大數據sla

Ⅰ 大數據分析工具有哪些

大數據分析工具有：

1、Hadoop：它是最流行的數據倉庫，可以輕松存儲大量數據。

2、MongoDB：它是領先的資料庫軟體，可以快速有效地分析數據。

3、Spark: 最可靠的實時數據處理軟體，可以有效地實時處理大量數據。

4、Cassandra：最強大的資料庫，可以完美地處理數據塊

5、Python：一流的編程語言，可輕松執行幾乎所有大數據分析操作。

不同類型的大數據分析是：

1、描述性分析：它將過去的數據匯總成人們易於閱讀和理解的形式。使用此分析創建與公司收入、銷售額、利潤等相關的報告非常容易。除此之外，它在社交媒體指標方面也非常有益。

2、診斷分析：它首先處理確定發生問題的原因。它使用了各種技術，例如數據挖掘、機器學習等。診斷分析提供對特定問題的深入洞察。

3、預測分析：這種分析用於對未來進行預測。它通過使用數據挖掘、機器學習、數據分析等各種大數據技術來使用歷史數據和當前數據。這些分析產生的數據用於不同行業的不同目的。

4、規范分析：當想要針對特定問題制定規定的解決方案時，會使用這些分析。它適用於描述性和預測性分析，以獲得最准確的結果。除此之外，它還使用人工智慧和機器學習來獲得最佳結果。

Ⅱ 工業4.0是什麼互聯網 又是什麼雲計算又是什麼大數據又是什麼

一、互聯網ISP提供的主要業務以及業務收入情況

隨著寬頻的發展，以及全球化程度的不斷加深，中國互聯網的業務應用同國際主流的業務應用發展基本一致，中國ISP在業務提供能力方面也同世界先進國家的ISP站在同一起點。國際主流的互聯網業務在中國都有應用。表1中列出中國ISP/ICP提供的主要互聯網應用。

但是，中國本土的ISP主營的互聯網應用還是具有中國特色。比如在中國網路游戲業務和即時通信業務發展明顯優於全球平均水平。

中國ISP 2005年總體行業收入大概在300億人民幣左右。總體行業收入增長快速態勢明顯，2004年到2005年的增長率約為40%。表2是中國典型的ISP的收入情況，ISP的業務收入增長率相差較大，平均增長率在30%以上。

互聯網原有的免費提供業務的方式，曾經作為互聯網的特點和優勢，推動了互聯網的發展。但是，如果一切都以免費方式提供，互聯網的業務提供能力將難以快速提升，互聯網在各種專業的服務，比如金融業、出版業等的應用和發展將受限，因此全球的ISP在自身發展的過程中也積極地探索業務提供的商業模式和盈利模式。

ISP公司發展情況千差萬別，從中國的ISP公司運營商業模式看，有以下三種基本的商業模式：

●第一種是大而全的商業模式，ISP提供廣泛的互聯網業務。比如，在上世紀九十年代，雅虎是這種方式的代表。

●第二種是專注於主營業務的模式。比如，騰訊專注於即時通信業務；剛在Nasdaq上市的「如家」公司是一家專門從事酒店業的ISP。

●第三種是綜合經營型的商業模式。比如，新浪這類大門戶，在主營新聞信息服務的同時，經營網路游戲、提供網路廣告服務等多種互聯網業務，並從這些非主營業務中獲利。

中國ISP大多採用綜合經營信息服務的模式，在關注核心業務的同時，兼顧提供其他互聯網信息服務。通過這種經營模式，ISP得以擴展自身的業務運營領域，擴展盈利來源，豐富運營模式，增強自身的核心競爭力。

中國ISP採用的商業模式同中國互聯網應用市場的競爭格局相關。由於各互聯網業務領域的競爭都非常激烈，競爭格局隨時都有可能變化，因而造成了中國ISP大多注重全面鞏固和提升自身核心業務能力，提高業務服務進入門檻，ISP通過這種發展模式，確保自身壟斷、主導或者優勢地位，為自身的發展創造機會。

另外，中國ISP大多同國內電信運營商合作。中國電信推出互聯星空合作平台，成為眾多ISP尋求同中國電信合作共贏的良好土壤，各ISP在中國電信的網路平台上提供互聯網業務服務，不僅推動了寬頻產業鏈發展，也保障了自身用戶和業務發展，促進了自身良好的運營。中國移動構架的移動夢網平台，是眾多提供移動互聯網業務的ISP同中國移動合作的良好平台。一般而言，傳統電信運營商會同ISP採用業務收入分成來共享收益。這種合作模式帶來了通信產業鏈的發展和延伸，價值分配逐步走向合理均衡。雖然這種模式在國內外都比較成功，但是在整個商業活動過程中，傳統電信運營商還是占據了主要的控制地位，中國的電信運營商正在對這種分成模式進行調整，「50 50」新模式的出現預示著中國ISP新一輪的運營模式調整已經開始。來看，雖然內容為王已經逐漸成為中國互聯網業務市場的重要特徵，但是ISP在內容上具有的明顯優勢並沒有根本改變產業鏈的主導力量，網路資源和用戶資源仍然是決定互聯網業務產業鏈上誰是主角的重要因素。

互聯網支付寶、微信、銀行、證劵公司、理財、股票、公安、軍隊、政府機關、武警、都屬於網路信息化

二、雲服務

服務的計費項目

另一個決定服務真正費用的關鍵因素是所需的服務類型。對於一些企業而言，所謂的雲服務可能只是伺服器託管、專用伺服器租賃，或是將應用運行在雲中。而對於其它一些企業而言，雲服務可能就是基於雲的數據備份、業務持續性的維持，或是基本的存儲託管。

對於廣大用戶而言，要弄明白雲計算服務最簡單的方式就是將注意力放在最主要的服務項目上。大多數雲服務供應商都會將它們的服務分為三個基本類型：雲中伺服器、雲存儲、雲工作站和雲應用。每一項服務都有其自己的計費方式。

雲中的伺服器主要分為兩種形式：虛擬伺服器和物理伺服器。換句話說，你既可以在虛擬伺服器（與其他人共享物理硬體）上購買使用時間，也可以在專用伺服器（你是該伺服器唯一的租戶）上購買使用時間。表1所示的就是雲服務的計費方式：

三大主流IaaS雲服務計費方式對比

對於使用其伺服器託管服務的用戶，GoGrid最初提供20GB的免費存儲空間，而且他們只為伺服器託管用戶提供雲存儲服務。獨具特色的是，隨著用戶所購買的存儲容量的增加，GoGrid的服務可以提供打折優惠。GoGrid的雲存儲服務是以一種定量的方式提供，目前為止還不提供用於啟動或停止其它命令的Web服務應用程序介面。

