大数据sla

Ⅰ 大数据分析工具有哪些

大数据分析工具有：

1、Hadoop：它是最流行的数据仓库，可以轻松存储大量数据。

2、MongoDB：它是领先的数据库软件，可以快速有效地分析数据。

3、Spark: 最可靠的实时数据处理软件，可以有效地实时处理大量数据。

4、Cassandra：最强大的数据库，可以完美地处理数据块

5、Python：一流的编程语言，可轻松执行几乎所有大数据分析操作。

不同类型的大数据分析是：

1、描述性分析：它将过去的数据汇总成人们易于阅读和理解的形式。使用此分析创建与公司收入、销售额、利润等相关的报告非常容易。除此之外，它在社交媒体指标方面也非常有益。

2、诊断分析：它首先处理确定发生问题的原因。它使用了各种技术，例如数据挖掘、机器学习等。诊断分析提供对特定问题的深入洞察。

3、预测分析：这种分析用于对未来进行预测。它通过使用数据挖掘、机器学习、数据分析等各种大数据技术来使用历史数据和当前数据。这些分析产生的数据用于不同行业的不同目的。

4、规范分析：当想要针对特定问题制定规定的解决方案时，会使用这些分析。它适用于描述性和预测性分析，以获得最准确的结果。除此之外，它还使用人工智能和机器学习来获得最佳结果。

Ⅱ 工业4.0是什么互联网 又是什么云计算又是什么大数据又是什么

一、互联网ISP提供的主要业务以及业务收入情况

随着宽带的发展，以及全球化程度的不断加深，中国互联网的业务应用同国际主流的业务应用发展基本一致，中国ISP在业务提供能力方面也同世界先进国家的ISP站在同一起点。国际主流的互联网业务在中国都有应用。表1中列出中国ISP/ICP提供的主要互联网应用。

但是，中国本土的ISP主营的互联网应用还是具有中国特色。比如在中国网络游戏业务和即时通信业务发展明显优于全球平均水平。

中国ISP 2005年总体行业收入大概在300亿人民币左右。总体行业收入增长快速态势明显，2004年到2005年的增长率约为40%。表2是中国典型的ISP的收入情况，ISP的业务收入增长率相差较大，平均增长率在30%以上。

互联网原有的免费提供业务的方式，曾经作为互联网的特点和优势，推动了互联网的发展。但是，如果一切都以免费方式提供，互联网的业务提供能力将难以快速提升，互联网在各种专业的服务，比如金融业、出版业等的应用和发展将受限，因此全球的ISP在自身发展的过程中也积极地探索业务提供的商业模式和盈利模式。

ISP公司发展情况千差万别，从中国的ISP公司运营商业模式看，有以下三种基本的商业模式：

●第一种是大而全的商业模式，ISP提供广泛的互联网业务。比如，在上世纪九十年代，雅虎是这种方式的代表。

●第二种是专注于主营业务的模式。比如，腾讯专注于即时通信业务；刚在Nasdaq上市的“如家”公司是一家专门从事酒店业的ISP。

●第三种是综合经营型的商业模式。比如，新浪这类大门户，在主营新闻信息服务的同时，经营网络游戏、提供网络广告服务等多种互联网业务，并从这些非主营业务中获利。

中国ISP大多采用综合经营信息服务的模式，在关注核心业务的同时，兼顾提供其他互联网信息服务。通过这种经营模式，ISP得以扩展自身的业务运营领域，扩展盈利来源，丰富运营模式，增强自身的核心竞争力。

中国ISP采用的商业模式同中国互联网应用市场的竞争格局相关。由于各互联网业务领域的竞争都非常激烈，竞争格局随时都有可能变化，因而造成了中国ISP大多注重全面巩固和提升自身核心业务能力，提高业务服务进入门槛，ISP通过这种发展模式，确保自身垄断、主导或者优势地位，为自身的发展创造机会。

另外，中国ISP大多同国内电信运营商合作。中国电信推出互联星空合作平台，成为众多ISP寻求同中国电信合作共赢的良好土壤，各ISP在中国电信的网络平台上提供互联网业务服务，不仅推动了宽带产业链发展，也保障了自身用户和业务发展，促进了自身良好的运营。中国移动构架的移动梦网平台，是众多提供移动互联网业务的ISP同中国移动合作的良好平台。一般而言，传统电信运营商会同ISP采用业务收入分成来共享收益。这种合作模式带来了通信产业链的发展和延伸，价值分配逐步走向合理均衡。虽然这种模式在国内外都比较成功，但是在整个商业活动过程中，传统电信运营商还是占据了主要的控制地位，中国的电信运营商正在对这种分成模式进行调整，“50 50”新模式的出现预示着中国ISP新一轮的运营模式调整已经开始。来看，虽然内容为王已经逐渐成为中国互联网业务市场的重要特征，但是ISP在内容上具有的明显优势并没有根本改变产业链的主导力量，网络资源和用户资源仍然是决定互联网业务产业链上谁是主角的重要因素。

互联网支付宝、微信、银行、证劵公司、理财、股票、公安、军队、政府机关、武警、都属于网络信息化

二、云服务

服务的计费项目

另一个决定服务真正费用的关键因素是所需的服务类型。对于一些企业而言，所谓的云服务可能只是服务器托管、专用服务器租赁，或是将应用运行在云中。而对于其它一些企业而言，云服务可能就是基于云的数据备份、业务持续性的维持，或是基本的存储托管。

对于广大用户而言，要弄明白云计算服务最简单的方式就是将注意力放在最主要的服务项目上。大多数云服务供应商都会将它们的服务分为三个基本类型：云中服务器、云存储、云工作站和云应用。每一项服务都有其自己的计费方式。

云中的服务器主要分为两种形式：虚拟服务器和物理服务器。换句话说，你既可以在虚拟服务器（与其他人共享物理硬件）上购买使用时间，也可以在专用服务器（你是该服务器唯一的租户）上购买使用时间。表1所示的就是云服务的计费方式：

三大主流IaaS云服务计费方式对比

对于使用其服务器托管服务的用户，GoGrid最初提供20GB的免费存储空间，而且他们只为服务器托管用户提供云存储服务。独具特色的是，随着用户所购买的存储容量的增加，GoGrid的服务可以提供打折优惠。GoGrid的云存储服务是以一种定量的方式提供，目前为止还不提供用于启动或停止其它命令的Web服务应用程序接口。

