大數據時代已來,開發者該如何出擊?
人工智慧、大數據、物聯網、區塊鏈作為當今信息化發展的新興技術,離我們的生活越來越近,他們之間也存在著本質的聯繫,如果將它們看做是我們身體,大數據則是這些觸覺到外部信息的存儲集合,而資料庫則好比人的大腦的記憶系統,沒有了資料庫就沒有了記憶系統。
數據指數級增長時代已經來臨
易安信公布的第三期全球數據保護指數調查結果顯示,數據量呈現爆炸式增長,增幅達569%。權威數據顯示,預計2020年,我國大數據市場規模將超過8000億元,未來中國將成為全球數據中心。IT技術的持續創新促使大數據時代加速到來,在此大背景下,數據成為關鍵的生產要素,預計到2020年,全球的數據總量將達到40ZB,中國的數據量將佔全球數據總量的20%,成為世界第一大數據資源大國。
顯然,數據正呈現指數級增長,與此同時所帶來的在存儲、查詢、分析、挖掘等方面的需求不斷激增。當業務規模越來越大,數據越來越多,資料庫的出現將為爆炸式增長的數據帶來更多希望。但是,我們不得不面對的一個現實問題是傳統數據處理系統已不堪重負,資料庫性能問題已成為了系統穩定運行的主要瓶頸。
大數據挑戰下的存儲之路
不難發現,海量數據的生成對社會帶來的衝擊與變革是前所未有的。對於企業而言,如何採集與利用海量數據成為構建競爭優勢的新維度。然而在機遇面前,挑戰也不小。
首先,數據類型繁多。隨著業務應用的快速發展,相對於以往便於存儲的以文本為主的結構化數據,非結構化數據越來越多,包括網路日誌、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等,且大量多類型的企業數據正以PB級單位爆髮式增長,這在為企業分析策略提供數據基礎的同時,也給企業資料庫帶來了前所未有的壓力,這些多類型的數據對數據的處理能力提出了更高要求;其次,價值密度低。通常來說,價值密度的高低與數據總量的大小是成反比的,如何在海量的數據中提取具有高價值的部分,成為大數據時代下亟需解決的難題;最後,處理速度的快慢。根據IDC報告,預計到2020年,全球數據使用量將達到35.2ZB,在如此海量的數據面前,處理數據的效率就意味著企業是否具備相應能力與競爭力。
隨著數據的增長,隨之而來的是存儲數據遇到的困難與挑戰,顯然,傳統數據系統已無法滿足以上需求,只有讓後台資料庫適應業務模式的變革與升級,以此來滿足數據量爆增所帶來種種需求,才能讓企業在大數據時代得以立足。此時,資料庫的架構設計與性能優化顯得更加刻不容緩。
抓住大數據時代先機,巨杉TechDay前來支招
大數據時代,企業優化資料庫的選擇已是必然。但是,企業中的IT從業者在充滿好奇與期待中,也面臨著不小的挑戰。究竟如何使後台資料庫適應業務模式的變革不斷升級,又能滿足數據量爆增所帶來的存儲、查詢、分析、挖掘等需求?有沒有實際應用與案例讓我們一睹為快,更好地去理解資料庫架構設計與性能優化的必要性呢?
為了幫助IT從業者,可以快速解決企業資料庫優化升級之路中面臨的種種難題與挑戰,並在第一時間了解行業更多前沿技術。巨杉TechDay特別舉辦第5期「資料庫架構設計與性能優化」主題沙龍。在7月27日的沙龍中,我們將一起探討在數據類型日趨複雜化,數據處理需求多樣化的局面下,資料庫的架構設計與性能優化。並由資料庫方面的多位技術大咖,結合實際應用案例,為開發者朋友帶來包括PB級多源異構數據管理實踐、SQL-NoSQL-NewSQL 資料庫架構演變全解析、資料庫性能展示平台-CleverDB的構建之路、遊戲資料庫管理與性能優化四大主題演講。
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