Rackspace試圖讓它的存儲服務計費方式變得盡可能的簡單化。他們對於雲存儲服務的采購提供按比例增減的模式，隨著總量的增加，服務的單價也會有所下降。此外，如果文件的大小超過250KB，他們不會收取存取費用。

Amazon S3對於已刪除數據不進行收費，根據所需存儲總量的增加還會提供一定折扣。對於那些試圖將價格穩定下來的公司，他們提供定價合同。對於一些規模較大的文件傳輸公司，他們建議使用其輸入和輸出服務，這樣可以節省成本。

理想地講，雲計算服務的計費模式應該和選擇所需的存儲功能和伺服器計算資源沒什麼差別。而事實上，大多數IT經理都發現這種理想很難實現。他們必須仔細去考慮一些「隱性成本」，或是計費標準的變化，從而確定某項服務的真正費用。

更大的挑戰來自於一些「非技術」的因素，用戶必須考慮到那些獨立於談判條款之外或是隱藏於SLA協議之中因素。

解決這一問題的技巧就是用清晰而又精確的語言將每個合同期內每項服務的總費用寫在紙上，這樣才能明白真正的總預算金額。[5]

Ⅲ 大數據雲計算學習完可以從事什麼工作

隨著雲時代的發展，大數據也吸引了越來越多的目光。雲計算和大數據早已成為不可分割的一體，掌握了雲計算和大數據也就掌握了大數據常見的實時以及離線開發框架，具備架構設計以及開發能力，能夠勝任 hadoop開發工程師，spark開發工程師，flink開發工程師等崗位。
下面是各個階段適應的崗位：

階段一：
基礎知識（linux操作基礎、shell編程、hadoop集群環境准備、zookeeper集群、網路編程）、JVM優化（JVM運行參數、JVM內存模型、jmap命令的使用、jstack命令的使用、VisualVM工具的使用、JVM垃圾回收演算法、JVM垃圾收集器、Tomcat8優化、JVM位元組碼、代碼優化）。完成以上初級階段的學習，大家就能夠完成中小型企業常見的自動化腳本。
階段二 :
hadoop環境搭建2.0（hadoop源生集群搭建、CDH版本集群搭建）、hdfs（hdfs入門、hdfs深入）、maprece（maprece入門、maprece深入學習、maprece高級）、yarn、hive（hive安裝、hive基本操作、hive高級用法、hive調優）、輔助系統工具（flume、azkaban調度、sqoop0）、IMPALA、HUE、OOZIE。學到這個階段大家基本能夠勝任離線相關工作，包括ETL工程師、hadoop開發工程師、hadoop運維工程師、Hive工程師、數據倉庫工程師等崗位。
階段三 :
kafka消息隊列、storm編程（storm編程、strom實時看板案例、storm高級應用）。完成第三階段的學習，大家能夠勝任Storm實時計算相關工作，包括ETL工程師、大數據開發工程師、Storm流式計算工程師等崗位。
階段四 ：
項目開發（strom日誌告警、strom路由器項目開發）。了解了strom項目開發，大家能夠勝任流計算開發工作，流式計算工程師、大數據開發工程師等相關工作崗位。
階段五 :
Scala編程（Scala基礎語法、Scala中面向對象編程、Scala中的模式匹配、Scala中的actor介紹、Actor實戰、Scala中的高階函數、隱式轉換和隱式參數、Akka編程實戰）、Spark（Spark概述、Spark集群安裝、Spark HA高可用部署、Spark程序、RDD概述 、創建RDD 、RDD常用的運算元操作 、RDD的依賴關系、RDD的緩存機制 、DAG的生成 、spark檢查點、Spark SQL概述 、DataFrame介紹以及與RDD對比 、DataFrame常用操作 、DataSet的介紹、以編程方式執行Spark SQL查詢、Spark on Yarn介紹、sparkStreaming概述、Spark Streaming原理 、DStream相關操作、Dstream操作實戰、sparkStreaming整合flume實戰、sparkStreaming整合kafka實戰）、Hbase（hbase簡介、hbase部署、hbase基本操作、hbase的過濾器、hbase原理、hbase高階）。完成第五階段的學習，大家能夠勝任Spark相關工作，包括ETL工程師、Spark工程師、Hbase工程師等等。
階段六 :
用戶畫像（用戶畫像概述、用戶畫像建模、用戶畫像環境、用戶畫像開發、hive整合hbase、hbase集成phoenix、項目可視化）。完成大數據Spark項目實戰能夠勝任Spark相關工作，包括ETL工程師、Spark工程師、Hbase工程師、用戶畫像系統工程師、數據分析師。
階段七 :
Flink（Flink入門、Flink進階、Flink電商項目）。完成Flink實時計算系統的學習，大家能夠勝任Flink相關工作，包括ETL工程師、Flink工程師、大數據實時開發工程師等崗位。
階段八 :

機器學習入門（機器學習概念、機器學習數學基礎）、機器學習語言基礎（Python語言、Python數據分析庫實戰、用戶畫像標簽預測實戰）、集成學習演算法、構建人才流失模型、數據挖掘項目、推薦系統、CTR點擊率預估實戰。完成最後的學習能夠勝任機器學習、數據挖掘等相關工作，包括推薦演算法工程師、數據挖掘工程師、機器學習工程師，填補人工智慧領域人才急劇增長產生的缺口。

Ⅳ 讓你的大數據應用具備更高性能

讓你的大數據應用具備更高性能

大數據應用在大型企業中變得越來越常見。企業具備歷史數據分析和趨勢預測的能力，能夠為自身創造可觀價值；此外，商業智能分析不僅可以避免出現運輸中斷、資源短缺，還能減少服務水平協議SLA和預測客戶所需的產品和服務。BI能夠給企業帶來巨額紅利。

隨著購物節的臨近，利用客戶交互的明顯增加，可以預期到你的企業將會開展更多的BI活動。通過優化大數據應用，提高性能，IT企業應該積極為更大數據量和更多的分析活動做好准備

從哪裡開始

DBA、支持人員應將他們的努力集中在以下幾個領域：災難恢復，數據倉庫性能和數據組織以及大數據的應用中的數據存儲。

災難恢復

大多數IT人員認為災難恢復並不屬於性能調優的范疇。在大數據環境下，這一誤解又有所加深，因為人們普遍認為建立在大數據應用上的數據分析，相對於計算工資，總帳，訂單輸入，運輸和客戶服務之類的應用來說，並不十分重要。

但是，大數據應用在過去的幾年裡已經日趨成熟，企業所使用的業務分析功能也隨之日臻完善。曾經的臨時查詢現在被作為常規報表來執行；額外的歷史數據允許查詢對大量數據進行比較和分析，通過進行負載均衡，商業分析軟體可以讓你的大數據應用得以更加方便快捷的執行查詢。這使得今天的大數據應用提供了大量的可操作數據，可以提供更好的客戶服務，消耗更低的成本並獲得更高的利潤。