Rackspace试图让它的存储服务计费方式变得尽可能的简单化。他们对于云存储服务的采购提供按比例增减的模式，随着总量的增加，服务的单价也会有所下降。此外，如果文件的大小超过250KB，他们不会收取存取费用。

Amazon S3对于已删除数据不进行收费，根据所需存储总量的增加还会提供一定折扣。对于那些试图将价格稳定下来的公司，他们提供定价合同。对于一些规模较大的文件传输公司，他们建议使用其输入和输出服务，这样可以节省成本。

理想地讲，云计算服务的计费模式应该和选择所需的存储功能和服务器计算资源没什么差别。而事实上，大多数IT经理都发现这种理想很难实现。他们必须仔细去考虑一些“隐性成本”，或是计费标准的变化，从而确定某项服务的真正费用。

更大的挑战来自于一些“非技术”的因素，用户必须考虑到那些独立于谈判条款之外或是隐藏于SLA协议之中因素。

解决这一问题的技巧就是用清晰而又精确的语言将每个合同期内每项服务的总费用写在纸上，这样才能明白真正的总预算金额。[5]

Ⅲ 大数据云计算学习完可以从事什么工作

随着云时代的发展，大数据也吸引了越来越多的目光。云计算和大数据早已成为不可分割的一体，掌握了云计算和大数据也就掌握了大数据常见的实时以及离线开发框架，具备架构设计以及开发能力，能够胜任 hadoop开发工程师，spark开发工程师，flink开发工程师等岗位。
下面是各个阶段适应的岗位：

阶段一：
基础知识（linux操作基础、shell编程、hadoop集群环境准备、zookeeper集群、网络编程）、JVM优化（JVM运行参数、JVM内存模型、jmap命令的使用、jstack命令的使用、VisualVM工具的使用、JVM垃圾回收算法、JVM垃圾收集器、Tomcat8优化、JVM字节码、代码优化）。完成以上初级阶段的学习，大家就能够完成中小型企业常见的自动化脚本。
阶段二 :
hadoop环境搭建2.0（hadoop源生集群搭建、CDH版本集群搭建）、hdfs（hdfs入门、hdfs深入）、maprece（maprece入门、maprece深入学习、maprece高级）、yarn、hive（hive安装、hive基本操作、hive高级用法、hive调优）、辅助系统工具（flume、azkaban调度、sqoop0）、IMPALA、HUE、OOZIE。学到这个阶段大家基本能够胜任离线相关工作，包括ETL工程师、hadoop开发工程师、hadoop运维工程师、Hive工程师、数据仓库工程师等岗位。
阶段三 :
kafka消息队列、storm编程（storm编程、strom实时看板案例、storm高级应用）。完成第三阶段的学习，大家能够胜任Storm实时计算相关工作，包括ETL工程师、大数据开发工程师、Storm流式计算工程师等岗位。
阶段四 ：
项目开发（strom日志告警、strom路由器项目开发）。了解了strom项目开发，大家能够胜任流计算开发工作，流式计算工程师、大数据开发工程师等相关工作岗位。
阶段五 :
Scala编程（Scala基础语法、Scala中面向对象编程、Scala中的模式匹配、Scala中的actor介绍、Actor实战、Scala中的高阶函数、隐式转换和隐式参数、Akka编程实战）、Spark（Spark概述、Spark集群安装、Spark HA高可用部署、Spark程序、RDD概述 、创建RDD 、RDD常用的算子操作 、RDD的依赖关系、RDD的缓存机制 、DAG的生成 、spark检查点、Spark SQL概述 、DataFrame介绍以及与RDD对比 、DataFrame常用操作 、DataSet的介绍、以编程方式执行Spark SQL查询、Spark on Yarn介绍、sparkStreaming概述、Spark Streaming原理 、DStream相关操作、Dstream操作实战、sparkStreaming整合flume实战、sparkStreaming整合kafka实战）、Hbase（hbase简介、hbase部署、hbase基本操作、hbase的过滤器、hbase原理、hbase高阶）。完成第五阶段的学习，大家能够胜任Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师等等。
阶段六 :
用户画像（用户画像概述、用户画像建模、用户画像环境、用户画像开发、hive整合hbase、hbase集成phoenix、项目可视化）。完成大数据Spark项目实战能够胜任Spark相关工作，包括ETL工程师、Spark工程师、Hbase工程师、用户画像系统工程师、数据分析师。
阶段七 :
Flink（Flink入门、Flink进阶、Flink电商项目）。完成Flink实时计算系统的学习，大家能够胜任Flink相关工作，包括ETL工程师、Flink工程师、大数据实时开发工程师等岗位。
阶段八 :

机器学习入门（机器学习概念、机器学习数学基础）、机器学习语言基础（Python语言、Python数据分析库实战、用户画像标签预测实战）、集成学习算法、构建人才流失模型、数据挖掘项目、推荐系统、CTR点击率预估实战。完成最后的学习能够胜任机器学习、数据挖掘等相关工作，包括推荐算法工程师、数据挖掘工程师、机器学习工程师，填补人工智能领域人才急剧增长产生的缺口。

Ⅳ 让你的大数据应用具备更高性能

让你的大数据应用具备更高性能

大数据应用在大型企业中变得越来越常见。企业具备历史数据分析和趋势预测的能力，能够为自身创造可观价值；此外，商业智能分析不仅可以避免出现运输中断、资源短缺，还能减少服务水平协议SLA和预测客户所需的产品和服务。BI能够给企业带来巨额红利。

随着购物节的临近，利用客户交互的明显增加，可以预期到你的企业将会开展更多的BI活动。通过优化大数据应用，提高性能，IT企业应该积极为更大数据量和更多的分析活动做好准备

从哪里开始

DBA、支持人员应将他们的努力集中在以下几个领域：灾难恢复，数据仓库性能和数据组织以及大数据的应用中的数据存储。

灾难恢复

大多数IT人员认为灾难恢复并不属于性能调优的范畴。在大数据环境下，这一误解又有所加深，因为人们普遍认为建立在大数据应用上的数据分析，相对于计算工资，总帐，订单输入，运输和客户服务之类的应用来说，并不十分重要。

但是，大数据应用在过去的几年里已经日趋成熟，企业所使用的业务分析功能也随之日臻完善。曾经的临时查询现在被作为常规报表来执行；额外的历史数据允许查询对大量数据进行比较和分析，通过进行负载均衡，商业分析软件可以让你的大数据应用得以更加方便快捷的执行查询。这使得今天的大数据应用提供了大量的可操作数据，可以提供更好的客户服务，消耗更低的成本并获得更高的利润。

