[转帖]大数据挑战不完全是技术层面？
<font style="BACKGROUND-COLOR: #ffffff" face="Verdana"><p><font style="BACKGROUND-COLOR: #ffffff" face="Verdana"> 大数据，大概是爆红速度仅次于云计算的科技新名词，过去一年来，云计算虽然还是很热门的话题，但更热门的是大数据，情况就像几年前厂商不约而同在谈云计算一样。</font></p>
<p><font style="BACKGROUND-COLOR: #ffffff" face="Verdana"> 大数据有3种特性：Volume、Velocity、Variety，Volume指的是数据量庞大，而到底数据量要多大才算呢？这其实没有一定的界限，不过有许多企业已经面临单日数据量以数十、数百TB的速度增加，而总数据量也达到了PB（Petabyte）等级，这样的数据量已让传统的数据库难以处理；Velocity是指数据增加的速度越来越快，诸如移动化、社交网络的风行，使得数据增加的速度比传统的企业应用程式来得快很多，一旦数据增生速度越快，数据处理、分析的速度也就得跟上；而Variety则是指数据的多样性，我们现在上网不是只看看资讯，同时我们不断在产出数据：上传照片、上传视频、发微博，另一方面，IT深入生活中的各个层面，各式各样的监控器、感应器也不停地产出机器资讯，数据的型式已不像过去那么单纯了。</font></p>
<p><font style="BACKGROUND-COLOR: #ffffff" face="Verdana"> 这3个数据特性，已经是现在式，而不是未来式。然而该如何解决日渐紧迫的大数据处理问题呢？像Facebook、Twitter这样面临数据量大爆炸的网路公司，开始用Hadoop、NoSQL等新兴技术来解决问题。</font></p>
<p><font style="BACKGROUND-COLOR: #ffffff" face="Verdana"> Hadoop是分散式处理技术，它立基于分布式架构，因此可以使用大量便宜的服务器，打造巨大的处理能力，并且可由水平扩充方式来加大处理能力，以应付更大的数据处理需求。</font></p>
<p><font style="BACKGROUND-COLOR: #ffffff" face="Verdana"> 至于传统数据分析厂商，也纷纷将数据分析平台转换为分散式处理架构，提供水平扩充能力，或是增加处理速度更快的数据库技术，来应付大数据的3种特性。这样的发展也有助于企业因应未来的数据处理挑战，对于已经采用数据仓储的用户，例如银行业，就能顺利移转。毕竟，Hadoop仍是一个很新的技术，其中的技术门槛亦较高。</font></p>
<p><font style="BACKGROUND-COLOR: #ffffff" face="Verdana"> 大数据不会是一个空谈的话题，在技术上已经有诸多变革在发生了。不过，大数据的挑战不完全是技术层面的话题，更大的挑战是在业务层面，甚至是管理面的问题。SaaS软件和云主机资源综合云服务博云网云计算。</font></p>
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