這意味著，即使大數據應用遭遇一次很小的中斷，都可能在你的用戶群中產生連鎖反應，報表無法按時交付、查詢無法正常運行、以及那些基於商業分析結果的決策被延遲等。

DBA應該經常審核DR計劃，以保證大數據應用在其控制之下。他們需要關注下列幾種情況。

審核恢復過程。一年中最忙的時候就是遭到災難性故障的時候。中斷將會顯著的影響企業的營利，特別是在事務頻繁的時期。DBA應該協助恢復過程，避免浪費時間和精力。

驗證恢復時間。很多DR計劃包括一個目標恢復時間，表示可以完全恢復的最晚時間點。對於資料庫來說，這可能意味著從備份文件恢復數據，並將日誌從備份時間調整到恢復時間點。在高峰時期，數據和事務量較大；因此，恢復時間可能延長。為了降低這種風險，DBA應該考慮實施更頻繁的關鍵資料庫備份。由於在數據表恢復過程中，通常需要花時間來重建索引，DBA應該將DB2的備份和恢復能力考慮在內。

數據倉庫性能

一般來說，大數據的存儲和分析或存在於企業數據倉庫(EDW)內部，或者與其相關。要整合各地的大數據解決方案，你需要為每一部分的EDW過程設置介面。下面是一個關於EDW子系統的總結，涉及大數據對它們的影響，以及如何提前制定性能計劃。

數據獲取和採集。包括一個在數據轉移到EDW之前，用於暫存數據的方案，以避免硬體故障造成的延誤。還應確定這些新資產和流程將如何影響你的災難恢復計劃。開發人員喜歡在旺季開始之前實現新功能或加固操作系統。其中一些增強數據可能需要傳遞到你的數據倉庫，隨後為大數據應用可能執行的查詢提供服務。在此之前你要確定，這些新應用或者改動後的應用可能需要一個業務分析組件，

數據轉換和遷移。快速遷移大量數據可能需要額外的資源，甚至特殊的軟體或硬體。你的網路有能力將日益增長的數據從操作系統遷移到數據倉庫，並最終部署到大數據應用中么?

數據訪問和分析。隨著數據持續填滿倉庫，在倉庫和大數據的應用合並後，用戶可以運行分析軟體。捕獲數據訪問路徑和數據分布統計信息並留作分析。你需要確定是否有足夠的系統資源(CPU、磁碟存儲、網路容量等)來支持預期的查詢工作負載。

數據歸檔。大量的數據分析，龐大的數據量可能會佔用寶貴的存儲介質，使一些進程運行緩慢。IT和業務合作夥伴必須決定如何以及何時將舊的大數據存檔清除，以及它是否必須保留以供日後使用。

大數據的組織和存儲

供應商銷售的第一大數據應用通常是即插即用型的。幾乎沒有調優選項。主要的原因是，應用依賴一個專有的，混合的硬體和軟體解決方案，該解決方案使用大規模並行存儲和I / O，以實現對分析查詢的快速應答。

客戶對於大數據分析的需求日益成熟，供應商解決方案需要提供多個同步存儲和檢索數據的方法。其結果是供應商設計並實現了可選數據存儲和檢索選項。一個例子是指定關鍵記錄如何存儲的能力。設想一個大數據應用，實現了一百個獨立的磁碟驅動器。原始的應用通常將記錄隨機分散到這些驅動器。一些分析查詢可以在邏輯上分成一百個獨立的查詢，每個查詢訪問一個驅動器，所有查詢的結果合並成最終的答案，比相同的序列資料庫查詢快上一百倍。

然而，考慮一個基於鍵的，需要連接兩個表的查詢。隨機分布在一百個磁碟驅動器的兩個表將不再具備性能優勢，因為行連接操作與兩個表存儲在同一個磁碟驅動器上時已經完全不同了。

目前很多大數據應用解決方案包含選項和演算法以支持跨驅動器的表查詢，存儲是按鍵值排序的，並不是隨機分布。通過在每一個磁碟驅動器存儲相同范圍的鍵值行，行連接操作將在同一個驅動器上執行。因此按鍵值指定數據分布的能力提供了巨大性能提升。

考慮到這一點，以下是一些建議，可用於大數據應用的性能調優。

檢查數據分布統計信息。使用RunStats程序來收集表鍵和數據分布信息。特別是主鍵和外鍵索引，因為表連接通常會基於這些列。

審查數據訪問路徑。在本質上分析查詢是臨時的，數據表最有可能使用相同或相似的訪問路徑加被訪問。捕獲和分析這些訪問路徑尋找常見的連接方法。這一信息，加上數據分布統計信息，將幫助您確定數據表應如何按鍵值分布在大數據應用中。

存儲數據訪問路徑以進行分析。作為上面的建議的延伸，你應該有一個方法用於捕獲和儲存分析查詢的訪問路徑。方法返回結果應展示出表和索引是如何被訪問，以及使用了哪些索引，執行了哪些排序等等。查詢獲取更多的數據，數據量增加返過來審查你的歷史訪問路徑並比較。數據量增加引起的變化，觀察訪問路徑的變化都可能表明性能出了問題。

總結

通過審核數據恢復流程，提高數據倉庫的性能，評估當前大數據應用性能的優化選項，可以讓你的大數據應用為即將到來高峰做好准備。大數據應用的數據組織方式對性能有這十分顯著的影響；此外，你還應該仔細考慮可能發生的故障，為災難做好准備，即使大數據應用上一個小的中斷都可能對企業利益造成重大影響。

以上是小編為大家分享的關於讓你的大數據應用具備更高性能的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

Ⅳ 雲計算與大數據存在何種安全隱患，如何避免

虛擬化安全問題

利用虛擬化帶來的可擴展性有利於加強在基礎設施平台軟體層面提供多租戶雲服務的能力但虛擬化技術也會帶來以下安全問題

如果物理主機受到破壞其所管理的虛擬伺服器由於存在和物理主機的交流有可能被攻克若物理主機和虛擬機不交流則可能存在虛擬機逃逸

如果物理主機上的虛擬網路受到破壞由於存在物理主機和虛擬機的交流以及一台虛擬機監控另一台虛擬機的場景導致虛擬機也會受到損害

雲計算環境也存在用戶到用戶的攻擊虛擬機和物理主機的共享漏洞有可能被不法之徒利用

如果物理主機存在安全問題那麼其上的所有虛擬機都可能存在安全問題

數據集中的安全問題

用戶的數據存儲處理網路傳輸等都與雲計算系統有關包括如何有效存儲數據以避免數據丟失或損壞如何避免數據被非法訪問和篡改如何對多租戶應用進行數據隔離如何避免數據服務被阻塞如何確保雲端退役數據的妥善保管或銷毀等

