份到云中。在中国，率先尝试将数据备份到云中的只有两类用户。一类是在中国开展业务的跨国企业，它们在本地拥有备份软件，同时还利用云存储进行数据保护。Commvault的软件可以帮助这类用户直接将数据备份到公有云中，无论这朵云是Windows Azure还是亚马逊AWS。还有一类企业，它们的业务本身就在云上运营。因此，数据全部存储在云中。这类企业的IT资源全部由第三方的云服务商提供，数据保护服务当然囊括其中。
大数据迁移方案范文3
1、要赢得利益相关者的信任
大数据正确的分析方法是业务而不是技术，在开始部署大数据应用之前，赢得业务部门的信任，增强其信息至关重要。首先，利益相关者会帮助你获取所需要的资源，包括团队、资金和必要的数据资源，让你的项目取得成功。其次，任何数据分析只有被付诸实践才是有效的。如果主要管理者不愿意基于大数据分析结果对业务进行改进，那么所有的投入都会被浪费。
因此，增强利益相关者的信心将是当务之急。
2、专注于那些对于企业至关重要的问题
对于很多大的机构或者企业而言，如果能够进行数据归档并进行离线，采用几乎免费的集群数据库将会带来巨大的成本节省，这是非常普遍的。
如果能够对非结构化数据进行迁移，将会帮助企业节省大量的购买授权的成本，而部署和管理这样的系统，就需要投入进行系统架构，而所节省的授权成本恰好可以用于系统架构的开销。
在这种情况下，给中型企业的建议就是不要更多关注投资回报率，不要过多关注成本节省。获得最大的商业利益，是需要集中重点加以阐述的口头禅。
3、培养数据科学家
要将大数据应用付诸实践，对于人才的需求首当其冲。对于拥有大量资源的大机构这尚且是一个难题，对于中等企业就更是如此了。众多的市场研究表明，对于人才的需求难以在短时间内解决。与其花重金招聘，莫不如内部挖潜。
可以挑选那些充满了激情的数据库管理人员(DBA)已经愿意学习的业务分析人员，采取适合步骤对他们进行培养。
4、正确采用本机分析技术
拥有一个企业级大数据处理平台并不意味着企业具有驾驭意义数据的能力，拥有处理大数据集群是一件非常好的事情，但问题在于你是否能够以正确方式来确保能够获预期的商业价值呢？
尽管拥有高端大数据平台，但许多企业发现还是很难获取和分析数据。鉴于大数据已经成为整个IT业热点，因此市场上会有各种产品和方案供应商，但这些产品解决方案的效果还有待观察。
5、协作是口头禅
大数据迁移方案范文4
聚焦核心技术 促进大数据应用落地
华为企业云战略规划部部长高明在分论坛上发表了“打造开放的云端大数据产业生态”的主题演讲。
中国整个大数据产业，仍然处在发展初期阶段。高明提到：“我们的数据积累还不够，具有数据思维的人才方面积累也是不够的，应用案例偏少，需要完善产业生态。可喜的是今天积累数据和以前积累数据的方式相比容易了，因为今天互联网的发展，数据的积累会更加容易一些。”
据了解，在目前中国，应用大数据最多的是互联网公司，进行广告营销；其次就是政府，现在政府数据确实比较多，包括在智慧城市，公安刑侦、舆情检测这几个领域应用比较多；再一个就是金融行业，在互联网带动下，金融行业在拥抱大数据方面非常积极。很多客户都在探索构建自己的大数据平台。“简单地说中国的大数据主要集中在三个领域，政府、互联网、公共事业，还有一小部分在其他领域。我们再看一下大数据应用需要的能力，实际上大数据是很专业、很复杂的工作，涉及到数据的采集，数据的处理、咨询和应用等等，首先要从各个领域搜集到相关的数据，这个数据量非常大；其次要用很快的速度把它分析出来，应用到各种各样的统计学模型，基于这个模型对业务进行预测。”高明总结说。
大数据的落地需要云的支撑，没有云服务的技术很难落地大数据。今天人们谈到大数据的时候，一定是全量的海量数据，能够实时分析和预测，其实云计算服务是非常匹配大数据IT需求的。从另一个方面来看，云计算本身有开放平台特性，有利于大数据的数据、共享、安全交易等等，完全可以作为承载体，来构建开放的大数据生态，促进大数据产业的应用落地。
