云计算推动大数据分析进行时

Posted 2021-04-27 睿至大数据

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公有云将成为企业大型数据分析的未来，它们将在统一平台中发挥其最大价值。【本文系睿至大数据编译稿件，如需转载请注明原文出处】

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在最近发布的年度市场调查报告中，Wikibon分析机构（以下简称：Wikibon）发现：全球大数据分析市场在2017年同比增长了24.5%。

大数据分析市场的快速增长主要归功于强大的公有云部署和使用，随之带来的改变也加速了平台、工具和其他解决方案的融合。

Wikibon预测：在未来的十年里，变革、创新将在大数据分析的各个领域产生连锁反应。

根据Wikibon预测我们可以看到：到2027年，大数据分析市场的年增长率将达到11%，将在全球范围内达到1030亿美元。而未来几年的市场增长将主要通过物联网、移动端和其他边缘计算中的大数据分析份额来维持。

  

与此同时，Wikibon认为在未来十年里推动大数据分析行业发展的关键因素如下： 

公有云厂商正在扩大其影响力
一些大型公有云厂商，在为客户提供IaaS和PaaS数据池，并将其融合到新的应用程序中。因此，在一个被多元化公有云厂商所主导的大数据行业里，纯数据平台/NoSQL供应商正在被逐渐边缘化。

与私有云相比，公有云优势逐步扩大。
公有云正成为许多客户首选的大数据分析平台，这是因为公有云解决方案要比现有的解决方案更加成熟，快速，公有云丰富的功能和低成本也越来越具有竞争力，公有云正在扩展企业通用而且标准的应用程序编程接口模式，并逐渐形成自己独特的生态系统。

混合云正在成为企业大数据完整部署公有云的中间站点。
混合云正在成为许多大型企业未来的计划，但它主要是作为一种过渡策略。这是因为多数企业更加倾向于将更多的大数据资金放在公有云中，认识到这一趋势，传统的大数据供应商也越来越多地选用混合云模式来支持他们的业务需求。

基于云平台的大数据仓库融合正在帮助企业提高效率。
企业开始加快整合公有云，公有云厂商日益增长的主导地位正在摧毁跨业务的传统的竖井架构模式，这种架构模式在此之前也一直困扰着企业私有的大数据架构。同样重要的是，基于云平台和基于本地的大数据解决方案正在融合到集成产品中，以减少复杂性并提高效率。越来越多的解决方案厂商正在提供标准化的API，以简化访问、加速开发，并在其大数据解决方案堆栈中支持更全面的管理。

善于创新的大数据初创公司正在将越来越复杂的人工智能应用程序推向市场。
一些专注于创新应用程序的厂商开始用基于人工智能的解决方案打破原有的大数据竞争格局。在每一个大数据领域，来自于新创立公司的威胁正在不断加大，它们的大部分创新都是为公有或混合云部署而设计的。在过去几年中，有许多数据库、流处理和数据科学初创公司进入市场。

越来越多的新技术将与大数据平台进行更加深度的整合，提供更为优质的服务。
不久之后，新一代“独角兽”大数据平台厂商将凭借融合物联网、区块链和流计算的新方法而崛起。未来越来越多的下一代大数据平台将被优化，以端到端的管理用于机器学习、深度学习、人工智能等领域的面向运维开发的预估收益，此外，大数据平台将服务于边缘设备的人工智能微服务。

Hadoop正在成为大数据拼图中的一部分。
在市场中，Hadoop更像是一种传统的大数据技术，而不是颠覆性商业应用的战略平台。但是Hadoop仍然是一种成熟的技术，它广泛应用于许多用户的关键案例(如非结构化信息精炼)，并且仍有很长的使用寿命。考虑到这一未来趋势，供应商将继续提高独立开发的硬件和软件组件之间的互操作性，以此优化他们的产品。

使用者在开放生态系统中倾向于选择多个供应商进行大数据部署。
很少有大数据供应商提供包含专有、非标准或非开源组件的解决方案。客户正在利用当今竞争激烈的市场，从大数据分析供应商那里获得有效帮助。供应商也在将他们的工具分解成模块化的体系结构，在这种体系结构中，客户可以在不同的功能级别上交换组件，这无疑是对想要在市场中获得可持续份额的厂商来说最好的方法。

数据库正在以创新的方式被重新组合和设计。
从架构的角度来看，我们以前知道的数据库正在衰退。我们将进入一个以流式处理、数据分析、存储以及自服务为主导的大数据分析时代。厂商正在探索，并且致力于重新设计核心数据库功能的新结构，以满足新需求，例如自动机器学习预估项目收益和面向边缘的认知物联网分析。在这种演进中，随着将更高性能的事务分析功能应用到所有类型的数据平台中，分析和应用程序数据库也正汇聚在一起。此外，数据库存储引擎正在成为机器数据的主要存储库，这些数据可以通过其他结构(如键值索引和对象模式)进行访问。

数据科学工具链的端到端devops预估项目收益更加自动化。

大数据扩增编程将逐渐发展成熟。开发者可以使用更多的devops工具进行自动化开发，部署，以及管理机器学习，深度学习，和其他人工智能的各种任务。有些解决方案甚至利用专门的机器学习算法来驱动超参数调优等机器学习开发功能。

打包好的标准化大数据分析应用程序正变得越来越广泛。
未来十年，会有更多用户获得大数据分析解决方案，如预先构建、预先培训和模板化云服务。其中，将有更多服务自动适应嵌入式机器学习、深度学习、以及人工智能模型以达成最佳效果。同时，会有更多的服务包括预训练模型，客户可以根据自己的具体需求进行调整和扩展。

对于企业IT环境的建议, Wikibon建议企业应将更多的大数据分析开发工作迁移到公有云环境，并且应该考虑构建企业混合云，以确保在未来几年顺利过渡到公有云。

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