雲平台可用性問題

用戶的數據和業務應用處於雲平台遭受攻擊的問題系統中其業務流程將依賴於雲平台服務連續性SLA和IT流程安全策略事件處理和分析等提出了挑戰另外當發生系統故障時如何保證用戶數據的快速恢復也成為一個重要問題

雲平台遭受攻擊的問題

雲計算平台由於其用戶信息資源的高度集中容易成為黑客攻擊的目標由此拒絕服務造成的後果和破壞性將會明顯超過傳統的企業網應用環境

法律風險

雲計算應用地域弱信息流動性大信息服務或用戶數據可能分布在不同地區甚至是不同國家在政府信息安全監管等方面存在法律差異與糾紛同時由於虛擬化等技術引起的用戶間物理界限模糊可能導致的司法取證問題也不容忽視

雲計算使得數據本身遭遇很多不同的安全威脅，因此不但要從正面進行防禦，如安裝安全軟體和防火牆等等，更要對於數據本身進行加密。這是因為加密防護不因環境改變而失效的特性所決定，即使黑客費力攻破了防禦讀取了數據，看到的也是加密過的亂碼。

Ⅵ 大數據雲計算畢業剛進入工作崗位都是幹啥的

1、雲計算企業架構師
雲計算架構師有兩條非常好的途徑可供選擇：內公共雲解決方案架構師容和安全架構師。傳統架構技術對於以雲作為基礎的IT企業來說不夠具體化，而且大多數企業尋找的是熟悉特定品牌的雲的內容專家(SME)，例如亞馬遜網路服務、谷歌和微軟。所以，如果你在IT架構或安全擁有一個較為一般化的職位，你需要集中將注意力放在特定的雲服務上，包括安全服務。
2、雲計算開發人員
軟體開發是一門用途最為廣泛的技術，因為你可以在幾乎任何平台上編碼。但是在雲上，你需要費些心思去深入了解特定的公共雲，因為了解之後，你需要創造在雲上原生的應用程序。「雲上原生的」意味著要將雲平台的命令直接植入應用程序，例如安全服務、隊列、I/O服務，和資源供應的管理。運用這些命令需要你同時細致的了解所用編程的語言，以及在什麼地方該使用哪一個界面、怎麼使用、為什麼使用。
3、雲系統管理員
對於系統管理員來說，雲職業之路要從轉移到雲運算，做一名cloudop開始。這是雲運算中的一個新職位，主要負責備份、恢復、檢測運行、管理SLA以及其他在雲基礎虛擬伺服器的運算設置方面很有趣的工作。

Ⅶ 為何有人說數據將成為無價之寶

首先要知道數據從何而來，才能知道數據如何產生價值。現在的數據是指所能收集到的所有信息統稱為數據，數據的生成包含方方面面，比如人類活動可以產生數據，大自然春夏秋冬變化也能產生數據，甚至一顆樹木的生長過程也能產生數據。數據本身如果不能應用，就沒有價值，如果吧數據應用起來，就能產生無限的價值。同類數據量越大，通過數據分析也就能產生更大的價值。這些價值也可以應用於各種領域，涵蓋我們的衣食住行。數據能創造無限可能那就是當之無愧的無價之寶。

大家好，我是 科技 1加1！感覺這個問題很有意思！是啊，當前什麼最值錢，要我說就是數據！

這個問題分兩方面來回答

1.什麼是數據


定義:

數據是指對客觀事件進行記錄並可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質、狀態以及相互關系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。

它不僅指狹義上的數字，還可以是具有一定意義的文字、字母、數字元號的組合、圖形、圖像、視頻、音頻等，也是客觀事物的屬性、數量、位置及其相互關系的抽象表示。例如，「0、1、2...`」、「陰、雨、下降、氣溫」「學生的檔案記錄、貨物的運輸情況」等都是數據。數據經過加工後就成為信息。

在計算機科學中，數據是指所有能輸入到計算機並被計算機程序處理的符號的介質的總稱，是用於輸入電子計算機進行處理，具有一定意義的數字、字母、符號和模擬量等的通稱。現在計算機存儲和處理的對象十分廣泛，表示這些對象的數據也隨之變得越來越復雜。

信息

信息與數據既有聯系，又有區別。數據是信息的表現形式和載體，可以是符號、文字、數字、語音、圖像、視頻等。而信息是數據的內涵，信息是載入於數據之上，對數據作具有含義的解釋。數據和信息是不可分離的，信息依賴數據來表達，數據則生動具體表達出信息。數據是符號，是物理性的，信息是對數據進行加工處理之後所得到的並對決策產生影響的數據，是邏輯性和觀念性的；數據是信息的表現形式，信息是數據有意義的表示。數據是信息的表達、載體，信息是數據的內涵，是形與質的關系。數據本身沒有意義，數據只有對實體行為產生影響時才成為信息。

數據的語義

數據的表現形式還不能完全表達其內容，需要經過解釋，數據和關於數據的解釋是不可分的。例如，93是一個數據，可以是一個同學某門課的成績，也可以使某個人的體重，還可以是計算機系2013級的學生人數。數據的解釋是指對數據含義的說明，數據的含義稱為數據的語義，數據與其語義是不可分的。

分類

按性質分為

①定位的，如各種坐標數據；

②定性的，如表示事物屬性的數據（居民地、河流、道路等）；

③定量的，反映事物數量特徵的數據，如長度、面積、體積等幾何量或重量、速度等物理量；

④定時的，反映事物時間特性的數據，如年、月、日、時、分、秒等。

按表現形式分為

①數字數據，如各種統計或量測數據。數字數據在某個區間內是離散的值[3] ；

②模擬數據，由連續函數組成，是指在某個區間連續變化的物理量，又可以分為圖形數據（如點、線、面）、符號數據、文字數據和圖像數據等，如聲音的大小和溫度的變化等。

2.數據的重要性

如今，大數據早已經不是一個陌生的名詞，很多的行業在使用大數據之後都得到了非常好的效果，大數據與互聯網相輔相承，互聯依賴，並且不斷的在快速發展。

互聯網上的數據每年增長40%，每兩年便將翻一番左右，而目前世界上90%以上的數據是最近幾年才產生的。據IDC預測，到明年全球將總共擁有35ZB的數據量，互聯網是大數據發展的前哨陣地，隨著互聯網時代的發展，人們似乎都習慣了將自己的生活通過網路進行數據化，方便分享以及記錄並回憶。

大數據圍繞在我們生活的很多方面

大數據圍繞在我們生活的方方面面，最直觀的反映在我們每天都會使用的社交工具上面。例如騰訊擁有用戶關系數據和基於此產生的社交數據，這些數據能夠分析人們的生活和行為，從裡面挖掘出政治、 社會 、文化、商業、 健康 等領域的信息，甚至預測未來。說簡單一點，就是我們每天都在通過自己的QQ、微信、微博更新自己的動態、朋友圈等，這些都將構成一種數據，大數據就是可以通過你更新的這些大量的信息，推測出你的愛好，你的工作，你的住址，你的收入情況等等這些信息。