据高明介绍，华为企业云专注于打造云基础设施服务，发挥华为在技术方面的优势，基于软硬件平台方面的优势，去构建云平台，为大数据产业落地提供技术和商业平台。华为一直聚焦在技术的层面，是永不进行数据变现的，这是华为公司高层一直强调的观念，华为的盈利不是通过客户的数据变现去完成。
华为在全球布局了六大数据研究中心，持续投入大数据核心技术的研究。跟很多做公有云的服务商不太一样，华为的企业云布局是三层架构，除了在北上广深这些大城市构建了一级节点，还在自然条件比较好，成本比较低的地方，构建了一级节点成本中心，另外在每个省都构建二级节点，这主要是为了满足当地IT的需求，以及当地的云计算和大数据产业的需求。
此外，华为还做了开放的大数据联盟，聚合国内80%以上的大数据生态伙伴，了大数据企业年度排行榜等等相关的成果，也被很多企业广泛的引用，开放联盟里的成员从事以下几大领域：数据价值咨询、大数据源、数据整合、数据可视化以及商业应用。
大数据助推智能制造
美林数据技术有限公司是国内首个军工制造业大数据落地提供商。美林数据营销总监张鹏飞认为，实现工业大数据落地是一件非常困难的事情，工业大数据若想做好，应从以下三方面考虑。
第一做好顶层设计，两化融合的架构图中心就是数据，所有的流程和组织都是围绕数据开展的。第二重视人才培养。中国大数据的技术环境还处于起步阶段，需要培养一批懂业务、懂数据、懂分析的人才，企业也要做好人才培养工作。第三做好从数据流程化向数据资产化转移。以前企业在生产过程中产生的数据，更多的是作为备份、归档、查阅使用，将来对生产过程中产生的数据，就要进行资产化的利用，发挥数据资产的价值。
利用大数据可以对产品的研发进行创新，帮助数字化车间更好地实现生产管控，提升产品质量，优化供应链以及更高效地完成产品维护。张鹏飞提到了在制造业做的典型案例：“当时客户遇到了这样一个问题，他们生产的钢铁缺陷率比较高，每年都在30%左右，客户计划用传统的解决方案去解决。
传统的解决方案一般有三种，一是对高炉进行改造，二是做原材料成分改进，三是做生产线的改造，这些方法不是时间长就是成本高。我们的团队跟客户一块儿探讨提出了解决方案，在定制了建模以后，给客户提供了工艺控制的方案，客户按照我们提供的模型去进行工艺参数的设置。缺陷率从原来的30%降低到了1.8%，每年大约节省2800万元。”
在谈到供应链优化时，张鹏飞说：“像航空领域的企业库存占资金的比重非常高，每年大概有4个亿左右的库存资金。这对企业的影响非常大，由于采购的影响因素非常多，它的预测没有办法用线性方法去完成。我们给客户提供了一个方案，构建了安全库存的模型，缩短了10到15天的采购周期，另外也降低了库存的资金占比，每年节省了大概1.2亿元的资金占比。”张鹏飞如是说。
为大数据应用插上云的翅膀
英特尔大中华区行业解决方案总经理王加森在演讲中提到：“英特尔CPO在数据中心市场目前占了95%的份额，不管是阿里巴巴还是亚马逊，谷歌还是百度，它的数据中心绝大部分都是Intel的处理器，还有网卡技术，所以英特尔有责任做更多的努力，促进云计算和大数据的发展。”
对于大数据在云中存在的三个问题，一个是数据的规模问题，数据是爆炸性增长的，需要找到更有效的方法储存数据，还有数据分析的速度以及安全性问题，王加森说：“Intel提供自己的CPO还有网卡，为云计算提供基础架构，从而保障大数据分析的性能，半个月之前刚刚了一个新的CPO，性能提高了18%左右。这是讲千兆网卡从万兆网卡迁移以后，性能会提高1.4倍和1.8倍左右。还有安全性的优化，2014年以后我们投资了Cloudera公司，对AES进行加密，速度可以提高17倍。”
大数据迁移方案范文5
业务定义IT的时代已经来临，现在正是IT拥抱移动设备、云服务、社交网络和大数据技术，构建第三平台的好时机。
智慧城市计划将推动针对物联网的更
