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现代数据架构的7个关键技术

wangtdgoodluck / 1883人阅读

摘要:重新构建平台通常由一系列变化的关键业务驱动因素引发现在情况正是如此。改善软件部署模式是消除数据使用障碍的一个主要方面。数据库在数据库市场上占据了近年的主导地位。但是面对数据量的不断增长以及数据处理速度的加快传统关系数据库已经显示出其不足。

企业IT基础设施平台的重新构建是一项复杂的任务。重新构建平台通常由一系列变化的关键业务驱动因素引发,现在情况正是如此。简而言之,主导企业IT技术的近30年的平台无法再满足推动业务发展所需的工作负载的需求。

数字化转型的核心是数据,它已成为商业中最有价值的事务。由于格式不兼容,传统数据库的局限性,以及无法灵活地合并来自多个来源的数据,组织长期以来一直受到其使用数据的困扰。新兴技术的出现有望改变这一切。

改善软件部署模式是消除数据使用障碍的一个主要方面。更高的“数据灵活性”还需要更灵活的数据库和更具可扩展性的实时流式传输平台。实际上,事实上,至少有七种基础技术可以结合在一起,为企业提供一种灵活的、实时的“数据结构”。

与他们正在取代的技术不同,这七种软件创新能够扩展以满足许多用户和许多用例的需求。对于企业而言,他们有能力实现更快、更明智的决策,并创造更好的客户体验。

1. NoSQL数据库

RDBMS在数据库市场上占据了近30年的主导地位。但是,面对数据量的不断增长以及数据处理速度的加快,传统关系数据库已经显示出其不足。NoSQL数据库由于其速度和扩展能力而被接管。就文档数据库而言,它们从软件工程的角度提供了一个更简单的模型。这种更简单的开发模式可加快产品上市速度,并帮助企业更快响应客户和内部用户的需求。

2.实时流媒体平台

实时响应客户对客户体验至关重要。在过去的10年中面向消费者的行业经历了巨大的颠覆,这并不神秘。这与企业对用户实时做出反应的能力有关。转向实时模型需要事件流。

消息驱动的应用程序已存在多年。然而,如今的流媒体平台的规模比以往要大得多,成本要低得多。最近流媒体技术的进步为许多优化业务的新方式打开了大门。通过为软件开发和测试团队提供实时反馈循环,事件流还可以帮助企业提高产品质量,并更快地开发新的软件。

3. Docker和容器

容器对开发人员和操作人员,以及组织本身都有很大的好处。传统的基础设施隔离方法是静态分区,即为每个工作负载分配一个多带带的固定资源块(无论是物理服务器还是虚拟机)。静态分区可以更容易排除故障,但是实质性未充分利用的硬件成本很高。例如,Web服务器平均只使用了可用总计算量的10%。

容器技术的巨大好处是它能够创造一种新的隔离方式。那些最了解容器的人员可能会相信他们可以通过使用Ansible、Puppet或Chef等工具来获得同样的好处,但实际上这些技术具有很强的互补性。此外,无论企业如何努力,这些自动化工具都无法实现在不同基础设施和硬件设置之间自由移动工作负载所需的隔离。同一个容器可以在本地数据中心的裸机硬件上或公共云中的虚拟机上运行,无需进行任何更改。这是真正的工作负载移动性。

4.容器存储库

容器存储库对于敏捷性至关重要。如果没有用于构建容器映像的DevOps进程以及用于存储它们的回收站,每个容器都必须建立在每一台机器中,才可以运行。通过存储库,可以在读取该存储库的计算机上启动容器映像。在多个数据中心处理时,这变得更加复杂。如果在一个数据中心内建立一个容器图像,那么如何将图像移动到另一个数据中心?理想情况下,通过利用融合数据平台,企业将有能力在数据中心之间对存储库实现镜像。

这里的一个关键细节是,内部部署和云计算之间的镜像功能可能与企业的数据中心之间的镜像功能差异很大。融合数据平台将通过提供这些功能为企业解决这个问题,而不管组织中使用的是数据中心基础设施还是云计算基础设施。

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