互聯網時代大數據有多厲害

互聯網時代大數據到底有多厲害？大數據就像蘊藏能量的煤礦，煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣，和這個相像，大數據並不在於「大」，而在於「有用」，價值含量、挖掘成本比數量更為重要。大數據應用工程師專業主要學習WEB技術、JAVA、JSP、大型資料庫Oracle、LINUX集群、非關系資料庫NoSql、Hadoop等技術，通過這些課程的學習，讓學生具有JAVAEE開發能力的同時能夠進行大數據的分析和挖掘能，學生在就業的過程中即可以進入傳統的軟體公司，進行OA和ERP等傳統軟體項目開發，同時也能進行大數據的分析和大數據深度挖掘以及對伺服器集群的組建等。

大數據時代，我們要合理利用大數據，才可以創造更高的工作效率，才可以創造更多的財富。

所以說數據就是金錢！掌握了大數據就是掌握了財富！

感謝大家的閱讀！

數據自身是沒有價值或者說微乎其微的，價值是被賦予的，就像黃金一樣，黃金的價值是他的應用前景或場景。

數據的價值就是數據能力體現出的收益，或者說投資回報率。

今天我們就來聊聊數據能力和價值。 說到大數據就不得不提數據倉庫，企業數據倉庫演化至最終階段或許會變為大腦中樞神經，如果要支撐起整個復雜的大腦和神經系統，需要一系列的復雜機制配合。

一、抽象的數據能力架構

我把數據能力抽象概括為四個方向：傳輸能力、計算能力、演算法能力和數據資產量級，後面會講述在這四個能力之上泛化出的數據應用和價值。

1. 數據傳輸能力

數據大部分的使用場景必然會涉及到數據傳輸，數據傳輸性能決定了部分應用場景的實現，數據實時的調用、加工、演算法推薦和預測等；而傳輸抽象出來的支撐體系是底層的數據存儲架構（當然非同機房的傳輸還要考慮到網路環境等。單純的小數據量調用等一般不會涉及到這些，但數據量級大、高並發且對SLA要求非常嚴格的時候，就是對數據傳輸能力的考驗）。

從產品的角度我把數據傳輸能力分解為： 底層數據傳輸效率 和 應用層數據傳輸效率 。

底層的數據傳輸效率是指數據源進入後的預處理階段的傳輸效率，即加工為產品所需的數據交付物之前階段。

Ps:數據在可為產品所用之前需要很長的一段加工過程，應用層數據產品基本不涵蓋底層數據加工環節，而數據產品會用到規定好的數據交付物（即已約定好的結構化或標准化的數據），而利用此數據交付物再經過產品對實際應用場景的匹配和加工來提供數據服務。即使涉及底層數據管理的相關產品也是對Meta元數據、使用日誌或寫好的shell等的調用。

底層數據加工計算所涉及到的傳輸效率，直接決定了支撐數據產品高性能、高可靠的自身需求；而應用層的傳輸影響了用戶體驗和場景實現。傳輸機制和體系就像毛細血管一樣遍布全身錯綜復雜，但是流通速率直接決定了大腦供氧是否充足。
2. 數據計算能力

數據計算能力就像造血系統一樣，根據多種來源的養分原料進行生產加工最終產出血液。而源數據通過高性能的底層多存儲的分布式技術架構進行ETL(抽取、轉換、裝載)清洗後產出的是數據中間層通用化的結構化數據交付物。計算速度就像造血速度一樣，決定了供應量。而計算速度直接決定了數據應用的時效性和應用場景。

目前最多最普遍的就是離線數倉，離線數倉大部分擔任著事後諸葛亮的角色，即沒辦法保證數據的及時性而延後了數據分析及應用的產出，導致更多的是沉澱經驗而難以做到實時決策。而實時數倉，甚至說對Data Lake（數據湖）的實時處理已經逐步開放應用多種場景。我們先不考慮越來越強烈的實時性要求帶來的巨大成本是否真的可以創造等值的收益。

強實時可以更接近一個「未來」的狀態，即此時此刻。這遠比演算法對未來的預測更有價值，因為把握眼前比構造多變的未來對一個企業更有價值。甚至說當數據過程快過神經元的傳遞，那麼從獲取到你腦電波的那一刻起，數據處理的驅動結果遠比神經元傳遞至驅動四肢要快。

是不是與兵馬未動，糧草先行的場景相似？當然這是以數據計算能力的角度來看待這個問題。跳出來以我個人的觀點來說，整體數據能力強大到一定階段後，會從主觀改變個人的意願，即通過引導你的大腦從而來控制或決定個人行為且不會讓你感知，所以可以理解為從主觀改變個人意願。從人的角度來說，你並不知道或者直觀意願去憑空決定下一步要做什麼，因為大腦是邏輯處理器，當然這又涉及到心理學，這些觀點就不在此贅述了，等往後另起一個篇幅來說數據應用未來前景和假想。

3. 數據資產能力

都在說「大」數據，那麼數據量級越大越好嗎？並不是，從某種角度來說大量無價值或者未 探索 出價值的數據是個負擔，巨大的資源損耗還不敢輕易抹滅。

隨著數據量級的急劇放大，帶來的是數據孤島：數據的不可知、不可聯、不可控、不可取；那麼散亂的數據只有轉換成資產才可以更好的發揮價值。

什麼是數據資產，我覺得可以廣泛的定義為可直接使用的交付數據即可劃為資產，當然可直接使用的數據有很多種形式，比如meta元數據、特徵、指標、標簽和ETL的結構化或非結構化數據等。

目前也在拓展Data Lake的使用場景，直接實時的使用和處理Data Lake數據的趨勢是一種擴大企業自身數據資產范圍和資產使用率的方式。這有利於突破數倉模型對數據的框架限定，改變數據使用方式會有更大的想像空間。

數據資產的價值可以分兩部分來考慮：一部分是數據資產直接變現的價值；另一部分是通過數據資產作為資源加工後提供數據服務的業務價值。

第一部分比較好理解，就是數據集的輸出變現值，如標簽、樣本和訓練集等的直接輸出按數據量來評估價值；第二部分價值比如通過自身數據訓練優化後的演算法應用而提升業務收益的價值或依於數據的廣告投放的營銷變現等，甚至說沉澱出的數據資產管理能力作為知識的無形資產對外服務的價值。這些間接的數據應用和服務的變現方式也是數據資產價值的體現並可以精細的量化。

4. 數據演算法能力

其實無論是傳輸能力還是計算能力，都是相對偏數據底層的實現，而離業務場景最近的就是演算法能力所提供的演算法服務，這是最直接應用於業務場景且更容易被用戶感知的數據能力，因為對於傳輸和計算來說用戶感知的是速度快慢，從用戶視角快是應該的，因此用戶並不知道何時何地計算或傳輸。