这意味着，即使大数据应用遭遇一次很小的中断，都可能在你的用户群中产生连锁反应，报表无法按时交付、查询无法正常运行、以及那些基于商业分析结果的决策被延迟等。

DBA应该经常审核DR计划，以保证大数据应用在其控制之下。他们需要关注下列几种情况。

审核恢复过程。一年中最忙的时候就是遭到灾难性故障的时候。中断将会显著的影响企业的营利，特别是在事务频繁的时期。DBA应该协助恢复过程，避免浪费时间和精力。

验证恢复时间。很多DR计划包括一个目标恢复时间，表示可以完全恢复的最晚时间点。对于数据库来说，这可能意味着从备份文件恢复数据，并将日志从备份时间调整到恢复时间点。在高峰时期，数据和事务量较大；因此，恢复时间可能延长。为了降低这种风险，DBA应该考虑实施更频繁的关键数据库备份。由于在数据表恢复过程中，通常需要花时间来重建索引，DBA应该将DB2的备份和恢复能力考虑在内。

数据仓库性能

一般来说，大数据的存储和分析或存在于企业数据仓库(EDW)内部，或者与其相关。要整合各地的大数据解决方案，你需要为每一部分的EDW过程设置接口。下面是一个关于EDW子系统的总结，涉及大数据对它们的影响，以及如何提前制定性能计划。

数据获取和采集。包括一个在数据转移到EDW之前，用于暂存数据的方案，以避免硬件故障造成的延误。还应确定这些新资产和流程将如何影响你的灾难恢复计划。开发人员喜欢在旺季开始之前实现新功能或加固操作系统。其中一些增强数据可能需要传递到你的数据仓库，随后为大数据应用可能执行的查询提供服务。在此之前你要确定，这些新应用或者改动后的应用可能需要一个业务分析组件，

数据转换和迁移。快速迁移大量数据可能需要额外的资源，甚至特殊的软件或硬件。你的网络有能力将日益增长的数据从操作系统迁移到数据仓库，并最终部署到大数据应用中么?

数据访问和分析。随着数据持续填满仓库，在仓库和大数据的应用合并后，用户可以运行分析软件。捕获数据访问路径和数据分布统计信息并留作分析。你需要确定是否有足够的系统资源(CPU、磁盘存储、网络容量等)来支持预期的查询工作负载。

数据归档。大量的数据分析，庞大的数据量可能会占用宝贵的存储介质，使一些进程运行缓慢。IT和业务合作伙伴必须决定如何以及何时将旧的大数据存档清除，以及它是否必须保留以供日后使用。

大数据的组织和存储

供应商销售的第一大数据应用通常是即插即用型的。几乎没有调优选项。主要的原因是，应用依赖一个专有的，混合的硬件和软件解决方案，该解决方案使用大规模并行存储和I / O，以实现对分析查询的快速应答。

客户对于大数据分析的需求日益成熟，供应商解决方案需要提供多个同步存储和检索数据的方法。其结果是供应商设计并实现了可选数据存储和检索选项。一个例子是指定关键记录如何存储的能力。设想一个大数据应用，实现了一百个独立的磁盘驱动器。原始的应用通常将记录随机分散到这些驱动器。一些分析查询可以在逻辑上分成一百个独立的查询，每个查询访问一个驱动器，所有查询的结果合并成最终的答案，比相同的序列数据库查询快上一百倍。

然而，考虑一个基于键的，需要连接两个表的查询。随机分布在一百个磁盘驱动器的两个表将不再具备性能优势，因为行连接操作与两个表存储在同一个磁盘驱动器上时已经完全不同了。

目前很多大数据应用解决方案包含选项和算法以支持跨驱动器的表查询，存储是按键值排序的，并不是随机分布。通过在每一个磁盘驱动器存储相同范围的键值行，行连接操作将在同一个驱动器上执行。因此按键值指定数据分布的能力提供了巨大性能提升。

考虑到这一点，以下是一些建议，可用于大数据应用的性能调优。

检查数据分布统计信息。使用RunStats程序来收集表键和数据分布信息。特别是主键和外键索引，因为表连接通常会基于这些列。

审查数据访问路径。在本质上分析查询是临时的，数据表最有可能使用相同或相似的访问路径加被访问。捕获和分析这些访问路径寻找常见的连接方法。这一信息，加上数据分布统计信息，将帮助您确定数据表应如何按键值分布在大数据应用中。

存储数据访问路径以进行分析。作为上面的建议的延伸，你应该有一个方法用于捕获和储存分析查询的访问路径。方法返回结果应展示出表和索引是如何被访问，以及使用了哪些索引，执行了哪些排序等等。查询获取更多的数据，数据量增加返过来审查你的历史访问路径并比较。数据量增加引起的变化，观察访问路径的变化都可能表明性能出了问题。

总结

通过审核数据恢复流程，提高数据仓库的性能，评估当前大数据应用性能的优化选项，可以让你的大数据应用为即将到来高峰做好准备。大数据应用的数据组织方式对性能有这十分显著的影响；此外，你还应该仔细考虑可能发生的故障，为灾难做好准备，即使大数据应用上一个小的中断都可能对企业利益造成重大影响。

以上是小编为大家分享的关于让你的大数据应用具备更高性能的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

Ⅳ 云计算与大数据存在何种安全隐患，如何避免

虚拟化安全问题

利用虚拟化带来的可扩展性有利于加强在基础设施平台软件层面提供多租户云服务的能力但虚拟化技术也会带来以下安全问题

如果物理主机受到破坏其所管理的虚拟服务器由于存在和物理主机的交流有可能被攻克若物理主机和虚拟机不交流则可能存在虚拟机逃逸

如果物理主机上的虚拟网络受到破坏由于存在物理主机和虚拟机的交流以及一台虚拟机监控另一台虚拟机的场景导致虚拟机也会受到损害

云计算环境也存在用户到用户的攻击虚拟机和物理主机的共享漏洞有可能被不法之徒利用

如果物理主机存在安全问题那么其上的所有虚拟机都可能存在安全问题

数据集中的安全问题

用户的数据存储处理网络传输等都与云计算系统有关包括如何有效存储数据以避免数据丢失或损坏如何避免数据被非法访问和篡改如何对多租户应用进行数据隔离如何避免数据服务被阻塞如何确保云端退役数据的妥善保管或销毁等