大一轮投资
亚太地区的各国政府正在着手开展智慧城市计划，目的在于应对城市发展的挑战，并更合理地管理能源和资源的消耗，为进一步增长做好准备。上述计划将推动智能社会基础架构解决方案的开发，这些解决方案集先进的物联网（IoT）和机器对机器（M2M）交互等技术于一身。
智慧城市所需要的计算、网络、存储基础架构和新的软件架构将达到前所未有的规模。
各行各业都将增加大数据方案，以获
得竞争优势
对于身处高度竞争环境中的企业而言，大数据已经成为一项关键的业务需要。由HDS赞助的调查报告《CIO的蜕变与逆袭》显示，亚太地区10%的公司已经在12个月内进行了数据分析方面的投资，该投资将在未来一年增加12%。
下一代大数据解决方案不仅需要新的基础架构平台来存储和管理大量的数据池，也需要能够实时分析数据。要做到这一点，需要紧密集成横向扩展基础架构、机器学习和业务环境软件，进而实现快速、可预测的部署和最优的运行效率。
混合云将成为部署企业应用的首选
方法
随着云平台变得更加成熟，这个阶段可以让企业实现核心应用的转型，从而充分发挥私有云和公共云的组合优势。如果解决方案可以集成这两种平台提供无缝的混合云体验，将帮助企业实现更出色的成本目标，同时满足隐私和合规性要求。
精明的CIO们已经主动将企业和任务关键型应用程序迁移到私有云中，同时尝试在公有云中运行临时内部工作负载，甚至是面向客户的网络应用。混合云可以简化公有云与私有云之间的交互，实现更好的管理和控制，从而帮助解决这些问题。调查报告《CIO的蜕变与逆袭》显示，亚太地区13%的公司将在接下来的2015年进行云计算投资。
移动应用的爆发将要求技术基础架构
更具备数据驱动的性质
在过去的5年，IT部门和云服务供应商已经大举投资了对象存储技术，旨在长期保护并且保存数据。这其中关键基础便是数据驱动的存储。这种存储可以帮助企业管理多租户，并且扩展元数据，支持与其他数据资产的链接。它可以帮助企业实施数据重复删除技术，抵制不断增长的成本。
由于数据如今在各种不同的云模型之间移动，因此也必须在数据中心之外提供这些功能。企业必须想方设法对应用程序和数据实现智能且高效的远程访问，并允许通过智能设备便捷地共享信息，同时确保敏感数据受到保护。
利用监管数据隐私和保护的新法规，
大数据迁移方案范文6
NVIDIA是加速深度学习发展方面的先行者，多年来一直致力于开发深度学习软件、库和工具。曙光公司作为国内最早从事异构计算技术研究的机构，从2009年开始交付国内第一台异构计算平台至今，已然成为国内异构计算的领军企业，并在国内率先推出了适用于深度学习的XSystem系统，从软件XSharp、硬件XMachine两个方面为用户提供深度学习的硬件支撑和软件优化。2015年，曙光公司在IDIC大会上宣布联合NVIDIA成立“ICT-SUGON-NVIDIA深度学习联合实验室”。
依托于“ICT-SUGON-NVIDIA深度学习联合实验室”平台，曙光公司第一时间设计开发XMachine Pascal系统，结合曙光XSharp深度学习开发框架，为国内市场提供更高性价比的深度学习一体化解决方案。
全新一代XMachine Pascal深度学习系统，在4U空间中放置4颗板载P100芯片，单机提供84.8T以上单精度计算能力，板载nvlink高速连接，采用和NVIDIA DGX-1完全相同的拓扑结构，既可以自身进行多机扩容，又可以很好地兼容DGX-1系统。
从计算的角度看，深度学习是在大数据时代背景下一种新兴数据处理方式。通过对大量科学数据的分析，可以获取更多的深层次信息以供参考，而这一过程则需要强有力的计算平台来支撑各种维度的数据分析。今年4月，曙光公司“数据中国加速计划”，重点部署“四大数据”――即科学大数据、政府大数据、安全大数据、工业大数据，并将“科学大数据”与自身传统优势高性能计算进行有效整合，为深度学习的再升级提供了全方位保障。