而演算法對業務應用場景是一個從0到1，從無到有的過程。並且演算法是基於數據傳輸、計算和資產能力之上泛化出的應用能力，或者換句話說是三個基礎能力的封裝進化。

而演算法能力是把多元的數據集或者說獲取到盡可能多的數據轉化為一個決策判斷結果來應用於業務場景。演算法能力的強弱反映了三個數據能力是否高效配合，是否存在木桶效應，更甚者木桶也沒有。當然單純的演算法也可以單獨作為無形資產的知識沉澱來提供服務。

對於數據能力架構中的四大能力，傳輸、計算和資產是基礎能力，而演算法是高級的泛化能力。而能力的輸出和應用才能體現數據價值，數據能力的最大化輸出考驗著整個數據產品架構體系的通用性和靈活性。因為需要面對的是各種業務演化出的多種多樣場景，對數據能力的需求參差不齊：可能是片面化的，也可能是多種能力匹配協調的。這對產品的通用性就是一個巨大的挑戰，想更好的應對這個問題，可能就需要整個數據平台的產品矩陣來支撐和賦能。

二、數據能力對應數據價值的呈現

從數據應用的角度，每個能力都可以獨立開放也可以組合疊加。如果把能力具象出來就會衍生到產品形態的問題，產品形態是對能力適配後發揮作用的交付物。說到產品形態我們可以想像一下應用場景。

首先最基礎的應用場景就是數據直接調用，數據資產的使用基本會基於特徵、指標、標簽或者知識等交付形態。而對於使用方來說這些數據會作為半成品原料或依據來進行二次加工應用於業務場景中，如數據分析、數據挖掘、演算法的訓練與驗證、知識圖譜、個性推薦、精準投放（觸達）和風控等。數據資產可以統歸為在數據市場中通過構建的一些OpenAPI進行賦能。

而對於一個工廠來說，僅僅進行原材料的加工（ETL）輸出即除了自身原材料（數據資產）的壁壘外核心競爭力很小，需要包裝一些上層的基礎服務來提升競爭力，那麼數據計算的能力融合進來對原材料進行二次加工（聚合統計）。

計算的聚合統計能力加入進來後可以滿足大部分的數據分析場景的支持，就不單單是原材料毫無技術含量的輸出，並可以以半成品的形態規避數據敏感。因為對於統計值來說，這是一個分析結果或結論，並不會涉及到自身敏感數據的輸出，因此你的核心資產不會泄露，而輸出的僅僅是資產的附加值。換句話說知識產權專利依然在你手中，通過控制專利泛化出的能力進行投資回報。

融入計算能力後的一些分析場景如：人群的畫像分析、多維度的交叉分析、業務的策略分析和監控分析等多種場景。

隨著時代的發展和業務場景的增多，這時工廠繼續需要產業變革，要深耕服務業逐步拋棄製造業形態，全面提升更高級的數據服務。這時演算法能力的加入來更好的完善服務矩陣。

演算法通過封裝了傳輸、計算和資產能力而進行統一的更好理解的業務場景目標預測和識別等。這樣對於企業來說可以更容易接受和低成本使用數據服務而不需要再涉及到數據加工鏈路中，而僅僅需要一個目標結果，通過演算法的決策作為參考來指導業務方向。像演算法對一些業務場景的預測分析，甚至說一些人工智慧場景的識別或學習思考，都可以通過演算法賦能來實現。對於企業來說就是從無到有的突破，企業發展進程甚至可能提升好幾年。

而貫穿以上能力應用場景都是對數據傳輸能力的考驗。

「數據」的重要性可以有以下幾點。

1、數據能夠為企業高層提供決策支持。將企業海量數據進行統計分析挖掘後，能夠讓高層制定合理的措施。

2、數據能整合企業龐雜業務。每個企事業都有很復雜的業務系統，藉助數據及對應平台可以將其龐雜的業務進行整合。

3、數據能反應事件本質與趨勢。真實數據能夠更好地去了解事件的本質問題，預判事態發展。

4、數據能夠讓人們更加了解自己。未來你可能真的不是最了解你自己的人？但是可以使用個人的數據進行畫像，充分了解個人。

5、數據能反應 歷史 ，展望未來。通過 歷史 數據查詢過往，也能夠使用以往的數據進行感知未來。

總之，在大數據和5G技術逐漸成為趨勢的時代背景下，「 數據 」是越來越常見，如社交網路、消費信息、 旅遊 記錄……企業層面的銷售數據、運營數據、產品數據、活動數據……

Ⅷ 大數據、雲計算、人工智慧、5G，下一個是什麼

英特爾與雲服務廠商合作也是主動擁抱趨勢的戰略性一步 。

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2020年7月16日，「網易數字+大會」在杭州召開，網易公司旗下企業服務品牌網易雲正式升級更名為「網易數帆」，優化和升級業務與戰略，聚焦基礎軟體領域業務，並發布多款新產品。透過這些舉措，我們可以窺探到網易在數字經濟生態鏈上的全新布局：攜手合作夥伴以「新基建」賦能數字經濟的智能化升級和融合創新是接下來的戰略主方向。

「新基建」是相對於傳統基礎設施而言，作為新經濟形態發展的重要支撐，曾在政府工作報告中被多次提及。 2020年數字經濟發展迎來前所未有的機遇，也同時承擔起創造新增長點，帶動實體轉型的重任。而以5G、雲計算、大數據和人工智慧為代表的技術產品，在賦能各個行業，提升效率，優化生產方式上發揮著不可或缺的支撐作用，故被稱為數字經濟時代的新型基礎設施，即「新基建」。

隨著工業互聯網和AI戰略的全面實施，數字經濟的范圍被無限拓寬，數字化也成為各行各業轉型升級的方向。在企業的精細化管理、業務精細化運營的需求背景下，數據作為一種新型資產，在整個鏈條中扮演著越來越重要的角色。如何有效發揮數據價值，建立實時反饋的分析系統，來輔助業務決策成為企業數字化轉型的重點。在這個過程中大數據、雲計算、人工智慧、5G等」新基建」提供了方法和效率上的優化，加速了企業的數字化轉型的進程。

在數據層面，優化數據採集和應用，高效分析和管理數據是數字化的重點。即通過實現各個業務環節的數字化，來增加相關流程的數據留存，而後將豐富的流程數據用於分析和監控，最終實現科學決策。但這在實際的數字化過程中並不容易，大量企業仍然面臨數據孤島、煙囪式開發、信息系統功能與實際需求脫節、IT交付效率不能滿足數字化需求和系統封閉等方面的挑戰。為解決這些痛點，雲原生逐漸發揮價值。