云平台可用性问题

用户的数据和业务应用处于云平台遭受攻击的问题系统中其业务流程将依赖于云平台服务连续性SLA和IT流程安全策略事件处理和分析等提出了挑战另外当发生系统故障时如何保证用户数据的快速恢复也成为一个重要问题

云平台遭受攻击的问题

云计算平台由于其用户信息资源的高度集中容易成为黑客攻击的目标由此拒绝服务造成的后果和破坏性将会明显超过传统的企业网应用环境

法律风险

云计算应用地域弱信息流动性大信息服务或用户数据可能分布在不同地区甚至是不同国家在政府信息安全监管等方面存在法律差异与纠纷同时由于虚拟化等技术引起的用户间物理界限模糊可能导致的司法取证问题也不容忽视

云计算使得数据本身遭遇很多不同的安全威胁，因此不但要从正面进行防御，如安装安全软件和防火墙等等，更要对于数据本身进行加密。这是因为加密防护不因环境改变而失效的特性所决定，即使黑客费力攻破了防御读取了数据，看到的也是加密过的乱码。

Ⅵ 大数据云计算毕业刚进入工作岗位都是干啥的

1、云计算企业架构师
云计算架构师有两条非常好的途径可供选择：内公共云解决方案架构师容和安全架构师。传统架构技术对于以云作为基础的IT企业来说不够具体化，而且大多数企业寻找的是熟悉特定品牌的云的内容专家(SME)，例如亚马逊网络服务、谷歌和微软。所以，如果你在IT架构或安全拥有一个较为一般化的职位，你需要集中将注意力放在特定的云服务上，包括安全服务。
2、云计算开发人员
软件开发是一门用途最为广泛的技术，因为你可以在几乎任何平台上编码。但是在云上，你需要费些心思去深入了解特定的公共云，因为了解之后，你需要创造在云上原生的应用程序。“云上原生的”意味着要将云平台的命令直接植入应用程序，例如安全服务、队列、I/O服务，和资源供应的管理。运用这些命令需要你同时细致的了解所用编程的语言，以及在什么地方该使用哪一个界面、怎么使用、为什么使用。
3、云系统管理员
对于系统管理员来说，云职业之路要从转移到云运算，做一名cloudop开始。这是云运算中的一个新职位，主要负责备份、恢复、检测运行、管理SLA以及其他在云基础虚拟服务器的运算设置方面很有趣的工作。

Ⅶ 为何有人说数据将成为无价之宝

首先要知道数据从何而来，才能知道数据如何产生价值。现在的数据是指所能收集到的所有信息统称为数据，数据的生成包含方方面面，比如人类活动可以产生数据，大自然春夏秋冬变化也能产生数据，甚至一颗树木的生长过程也能产生数据。数据本身如果不能应用，就没有价值，如果吧数据应用起来，就能产生无限的价值。同类数据量越大，通过数据分析也就能产生更大的价值。这些价值也可以应用于各种领域，涵盖我们的衣食住行。数据能创造无限可能那就是当之无愧的无价之宝。

大家好，我是 科技 1加1！感觉这个问题很有意思！是啊，当前什么最值钱，要我说就是数据！

这个问题分两方面来回答

1.什么是数据


定义:

数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。

它不仅指狭义上的数字，还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等，也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。例如，“0、1、2...`”、“阴、雨、下降、气温”“学生的档案记录、货物的运输情况”等都是数据。数据经过加工后就成为信息。

在计算机科学中，数据是指所有能输入到计算机并被计算机程序处理的符号的介质的总称，是用于输入电子计算机进行处理，具有一定意义的数字、字母、符号和模拟量等的通称。现在计算机存储和处理的对象十分广泛，表示这些对象的数据也随之变得越来越复杂。

信息

信息与数据既有联系，又有区别。数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。而信息是数据的内涵，信息是加载于数据之上，对数据作具有含义的解释。数据和信息是不可分离的，信息依赖数据来表达，数据则生动具体表达出信息。数据是符号，是物理性的，信息是对数据进行加工处理之后所得到的并对决策产生影响的数据，是逻辑性和观念性的；数据是信息的表现形式，信息是数据有意义的表示。数据是信息的表达、载体，信息是数据的内涵，是形与质的关系。数据本身没有意义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。

数据的语义

数据的表现形式还不能完全表达其内容，需要经过解释，数据和关于数据的解释是不可分的。例如，93是一个数据，可以是一个同学某门课的成绩，也可以使某个人的体重，还可以是计算机系2013级的学生人数。数据的解释是指对数据含义的说明，数据的含义称为数据的语义，数据与其语义是不可分的。

分类

按性质分为

①定位的，如各种坐标数据；

②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；

③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；

④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。

按表现形式分为

①数字数据，如各种统计或量测数据。数字数据在某个区间内是离散的值[3] ；

②模拟数据，由连续函数组成，是指在某个区间连续变化的物理量，又可以分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等，如声音的大小和温度的变化等。

2.数据的重要性

如今，大数据早已经不是一个陌生的名词，很多的行业在使用大数据之后都得到了非常好的效果，大数据与互联网相辅相承，互联依赖，并且不断的在快速发展。

互联网上的数据每年增长40%，每两年便将翻一番左右，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。据IDC预测，到明年全球将总共拥有35ZB的数据量，互联网是大数据发展的前哨阵地，随着互联网时代的发展，人们似乎都习惯了将自己的生活通过网络进行数据化，方便分享以及记录并回忆。

大数据围绕在我们生活的很多方面

大数据围绕在我们生活的方方面面，最直观的反映在我们每天都会使用的社交工具上面。例如腾讯拥有用户关系数据和基于此产生的社交数据，这些数据能够分析人们的生活和行为，从里面挖掘出政治、 社会 、文化、商业、 健康 等领域的信息，甚至预测未来。说简单一点，就是我们每天都在通过自己的QQ、微信、微博更新自己的动态、朋友圈等，这些都将构成一种数据，大数据就是可以通过你更新的这些大量的信息，推测出你的爱好，你的工作，你的住址，你的收入情况等等这些信息。

