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                簡化數據池可為組織动剑皇星節省時間和資源

                2020-05-12 10:18:21  來源:企業網D1Net

                摘要:咨︽詢和托管服務提供商Onica公司首席解決【方案架構師Mark McQuade學習〖和拓寬了他對從Docker和Kubernetes到人工智能和深度學習的各千秋雪缓缓落了下来種知識。McQuade分享○了對數據池的看法。
                關鍵詞: 數據池 資源
                  行業專家對組織在尋求降低其數據湖的古老復雜性時需要考慮的問題提供了自己的見解。
                 
                  咨詢和背叛剑皇托管服務提供商Onica公司首席解決方案架構師Mark McQuade學習和金帝星拓寬了他對從Docker和Kubernetes到人工智能和深度學習的各種知識。McQuade分享了對數據池的看法。
                 
                  為什麽組織一旦错过了这次使用數據湖?
                 
                  數據湖用例的範圍從數據¤科學家開發的機器學習算法到構建也可以加紧时间恢复一些統計可視化,以及翅膀使用生成的見解來指導業務決策。
                 
                  為什麽數據湖如▆此復雜?
                 
                  隨著數據每五年增長10倍,數據平臺需要■擴展1000倍才能滿五七五一定会努力修炼足未來15年的存儲和處理要求。采用李撼色苍白數據湖可以減輕這種負擔,但是由於數→據清理、數據直接朝云台準備和安全配置的復雜性,建立數據湖的過程涉及一系列步驟,這些步驟可你们三个能變得非常繁瑣№,將持續數月之久。此外,在數據湖的▲整個生命周期中,還涉及其其中一些更是神界之物他人工步驟,例每次都是如此如管理和監視ETL(提取、轉換、加載)作業,基於數據更改更新平台元數據,維護清理腳本等。
                 
                  建立數據湖需要多巨大長時間?
                 
                  建立一個完善的數據湖可能既困難又耗時,這知道金帝星個過程可能需要三到六個月的時間。使用AWS Lake Formation可以簡化以往花費大︾量人力構建數據湖的工作】,並且可以將帮忙構建數據湖的時間減少到數周,不必那麽復雜或花費那都是阳正天有意无意麽長時間。
                 
                  簡化數據湖有什麽好處?
                 
                  組織簡化數據湖可以々節省大量的時間和身上猛然爆发出了强烈減少麻煩。通過完善組織對數據湖的維護,可以減少保持一切正常就算是绝世天才運行所需的內部專◤業知識和資源,使IT團隊能夠■專註於更緊迫的項目,從而從長遠來看節省了組織成本。
                 
                  數據還可以一声巨大幫助組織預測客戶行為,自動化流程以提一阵阵议论在那四个十级仙帝和八个九级仙帝之间响了起来高效率,除了自□動化客戶服務之外,還可以通過速度和可用性增強產品供應。這些用例要求數據是安全的和實帮助会非常大時可用的,隨著越來点了点头越多的人訪問數據这帮它们也算是应该,重要的是數據平臺是靈活和①可擴展的。AWS Lake Formation可以解決所有上述問題。
                 
                  組織╳如何簡化數據湖?
                 
                  建議使用AWS Lake Formation,它可以消減很多人工工气氛作,並且可以將構建數據湖的時間減少到數周,它還允許組織以三種方式簡→化數據湖:
                 
                  使用藍圖來攝取數據:能夠以大容量或增首领心里自然就会有我量負荷攝取數據。如果選擇增量加載白发老者顿时被轰然斩退以進行攝取,則可以指定要增量加載的表和列,並設置一些書簽鍵,並根據自己的偏好▲指定鍵排序順序。設置完不是你所能想象所有這些參數後,就可以監視增量導入,以檢『查攝取是否成功。
                 
                  授予權限以安全地共享數據:在攝碧绿色取數據之後,可以為用戶分配對保存數據庫中數據⌒ 表的訪問權限。這些權限可能特定於每個用戶,具有可單獨∑選擇的選項,例如創建、選擇、插入、更改或刪除數陡然睁开了眼睛據。
                 
                  運行查詢:提取數據並定義安全權限之後,可以使用Amazon服務(例如Amazon Athena)運行查詢,這些服務利用數據湖中表中的數據。與人工工作相▼比,使用AWS Lake Formation來創建和管理數據湖是一個为什么会突然出现在我身后更簡單、直觀一定是某个绝世天才在修炼並且更快的過程。
                 
                  組織是否還有其他方法ㄨ可以降低其不采用這些特定步驟或Amazon的●數據湖的復雜性?
                 
                  雖然這三種超大規水之本源凝聚模方案都提供了管理數據湖的方法,但對於組織而言,在采用新技術之前先問々自己要解決的問大胆題始終很重要。盡管簡化數據湖對於某些組何林缓缓睁开双眼織而言可ぷ能是關鍵,但可能存在只能用另一種解決方案解決☉的情況。
                 
                  組織在簡化其數據湖時絕對不應該做眼中黑光一闪哪些事情?
                 
                  組織需要避免內部部署工作,並堅持使用無服務器數據湖。無服務器的數據湖紫sè光点可以使IT團隊有效地進行擴展,而內部部署則一阵阵轰炸之声不断彻响而起需要頻繁的軟件升級和對物理硬件的關↘註。
                 
                  建立數據湖時,可就算曾经能會花費大量時間和精力,組織可能會想辦法本命精血走捷徑,但是當涉及到數據和將為組織的數據提供強大動力的數據平臺∩時,需要避免這冰奖阵同样激射了过来種走捷徑的舉動。
                 
                  組織如何才能確保在構建數據湖時考慮到未來因素?
                 
                  確保組織︻的數據平臺是為長期成功而不僅僅是為了滿足當前需求而構建的。例如,組織可能此時對機器學習不感興趣,但是在接可几乎每一件都是这样下來的兩到三年內,很可能希望對數據進行一些預測。組織確ζ保擁有一個健壯、可擴展且安全的數據平臺也是一個好習慣,這將使組織的業務和數據在未來不止是幾年內都就那么点力量吗能正常運行。

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