雲原生承擔的作用是承上啟下，它能夠幫助企業在雲上快速搭建新的應用體系、技術體系和業務模式。 通過軟體化的生產、研發、運維體系，幫助企業提升業務拆解能力，流程重構能力，從而實現企業軟體生產全流程的能力和效率的提升，來構建專注業務的企業數字化基礎設施。

面臨新基建和「數字化」熱潮，網易數帆提出SDI²理論：即數字化時代下，企業需要具備強大的軟體定義組織的能力Software DefinedInstitute、數據智能的能力Data & Intelligence、強大的軟體定義的基礎設施Software Defined Infrastructure，才能夠在行業中取得成功。

同時，網易數帆旗下網易輕舟在會上全新發布了雲原生軟體生產力平台，幫助企業提升軟體研發效能，作為軟體定義組織的關鍵能力。網易輕舟總經理陳諤表示，該平台由輕舟微服務和新發布的輕舟中間件、輕舟混合雲及輕舟低代碼等四大產品體系組成，能夠幫助企業提升軟體全生命周期的端到端能力，使得企業可以更聚焦於業務，應對數字化轉型過程中業務的快速變化。

輕舟微服務 包含無縫集成Service Mesh（服務網格）的微服務框架NSF、API網關、分布式事務GTXS、全鏈路應用監控APM等模塊。Service Mesh是微服務治理框架，但也是增加復雜性的根源之一。此次升級，輕舟微服務在Service Mesh方面帶來了17項能力提升，包括Sidecar管理、Sidecar熱升級、動態流量攔截、熔斷降級等。陳諤表示，藉助這些能力，客戶在實踐Service Mesh過程中不需要再顧慮引入Sidecar帶來的運維問題。API網關同樣帶來了大量能力的升級，提供適合互聯網級應用的API網關管理功能，如提供完善流量管理功能，包括熔斷降級、緩存等。此外，輕舟微服務還發布了新的日誌服務LogSeer，以及GTXS、APM的一些新特性。這些更新，進一步提升了輕舟微服務的產品成熟度。

輕舟中間件 是基於Kubernetes構建的雲原生PaaS平台。基於容器的資料庫、緩存、消息等分布式中間件，使得客戶可以將等同於公有雲的PaaS服務能力交付到任何能夠安裝Kubernetes的環境，具有高SLA、高性能、低成本的特點。此次發布，網易輕舟還推出了MySQL、Redis、Elasticsearch、ZooKeeper、RabbitMQ、RocketMQ和Kafka等7款中間件產品，這意味著輕舟中間件已經具備很高的成熟度。

輕舟中間件支持多雲集中部署與管理、運維自動化、故障自愈等雲原生特性，可以幫助企業構建容錯性好、易於管理、易於觀察、易於擴展的中間件PaaS平台，解決企業中間件存在的SLA保障難、運維難、成本高等一系列問題。據了解，輕舟中間件已經在網易嚴選、網易雲音樂、網易傳媒等互聯網業務生產環境中，經受住了SLA、性能和規模等實戰考驗。在網易傳媒，輕舟中間件帶來50%的運維成本下降，網易雲音樂則通過輕舟中間件實現了30%以上的資源成本節省。

輕舟混合雲 基於Kubernetes的抽象層次以及DevOps能力構建，部署、編排能力不同於面向資源的經典混合雲方案，可多雲部署，或選擇靈活的IT架構，這意味著IT架構變更不會影響到業務架構與運維策略。採用開放雲原生技術棧研發而成的輕舟混合雲和輕舟微服務、輕舟中間件，組成了一個通用的雲操作系統，可以屏蔽從物理機到公有雲各類IT基礎設施等底層資源的差異性，使得復雜的業務部署能夠跨基礎設施平滑遷移，並獲得彈性擴展能力，從而更好地支撐企業數字化應用。

輕舟低代碼 平台通過可視化與自動代碼生成快速構建應用，賦能非專業開發者，提供多層次軟體復用機制，可以大幅降低軟體開發成本，解決企業數字化過程中IT交付效率無法滿足數字化需求的矛盾。此次發布的網易輕舟低代碼應用開發平台LCAP，支持微服務架構、匹配雲原生技術棧，是符合軟體架構現代化理念的低代碼平台。

輕舟低代碼產品具有基於服務的開發、代碼無平台綁定、多層次軟體復用機制和支持雲原生能力擴展等四大特點。這意味著，採用輕舟低代碼平台開發的應用軟體具有更好的跨平台能力、更高的復用價值，能夠帶來更高的開發效率。據悉，藉助輕舟低代碼平台，特定的場景下Web應用開發效率可以提升3倍以上。

「新基建」是一個生態，需要軟硬體結合的能力來解決企業數字化的過程中的各種問題。 網易數帆在基礎軟體服務層面的布局，盡顯其軟體架構和服務設計上的優勢，再將英特爾的硬體產品能力納入到自己的生態里，二者優勢互補，從市場需求出發，充分調動軟硬體產品設計能力，提供符合企業數字化實際需求的產品和服務。

英特爾與雲服務廠商合作也是主動擁抱趨勢的戰略性一步，打造軟硬體協同的「新基建」生態在當前數字化的洪流中顯得異常明智。在產品層面，英特爾提供以數據為中心的產品組合，包括：計算、存儲和連接；在計算上，從通用的CPU、GPU，到FPGA等；在生態建設層面，英特爾與包括OEM、ODM、軟體服務商、系統集成商等夥伴長期合作，面向不同的工作負載和實際需求，用能夠落地的方案，推動各行各業的數字化和智能化。

針對當前，行業對於雲基礎設施、雲服務、雲應用可視、可管、可控的需求，英特爾全面集成AI技術的產品組合可幫助企業構建智慧雲的基石；針對雲原生技術的流行對容器的創新和發展，英特爾在開源軟體、開源社區、開源項目方面也有較大的投入。

在與網易數帆的聯合實踐中，輕舟混合雲的核心模塊網易輕舟容器平台NCS，基於雲原生開源技術棧實現多租戶、多集群管理，能夠處理更大的並發情況，如幾萬個應用實例同時在線情況，基於英特爾第二代至強可擴展處理器加速網易輕舟容器平台NCS，提供高性能容器平台、多租戶多集群管理、智能化運維，構建高性能、高吞吐、彈性擴展、智能運維的輕舟容器雲平台，來幫助企業用戶實現信息系統的微服務化。

英特爾與網易數帆的產品方案，在網易的多款產品應用上得到驗證。英特爾中國區行業解決方案集團互聯網行業負責人在網易數字+大會上表示，網易雲音樂引入輕舟中間件Redis內存資料庫，將Redis運行在搭載了大容量英特爾傲騰持久內存的伺服器上，實現高性能、高密度的混合部署，大幅度提高資源利用率，使得總體用雲成本降低30%。網易輕舟容器平台NCS升級到第二代英特爾至強可擴展處理器，整體計算性能提升21%。基於第二代英特爾至強可擴展平台利用英特爾OpenVINO為雷火 游戲 在強化學習、智能編舞等AI平台進行深度強化，使推理性能提升3倍。目前，網易杭州研究院、網易郵箱在分布式存儲以及郵箱索引列表均利用英特爾傲騰固態盤加速性能。