互联网时代大数据有多厉害

互联网时代大数据到底有多厉害？大数据就像蕴藏能量的煤矿，煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样，和这个相像，大数据并不在于“大”，而在于“有用”，价值含量、挖掘成本比数量更为重要。大数据应用工程师专业主要学习WEB技术、JAVA、JSP、大型数据库Oracle、LINUX集群、非关系数据库NoSql、Hadoop等技术，通过这些课程的学习，让学生具有JAVAEE开发能力的同时能够进行大数据的分析和挖掘能，学生在就业的过程中即可以进入传统的软件公司，进行OA和ERP等传统软件项目开发，同时也能进行大数据的分析和大数据深度挖掘以及对服务器集群的组建等。

大数据时代，我们要合理利用大数据，才可以创造更高的工作效率，才可以创造更多的财富。

所以说数据就是金钱！掌握了大数据就是掌握了财富！

感谢大家的阅读！

数据自身是没有价值或者说微乎其微的，价值是被赋予的，就像黄金一样，黄金的价值是他的应用前景或场景。

数据的价值就是数据能力体现出的收益，或者说投资回报率。

今天我们就来聊聊数据能力和价值。 说到大数据就不得不提数据仓库，企业数据仓库演化至最终阶段或许会变为大脑中枢神经，如果要支撑起整个复杂的大脑和神经系统，需要一系列的复杂机制配合。

一、抽象的数据能力架构

我把数据能力抽象概括为四个方向：传输能力、计算能力、算法能力和数据资产量级，后面会讲述在这四个能力之上泛化出的数据应用和价值。

1. 数据传输能力

数据大部分的使用场景必然会涉及到数据传输，数据传输性能决定了部分应用场景的实现，数据实时的调用、加工、算法推荐和预测等；而传输抽象出来的支撑体系是底层的数据存储架构（当然非同机房的传输还要考虑到网络环境等。单纯的小数据量调用等一般不会涉及到这些，但数据量级大、高并发且对SLA要求非常严格的时候，就是对数据传输能力的考验）。

从产品的角度我把数据传输能力分解为： 底层数据传输效率 和 应用层数据传输效率 。

底层的数据传输效率是指数据源进入后的预处理阶段的传输效率，即加工为产品所需的数据交付物之前阶段。

Ps:数据在可为产品所用之前需要很长的一段加工过程，应用层数据产品基本不涵盖底层数据加工环节，而数据产品会用到规定好的数据交付物（即已约定好的结构化或标准化的数据），而利用此数据交付物再经过产品对实际应用场景的匹配和加工来提供数据服务。即使涉及底层数据管理的相关产品也是对Meta元数据、使用日志或写好的shell等的调用。

底层数据加工计算所涉及到的传输效率，直接决定了支撑数据产品高性能、高可靠的自身需求；而应用层的传输影响了用户体验和场景实现。传输机制和体系就像毛细血管一样遍布全身错综复杂，但是流通速率直接决定了大脑供氧是否充足。
2. 数据计算能力

数据计算能力就像造血系统一样，根据多种来源的养分原料进行生产加工最终产出血液。而源数据通过高性能的底层多存储的分布式技术架构进行ETL(抽取、转换、装载)清洗后产出的是数据中间层通用化的结构化数据交付物。计算速度就像造血速度一样，决定了供应量。而计算速度直接决定了数据应用的时效性和应用场景。

目前最多最普遍的就是离线数仓，离线数仓大部分担任着事后诸葛亮的角色，即没办法保证数据的及时性而延后了数据分析及应用的产出，导致更多的是沉淀经验而难以做到实时决策。而实时数仓，甚至说对Data Lake（数据湖）的实时处理已经逐步开放应用多种场景。我们先不考虑越来越强烈的实时性要求带来的巨大成本是否真的可以创造等值的收益。

强实时可以更接近一个“未来”的状态，即此时此刻。这远比算法对未来的预测更有价值，因为把握眼前比构造多变的未来对一个企业更有价值。甚至说当数据过程快过神经元的传递，那么从获取到你脑电波的那一刻起，数据处理的驱动结果远比神经元传递至驱动四肢要快。

是不是与兵马未动，粮草先行的场景相似？当然这是以数据计算能力的角度来看待这个问题。跳出来以我个人的观点来说，整体数据能力强大到一定阶段后，会从主观改变个人的意愿，即通过引导你的大脑从而来控制或决定个人行为且不会让你感知，所以可以理解为从主观改变个人意愿。从人的角度来说，你并不知道或者直观意愿去凭空决定下一步要做什么，因为大脑是逻辑处理器，当然这又涉及到心理学，这些观点就不在此赘述了，等往后另起一个篇幅来说数据应用未来前景和假想。

3. 数据资产能力

都在说“大”数据，那么数据量级越大越好吗？并不是，从某种角度来说大量无价值或者未 探索 出价值的数据是个负担，巨大的资源损耗还不敢轻易抹灭。

随着数据量级的急剧放大，带来的是数据孤岛：数据的不可知、不可联、不可控、不可取；那么散乱的数据只有转换成资产才可以更好的发挥价值。

什么是数据资产，我觉得可以广泛的定义为可直接使用的交付数据即可划为资产，当然可直接使用的数据有很多种形式，比如meta元数据、特征、指标、标签和ETL的结构化或非结构化数据等。

目前也在拓展Data Lake的使用场景，直接实时的使用和处理Data Lake数据的趋势是一种扩大企业自身数据资产范围和资产使用率的方式。这有利于突破数仓模型对数据的框架限定，改变数据使用方式会有更大的想象空间。

数据资产的价值可以分两部分来考虑：一部分是数据资产直接变现的价值；另一部分是通过数据资产作为资源加工后提供数据服务的业务价值。

第一部分比较好理解，就是数据集的输出变现值，如标签、样本和训练集等的直接输出按数据量来评估价值；第二部分价值比如通过自身数据训练优化后的算法应用而提升业务收益的价值或依于数据的广告投放的营销变现等，甚至说沉淀出的数据资产管理能力作为知识的无形资产对外服务的价值。这些间接的数据应用和服务的变现方式也是数据资产价值的体现并可以精细的量化。

4. 数据算法能力

其实无论是传输能力还是计算能力，都是相对偏数据底层的实现，而离业务场景最近的就是算法能力所提供的算法服务，这是最直接应用于业务场景且更容易被用户感知的数据能力，因为对于传输和计算来说用户感知的是速度快慢，从用户视角快是应该的，因此用户并不知道何时何地计算或传输。

