云集成与大数据漫谈
集成在今天IT的主要破坏力量中占中心地位。网站的编辑Jack Vaughan,最近与蓝山实验室的David Linthicum进行了一次交流,他们谈了三个关键话题:集成、云和大数据。该讨论的范围从云集成到云安全问题,以及Hadoop的应用。
特别地,Linthicum对云集成最佳实践进行了分析,包括公司怎样决定哪一个服务是对云最好的。他指导的核心是关注在评估现有企业系统。
我的建议是看一看你的架构概念——你现有的企业。根据他们的系统,把他们分他们的组件部分;然后再分解成那么系统提供的核心服务。然后,根据他们所放的位置,他们亲自评估那些服务。
为也决定服务是放置在本地还云端,Linthicum建议看看服务是的作用,他们需要多少计算能力,以及他们可以消化和产生什么样的消息。他继续说,有些情况下,组织可以混合和匹配云和本地系统。他说,这种方法将会提供更多的功能的,敏捷的企业。
根据Linthicum所说,云集成的需求和挑战取决于企业的大小。然而大型企业拥有很多系统和相关大的预算,但小型或刚创建的企业通常会有有限的资源和较少的系统。
大型企业可以需要更复杂的集成项目,但当涉及到集成策略和有利技术时,他们也面临着艰难的,时间敏感的问题。但对于小型企业这就不同了,Linthicum说:
【小型企业】通常会去做非常简单的集成场景。我不认为他们会涉及到非常复杂的,事件驱动的,面向服务的东西……这是因为开支和复杂性的关系。
云中数据集成
大多数的云讨论之后都会跟随着安全问题,这是可以理解的。与以往相比,要记录的数据越来越多,公司无论大小,都在犹豫是否要把他们的机密信息从本地转移出去。在这一话题上,Linthicum给出了建议,有些可能会令人感到惊讶:
我认为人们有倾向于高估了他们真正需要的安全性的额度。……很现实地,因为安全将会花费你的金钱。当你保护了那些没必要,且不会造成你伤害的无用数据时,或者他们因为某种途径被盗时,那么一个较低级别的安全性就可以了。
当涉及到存储和管理大量的信息,Linthicum说,大数据系统超越了他们的同行、对象数据库和XML数据库,使他们相形见绌。像Hadoop这样的大数据系统,是现今管理复杂的爆炸性的非结构数据的一种方法,他解释说。
他们不需要任何结构发生。在一个文件中你可以有巨大量的信息——这在很多年前我们就不会在称之为数据库的东西,而且在分析时你有能力使其映射到一个结构中去,因此它很容易理解。
有了云计算,企业现在可以利用Hadoop,因为其对商品处理的易访问性,他继续说到。今天,根据Linthicum所说,这将是大数据和云数据集成这种巨大业务问题的唯一答案。
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