雲服務讓客戶減少在IT基礎設施上的勞神，從而把注意力更多集中在構建自己的業務邏輯上，2020年，英特爾推出智慧雲圖計劃，旨在覆蓋企業上雲、用雲的全周期，通過豐富的產品組合構建智慧雲基石，這與網易的雲原生戰略不謀而合。攜手網易，共繪雲圖，構築數字化時代的「新基建」生態，也成為雙方共同的目標。

Ⅸ 什麼叫大數據，與雲計算有何關系

大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、回管理和處理的數據集合。答 大數據的4V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價值）。 從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術。

Ⅹ 大數據時代下,DBA該何去何從

大數據時代下,DBA該何去何從
資料庫管理員（DBA）的職能已擴展到數據管理、基礎架構管理以及工作負載和SLA管理上。作為大數據戰略的一部分，DBA的角色又是如何變化的呢？
數據管理
* 為成為數據管理專家而努力。雖然SQL資料庫可以擴展以處理大數據，但資料庫並不是最優解決方案。DBA正在預算方面做努力，在預算范圍內，以最低的成本滿足SLA。
* 出現數據ops概念。數據管理和數據治理。數據操作是團隊的一部分，在收集和創建數據時共享目標、協作工作。使用自動化來擠壓延遲、採取最合適的敏捷方案以提高提高效率。
* 管理、治理和軟體交付。維護資料庫模型和模式。在大數據中，從定義明確的轉換到應用程序和工程師之間的協同工作，一切都是具有探索性的。

* 雖然開發人員認為不需要數據管理，但為了後續的分析數據，DBA們仍需要進行數據管理。
* DBA從管理資料庫轉變為跨多個系統的數據工程師。他們關注的是數據如何從一個資料庫轉移到另一個資料庫、數據的消耗、數據的調整以及數據流程的管理，對於數據自動分配和執行來說這些都至關重要。
* DBA已經不再是單單只關注像SQLServer和Oracle這樣的個人產品，而是必須要處理好企業大數據實施方案的執行問題。
基礎架構和平台
DBA的角色已經被推到第一線上。對IT棧的演變負責。基礎設施和平台的認定范圍變的更大。
*這是一個不容忽視的大挑戰，應用程序所使用的資料庫技術不再歸於DBA的控制范圍內。遷移到雲上的比重越大，DBA的控制范圍就越小。數據越來越多，同時也在不斷推出新的資料庫。管理數據基礎設施、提出大數據的解決喝整合方案、掌握如何歸檔和處理災難恢復的技能。AWS似乎將雲中的資料庫選項綁定到了DBA上。DBA仍然需要在備份、災難恢復和海量存儲上多費心思。值得在備份和存儲方面進行更具戰略性的思考。
DBA比以往更重要，因此他們也需要學習：如何有效地集成存儲在RDBMS系統中的遺留數據，同時大數據技術也是必不可少的。
* 由於大數據改變了數據架構，DBA的存在可能需要不是立竿見影的，但確實是實實在在的。新技術為數據管理提供了新的契機，使DBA和數據模式打開了一個新時代。
* 事實上，沒有數據模式和Hadoop的NoSQL平台，以及支持它的一系列工具，會越來越多地部署在企業中。現在開發人員在數據本身的設計上有更多的影響力。
* 這在擴大DBA的專業范圍上起到了推動作用：必須學習NoSQL系統的機制和操作；掌握管理Hadoop集群的能力；實施「無需存儲數據存儲數據」的方法。
* 而且，NoSQL的靈活性是以數據完整性為代價，這種模型的難度更高。目前，許多公司的網路應用程序的數據完整性已經給靈活性讓位了。
* DBA必須適應設計和開發的風格變化。DBA也需要運行幾個關系系統，並且認真學習NoSQL技術，對指導公司做出的部署負責。將來可能會劃分出幾種類型的DBA：局限於技術的；傳統的管理員；努力學習並適應管理大數據的新技術和工具的。
* DBA始終是整個軟體開發流程的一部分。在目前的環境中，更是需要所有的DBA都參與到整個開發過程中，尤其是規劃、范圍界定和原型設計部分。DBA能為企業提供有關數據基礎設施功能、所需變更成本、潛在性能影響以及總體容量規劃等項目的具體信息。
*鑒於對數據的使用要求，更多特定數據平台范圍之外的技術正被用於實施解決方案。DBA不僅僅要專注於SQL、DDL等，還要掌握JavaScript、Java、.NET等技術。DBA會越來越精通應用容器化和系統容器化（Docker、Rkt、Linux容器等）。DBA壓力會越來越大，一旦與其他角色聯繫到一起，數據及其管理都是穿插著多條生命線，因此需要掌握的技術就不斷增加。
成功採用大數據策略的企業，早已經把DBA轉變為新型數據基礎管理員，包括NoSQL資料庫和Hadoop在內。與開發數據管理邏輯的數據開發人員、處理和准備數據的數據科學家以及業務線上的數據分析人員相結合，DBA是操作大數據戰略的重要部分。現在，DBA依賴於更智能的工具，這些工具可以管理並報告各種資料庫和技術框架的數據基礎架構和流程。
工作負載和SLA
* 工作結構消失了。有類型更為廣泛的問題需要解決。要實現混合的環境在流和批處理中交付新的工作負載，同時又能跟得上變化。
* 現在，有許多不在資料庫中管理數據，而是將數據組織成超級管理數據的數據生態系統一部分的做法。了解通信、鏈接的速度、安全性以及如何將來源匯集在一起。
* 比起以往，現在有更多的技術管理。理解並管理一個數據倉庫的技術方法有10到20種。為了能給問題選擇出正確的技術，便於管理，規模較大的企業正在考慮將搜索、NoSQL、Hadoop和GPU技術標准化。
* 從一個擁有資料庫領域知識的系統管理員，到現在需要掌握處理數據集成、非結構化數據、自然語言處理、文檔存儲和統計。工具集可以能夠簡化工作。關系資料庫不會有大的進展，但大數據存儲會有新變化。
1. 大數據時代，DBA的角色發生了重大變化。在很長一段時間里，DBA僅僅只是一個系統管理員。他們的確有SQL知識、知道該如何優化SQL，以及對構建資料庫的理解，但他們並沒有主動參與到資料庫系統里數據的特定用途上。
2. 大數據DBA對數據和非關系數據模型的應用程序有更深入的了解，並且必須具備執行數據集成的知識，這些數據集超出了用於商業智能（BI）應用的傳統提取——轉換——載入過程（ETL）。