而算法对业务应用场景是一个从0到1，从无到有的过程。并且算法是基于数据传输、计算和资产能力之上泛化出的应用能力，或者换句话说是三个基础能力的封装进化。

而算法能力是把多元的数据集或者说获取到尽可能多的数据转化为一个决策判断结果来应用于业务场景。算法能力的强弱反映了三个数据能力是否高效配合，是否存在木桶效应，更甚者木桶也没有。当然单纯的算法也可以单独作为无形资产的知识沉淀来提供服务。

对于数据能力架构中的四大能力，传输、计算和资产是基础能力，而算法是高级的泛化能力。而能力的输出和应用才能体现数据价值，数据能力的最大化输出考验着整个数据产品架构体系的通用性和灵活性。因为需要面对的是各种业务演化出的多种多样场景，对数据能力的需求参差不齐：可能是片面化的，也可能是多种能力匹配协调的。这对产品的通用性就是一个巨大的挑战，想更好的应对这个问题，可能就需要整个数据平台的产品矩阵来支撑和赋能。

二、数据能力对应数据价值的呈现

从数据应用的角度，每个能力都可以独立开放也可以组合叠加。如果把能力具象出来就会衍生到产品形态的问题，产品形态是对能力适配后发挥作用的交付物。说到产品形态我们可以想象一下应用场景。

首先最基础的应用场景就是数据直接调用，数据资产的使用基本会基于特征、指标、标签或者知识等交付形态。而对于使用方来说这些数据会作为半成品原料或依据来进行二次加工应用于业务场景中，如数据分析、数据挖掘、算法的训练与验证、知识图谱、个性推荐、精准投放（触达）和风控等。数据资产可以统归为在数据市场中通过构建的一些OpenAPI进行赋能。

而对于一个工厂来说，仅仅进行原材料的加工（ETL）输出即除了自身原材料（数据资产）的壁垒外核心竞争力很小，需要包装一些上层的基础服务来提升竞争力，那么数据计算的能力融合进来对原材料进行二次加工（聚合统计）。

计算的聚合统计能力加入进来后可以满足大部分的数据分析场景的支持，就不单单是原材料毫无技术含量的输出，并可以以半成品的形态规避数据敏感。因为对于统计值来说，这是一个分析结果或结论，并不会涉及到自身敏感数据的输出，因此你的核心资产不会泄露，而输出的仅仅是资产的附加值。换句话说知识产权专利依然在你手中，通过控制专利泛化出的能力进行投资回报。

融入计算能力后的一些分析场景如：人群的画像分析、多维度的交叉分析、业务的策略分析和监控分析等多种场景。

随着时代的发展和业务场景的增多，这时工厂继续需要产业变革，要深耕服务业逐步抛弃制造业形态，全面提升更高级的数据服务。这时算法能力的加入来更好的完善服务矩阵。

算法通过封装了传输、计算和资产能力而进行统一的更好理解的业务场景目标预测和识别等。这样对于企业来说可以更容易接受和低成本使用数据服务而不需要再涉及到数据加工链路中，而仅仅需要一个目标结果，通过算法的决策作为参考来指导业务方向。像算法对一些业务场景的预测分析，甚至说一些人工智能场景的识别或学习思考，都可以通过算法赋能来实现。对于企业来说就是从无到有的突破，企业发展进程甚至可能提升好几年。

而贯穿以上能力应用场景都是对数据传输能力的考验。

“数据”的重要性可以有以下几点。

1、数据能够为企业高层提供决策支持。将企业海量数据进行统计分析挖掘后，能够让高层制定合理的措施。

2、数据能整合企业庞杂业务。每个企事业都有很复杂的业务系统，借助数据及对应平台可以将其庞杂的业务进行整合。

3、数据能反应事件本质与趋势。真实数据能够更好地去了解事件的本质问题，预判事态发展。

4、数据能够让人们更加了解自己。未来你可能真的不是最了解你自己的人？但是可以使用个人的数据进行画像，充分了解个人。

5、数据能反应 历史 ，展望未来。通过 历史 数据查询过往，也能够使用以往的数据进行感知未来。

总之，在大数据和5G技术逐渐成为趋势的时代背景下，“ 数据 ”是越来越常见，如社交网络、消费信息、 旅游 记录……企业层面的销售数据、运营数据、产品数据、活动数据……

Ⅷ 大数据、云计算、人工智能、5G，下一个是什么

英特尔与云服务厂商合作也是主动拥抱趋势的战略性一步 。

封面来源｜pexels

2020年7月16日，“网易数字+大会”在杭州召开，网易公司旗下企业服务品牌网易云正式升级更名为“网易数帆”，优化和升级业务与战略，聚焦基础软件领域业务，并发布多款新产品。透过这些举措，我们可以窥探到网易在数字经济生态链上的全新布局：携手合作伙伴以“新基建”赋能数字经济的智能化升级和融合创新是接下来的战略主方向。

“新基建”是相对于传统基础设施而言，作为新经济形态发展的重要支撑，曾在政府工作报告中被多次提及。 2020年数字经济发展迎来前所未有的机遇，也同时承担起创造新增长点，带动实体转型的重任。而以5G、云计算、大数据和人工智能为代表的技术产品，在赋能各个行业，提升效率，优化生产方式上发挥着不可或缺的支撑作用，故被称为数字经济时代的新型基础设施，即“新基建”。

随着工业互联网和AI战略的全面实施，数字经济的范围被无限拓宽，数字化也成为各行各业转型升级的方向。在企业的精细化管理、业务精细化运营的需求背景下，数据作为一种新型资产，在整个链条中扮演着越来越重要的角色。如何有效发挥数据价值，建立实时反馈的分析系统，来辅助业务决策成为企业数字化转型的重点。在这个过程中大数据、云计算、人工智能、5G等”新基建”提供了方法和效率上的优化，加速了企业的数字化转型的进程。

在数据层面，优化数据采集和应用，高效分析和管理数据是数字化的重点。即通过实现各个业务环节的数字化，来增加相关流程的数据留存，而后将丰富的流程数据用于分析和监控，最终实现科学决策。但这在实际的数字化过程中并不容易，大量企业仍然面临数据孤岛、烟囱式开发、信息系统功能与实际需求脱节、IT交付效率不能满足数字化需求和系统封闭等方面的挑战。为解决这些痛点，云原生逐渐发挥价值。

云原生承担的作用是承上启下，它能够帮助企业在云上快速搭建新的应用体系、技术体系和业务模式。 通过软件化的生产、研发、运维体系，帮助企业提升业务拆解能力，流程重构能力，从而实现企业软件生产全流程的能力和效率的提升，来构建专注业务的企业数字化基础设施。

