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挑战云计算应战的4个过程
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0 Q. x; w1 V4 p1 B% T; J2 f安排怎么战胜这些应战并将其转化为时机?以下是使用云计算进行大数据变换的四个关键过程：
$ @- r5 B1 t) m(1)数据集成：如果安排具有多样化且杂乱的数据生态体系，那么并非一切的云或大数据技术都能够无缝地集成数据。挑选需求杂乱数据变换的目标技术可能并不抱负。在挑选任何技术之前完结数据管道剖析。这样能够下降创建不连贯数据和不兼容体系的危险。8 c8 L) I6 X" _9 C9 P6 W
(2)安全性：如果安排的数据是机密和专有的，或者需求处理严厉的安全和合规性要求，则可能会对数据放在云端有所忧虑。在这种情况下，具有高度自定义网络和加密功用的单租户的私有云处理方案能够为安排供给所需的大数据功用，以及专用环境的安全性。另外，请记住，公共云并不意味着“不安全”。AWS和微软Azure等抢先供货商供给云原生安全认证处理方案，并供给包含磁盘级加密和严厉的授权，以及认证技术的选项。云核算中的数据安全性正在快速老练。许多具有严厉的安全和合规要求的安排现已成功地使用公共云上的大数据技术。
; R C i; F* s6 Z# j(3)原有传统体系：从本来的传统根底架构的转型总是触及到数据搬迁，通常会触及这三个路径的其间一个：5 @% V# W1 U2 b
·提升和搬运：将现有作业负载搬运到云根底设施即效劳，仅仅使用云核算，存储和网络功用，无需杂乱的应用程序重写，一起供给可扩展根底架构的优势。
7 g0 e A* E2 K- O* q, O7 Y·跟着时刻的推移，停用原有体系的数据：将现有数据保留在旧体系上，并将新数据直接发送到根据云核算的新平台，无需数据搬迁。新功用和功用被规划为云安排妥当。
2 n4 J# {8 u# m9 n# X4 t1 R; d·杂乱的数据变换：这触及数据驱动应用程序的现代化，最适用于应用程序挨近生命周期。其示例包含从大型机，AS / 400和较旧的关系数据库办理体系搬运到新的数据库，如Hive，Hadoop和HBase。
6 t5 t, _$ V d(4)技术：大数据完成取决于不同的技术，包含开发人员，办理人员，云核算和大型数据架构师。商场对这些专家求过于供，所以安排常常要求内部人员或合同人员逾越其中心才能进行作业，这会减慢完成的速度。挑选以交钥匙为根底供给这些功用的供货商是更为经济的。保证它在专用环境和公其云上大规模办理多个杂乱的大数据环境。: ], c9 z* Q4 N% b# d2 i
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