面临新基建和“数字化”热潮，网易数帆提出SDI²理论：即数字化时代下，企业需要具备强大的软件定义组织的能力Software DefinedInstitute、数据智能的能力Data & Intelligence、强大的软件定义的基础设施Software Defined Infrastructure，才能够在行业中取得成功。

同时，网易数帆旗下网易轻舟在会上全新发布了云原生软件生产力平台，帮助企业提升软件研发效能，作为软件定义组织的关键能力。网易轻舟总经理陈谔表示，该平台由轻舟微服务和新发布的轻舟中间件、轻舟混合云及轻舟低代码等四大产品体系组成，能够帮助企业提升软件全生命周期的端到端能力，使得企业可以更聚焦于业务，应对数字化转型过程中业务的快速变化。

轻舟微服务 包含无缝集成Service Mesh（服务网格）的微服务框架NSF、API网关、分布式事务GTXS、全链路应用监控APM等模块。Service Mesh是微服务治理框架，但也是增加复杂性的根源之一。此次升级，轻舟微服务在Service Mesh方面带来了17项能力提升，包括Sidecar管理、Sidecar热升级、动态流量拦截、熔断降级等。陈谔表示，借助这些能力，客户在实践Service Mesh过程中不需要再顾虑引入Sidecar带来的运维问题。API网关同样带来了大量能力的升级，提供适合互联网级应用的API网关管理功能，如提供完善流量管理功能，包括熔断降级、缓存等。此外，轻舟微服务还发布了新的日志服务LogSeer，以及GTXS、APM的一些新特性。这些更新，进一步提升了轻舟微服务的产品成熟度。

轻舟中间件 是基于Kubernetes构建的云原生PaaS平台。基于容器的数据库、缓存、消息等分布式中间件，使得客户可以将等同于公有云的PaaS服务能力交付到任何能够安装Kubernetes的环境，具有高SLA、高性能、低成本的特点。此次发布，网易轻舟还推出了MySQL、Redis、Elasticsearch、ZooKeeper、RabbitMQ、RocketMQ和Kafka等7款中间件产品，这意味着轻舟中间件已经具备很高的成熟度。

轻舟中间件支持多云集中部署与管理、运维自动化、故障自愈等云原生特性，可以帮助企业构建容错性好、易于管理、易于观察、易于扩展的中间件PaaS平台，解决企业中间件存在的SLA保障难、运维难、成本高等一系列问题。据了解，轻舟中间件已经在网易严选、网易云音乐、网易传媒等互联网业务生产环境中，经受住了SLA、性能和规模等实战考验。在网易传媒，轻舟中间件带来50%的运维成本下降，网易云音乐则通过轻舟中间件实现了30%以上的资源成本节省。

轻舟混合云 基于Kubernetes的抽象层次以及DevOps能力构建，部署、编排能力不同于面向资源的经典混合云方案，可多云部署，或选择灵活的IT架构，这意味着IT架构变更不会影响到业务架构与运维策略。采用开放云原生技术栈研发而成的轻舟混合云和轻舟微服务、轻舟中间件，组成了一个通用的云操作系统，可以屏蔽从物理机到公有云各类IT基础设施等底层资源的差异性，使得复杂的业务部署能够跨基础设施平滑迁移，并获得弹性扩展能力，从而更好地支撑企业数字化应用。

轻舟低代码 平台通过可视化与自动代码生成快速构建应用，赋能非专业开发者，提供多层次软件复用机制，可以大幅降低软件开发成本，解决企业数字化过程中IT交付效率无法满足数字化需求的矛盾。此次发布的网易轻舟低代码应用开发平台LCAP，支持微服务架构、匹配云原生技术栈，是符合软件架构现代化理念的低代码平台。

轻舟低代码产品具有基于服务的开发、代码无平台绑定、多层次软件复用机制和支持云原生能力扩展等四大特点。这意味着，采用轻舟低代码平台开发的应用软件具有更好的跨平台能力、更高的复用价值，能够带来更高的开发效率。据悉，借助轻舟低代码平台，特定的场景下Web应用开发效率可以提升3倍以上。

“新基建”是一个生态，需要软硬件结合的能力来解决企业数字化的过程中的各种问题。 网易数帆在基础软件服务层面的布局，尽显其软件架构和服务设计上的优势，再将英特尔的硬件产品能力纳入到自己的生态里，二者优势互补，从市场需求出发，充分调动软硬件产品设计能力，提供符合企业数字化实际需求的产品和服务。

英特尔与云服务厂商合作也是主动拥抱趋势的战略性一步，打造软硬件协同的“新基建”生态在当前数字化的洪流中显得异常明智。在产品层面，英特尔提供以数据为中心的产品组合，包括：计算、存储和连接；在计算上，从通用的CPU、GPU，到FPGA等；在生态建设层面，英特尔与包括OEM、ODM、软件服务商、系统集成商等伙伴长期合作，面向不同的工作负载和实际需求，用能够落地的方案，推动各行各业的数字化和智能化。

针对当前，行业对于云基础设施、云服务、云应用可视、可管、可控的需求，英特尔全面集成AI技术的产品组合可帮助企业构建智慧云的基石；针对云原生技术的流行对容器的创新和发展，英特尔在开源软件、开源社区、开源项目方面也有较大的投入。

在与网易数帆的联合实践中，轻舟混合云的核心模块网易轻舟容器平台NCS，基于云原生开源技术栈实现多租户、多集群管理，能够处理更大的并发情况，如几万个应用实例同时在线情况，基于英特尔第二代至强可扩展处理器加速网易轻舟容器平台NCS，提供高性能容器平台、多租户多集群管理、智能化运维，构建高性能、高吞吐、弹性扩展、智能运维的轻舟容器云平台，来帮助企业用户实现信息系统的微服务化。

英特尔与网易数帆的产品方案，在网易的多款产品应用上得到验证。英特尔中国区行业解决方案集团互联网行业负责人在网易数字+大会上表示，网易云音乐引入轻舟中间件Redis内存数据库，将Redis运行在搭载了大容量英特尔傲腾持久内存的服务器上，实现高性能、高密度的混合部署，大幅度提高资源利用率，使得总体用云成本降低30%。网易轻舟容器平台NCS升级到第二代英特尔至强可扩展处理器，整体计算性能提升21%。基于第二代英特尔至强可扩展平台利用英特尔OpenVINO为雷火 游戏 在强化学习、智能编舞等AI平台进行深度强化，使推理性能提升3倍。目前，网易杭州研究院、网易邮箱在分布式存储以及邮箱索引列表均利用英特尔傲腾固态盘加速性能。

云服务让客户减少在IT基础设施上的劳神，从而把注意力更多集中在构建自己的业务逻辑上，2020年，英特尔推出智慧云图计划，旨在覆盖企业上云、用云的全周期，通过丰富的产品组合构建智慧云基石，这与网易的云原生战略不谋而合。携手网易，共绘云图，构筑数字化时代的“新基建”生态，也成为双方共同的目标。

Ⅸ 什么叫大数据，与云计算有何关系

大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、回管理和处理的数据集合。答 大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

Ⅹ 大数据时代下,DBA该何去何从

大数据时代下,DBA该何去何从
数据库管理员（DBA）的职能已扩展到数据管理、基础架构管理以及工作负载和SLA管理上。作为大数据战略的一部分，DBA的角色又是如何变化的呢？
数据管理
* 为成为数据管理专家而努力。虽然SQL数据库可以扩展以处理大数据，但数据库并不是最优解决方案。DBA正在预算方面做努力，在预算范围内，以最低的成本满足SLA。
* 出现数据ops概念。数据管理和数据治理。数据操作是团队的一部分，在收集和创建数据时共享目标、协作工作。使用自动化来挤压延迟、采取最合适的敏捷方案以提高提高效率。
* 管理、治理和软件交付。维护数据库模型和模式。在大数据中，从定义明确的转换到应用程序和工程师之间的协同工作，一切都是具有探索性的。

* 虽然开发人员认为不需要数据管理，但为了后续的分析数据，DBA们仍需要进行数据管理。
* DBA从管理数据库转变为跨多个系统的数据工程师。他们关注的是数据如何从一个数据库转移到另一个数据库、数据的消耗、数据的调整以及数据流程的管理，对于数据自动分配和执行来说这些都至关重要。
* DBA已经不再是单单只关注像SQLServer和Oracle这样的个人产品，而是必须要处理好企业大数据实施方案的执行问题。
基础架构和平台
DBA的角色已经被推到第一线上。对IT栈的演变负责。基础设施和平台的认定范围变的更大。
*这是一个不容忽视的大挑战，应用程序所使用的数据库技术不再归于DBA的控制范围内。迁移到云上的比重越大，DBA的控制范围就越小。数据越来越多，同时也在不断推出新的数据库。管理数据基础设施、提出大数据的解决喝整合方案、掌握如何归档和处理灾难恢复的技能。AWS似乎将云中的数据库选项绑定到了DBA上。DBA仍然需要在备份、灾难恢复和海量存储上多费心思。值得在备份和存储方面进行更具战略性的思考。
DBA比以往更重要，因此他们也需要学习：如何有效地集成存储在RDBMS系统中的遗留数据，同时大数据技术也是必不可少的。
* 由于大数据改变了数据架构，DBA的存在可能需要不是立竿见影的，但确实是实实在在的。新技术为数据管理提供了新的契机，使DBA和数据模式打开了一个新时代。
* 事实上，没有数据模式和Hadoop的NoSQL平台，以及支持它的一系列工具，会越来越多地部署在企业中。现在开发人员在数据本身的设计上有更多的影响力。
* 这在扩大DBA的专业范围上起到了推动作用：必须学习NoSQL系统的机制和操作；掌握管理Hadoop集群的能力；实施“无需存储数据存储数据”的方法。
* 而且，NoSQL的灵活性是以数据完整性为代价，这种模型的难度更高。目前，许多公司的网络应用程序的数据完整性已经给灵活性让位了。
* DBA必须适应设计和开发的风格变化。DBA也需要运行几个关系系统，并且认真学习NoSQL技术，对指导公司做出的部署负责。将来可能会划分出几种类型的DBA：局限于技术的；传统的管理员；努力学习并适应管理大数据的新技术和工具的。
* DBA始终是整个软件开发流程的一部分。在目前的环境中，更是需要所有的DBA都参与到整个开发过程中，尤其是规划、范围界定和原型设计部分。DBA能为企业提供有关数据基础设施功能、所需变更成本、潜在性能影响以及总体容量规划等项目的具体信息。
*鉴于对数据的使用要求，更多特定数据平台范围之外的技术正被用于实施解决方案。DBA不仅仅要专注于SQL、DDL等，还要掌握JavaScript、Java、.NET等技术。DBA会越来越精通应用容器化和系统容器化（Docker、Rkt、Linux容器等）。DBA压力会越来越大，一旦与其他角色联系到一起，数据及其管理都是穿插着多条生命线，因此需要掌握的技术就不断增加。
成功采用大数据策略的企业，早已经把DBA转变为新型数据基础管理员，包括NoSQL数据库和Hadoop在内。与开发数据管理逻辑的数据开发人员、处理和准备数据的数据科学家以及业务线上的数据分析人员相结合，DBA是操作大数据战略的重要部分。现在，DBA依赖于更智能的工具，这些工具可以管理并报告各种数据库和技术框架的数据基础架构和流程。
工作负载和SLA
* 工作结构消失了。有类型更为广泛的问题需要解决。要实现混合的环境在流和批处理中交付新的工作负载，同时又能跟得上变化。
* 现在，有许多不在数据库中管理数据，而是将数据组织成超级管理数据的数据生态系统一部分的做法。了解通信、链接的速度、安全性以及如何将来源汇集在一起。
* 比起以往，现在有更多的技术管理。理解并管理一个数据仓库的技术方法有10到20种。为了能给问题选择出正确的技术，便于管理，规模较大的企业正在考虑将搜索、NoSQL、Hadoop和GPU技术标准化。
* 从一个拥有数据库领域知识的系统管理员，到现在需要掌握处理数据集成、非结构化数据、自然语言处理、文档存储和统计。工具集可以能够简化工作。关系数据库不会有大的进展，但大数据存储会有新变化。
1. 大数据时代，DBA的角色发生了重大变化。在很长一段时间里，DBA仅仅只是一个系统管理员。他们的确有SQL知识、知道该如何优化SQL，以及对构建数据库的理解，但他们并没有主动参与到数据库系统里数据的特定用途上。
2. 大数据DBA对数据和非关系数据模型的应用程序有更深入的了解，并且必须具备执行数据集成的知识，这些数据集超出了用于商业智能（BI）应用的传统提取——转换——加载过程（ETL）。