本文主要是介绍云计算时代：当大数据遇到敏捷，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
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今年九月在纽约的O’Reilly媒体会议上大数据技术有两大呼声：企业级和敏捷。我们知道企业级的商务智能产品有Oracle Hyperion、SAP BusinessObjects和IBM Cogonos，而敏捷产品有QlikView、Tableau和TIBCO Spotfire。
如果事实证明大数据必须购买企业级的产品，那么就意味着大数据会花大本钱。但这并非绝对，通过使用大数据敏捷技术，各种规模的企业都可以控制成本，从大数据中获益。至关重要的是尽可能降低成本并最大化的了解大数据集，一旦数据被转化为可用便具有对业务的洞察力，然后以各种方式将问题汇总，并发挥企业技术的优势解决问题。
企业级 VS 敏捷BI
首先让我们来看看BI世界里发生了什么。企业级BI设计的意图是为了满足大型企业中许多信息孤岛的要求。典型场景如下：信息孤岛中的数据通过ETL的过程被清洗和规范化，进入到数据仓库中，成为一个可用的版本。然后，通过报表和分析技术，数据被切片、切块，并交付给成千上万的人。企业级BI是一个复杂的过程，它通过多种应用程序的协同工作，以满足企业中成千上万人的需求。企业级BI的问题是它的配置需要花费很长时间，所有大型的复杂系统都十分难以配置和改动。
敏捷BI可以解决企业BI所面对的诸多问题。敏捷BI可以以高度互动的方式为最终用户排序、筛选和统计数据，而不需要BI专家的指导。企业采用敏捷BI技术，可以更广泛的享受数据所体现的价值。
企业级 VS 敏捷的大数据
现在是大数据技术出场的时候了，EMC Greenplum、Teradata Aster Data等是企业级的代表，而1010data、Pervasive DataRush等则是敏捷的代表。这两类厂商都意识到了企业级和敏捷在BI领域的鸿沟，并努力解决这个问题。企业级大数据供应商知道他们需要敏捷，而敏捷的大数据厂商知道他们需要提供高质量的企业级解决方案。
企业级大数据供应商推出了一些灵活性解决方案。Greenplum推出了一个名为Chorus的产品，以提供一个协作环境，支持数据分析和查找的过程。Aster提供了一系列SQL扩展，允许Hadoop类型的查询使用类似与SQL的语法。在实现敏捷方面，这些产品的扩展是很大的进步，但对Greenplum和Aster企业级技术所带来的高昂价格标签，人们更感兴趣的问题是：能否以敏捷的大数据技术弥补企业级技术的不足，以更少的投资获得更多的回报？
敏捷的大数据解决企业级平台的难题
回头看看我们所提到的三种敏捷的大数据技术，首先的问题是：它们为什么被称作是敏捷的？
答案其实很简单，它们可以让用户获取非凡的数据洞察力，并削减价格。如下：
●只需经过些许培训，用户就可以使用Splunk进行数据的查询、筛选和显示
●1010data以电子表格的形式为用户提供大数据的处理界面
●Pervasive DataRush以图形界面并行、高效地处理数据
一个敏捷的大数据在大批量处理中的案例
David Inbar是Pervasive的市场发展战略办公室的首席执行官，在价格低廉的做了一个实验演示，处理了足够庞大的可称之为大数据的数据。
DataRush的工具包消除了程序员并行编程的复杂度。即便是科技狂人，相对编写一个单线程的程序，并行编程也无异于是火箭科学。DataRush为并行编程提供了一种编程模型，以替代艰难的多核函数编码。比如，你可以编写一个基于组件模型的工作流应用程序，该工具包会自动将其转化为该工作流所允许的并行应用程序。
大数据系统如Hadoop具有横向扩展性。虽然DataRush可以承担此类角色，并能在数千台计算机中安装，但是它的不同之处在于它一般在一台计算机中安装，用以发掘多核系统的潜能。
DataRush最有特色的功能是它并不需要你知道计算机究竟有多少个核，当编写一个DataRush应用程序时，它会自动感知计算机上核心的数目，并最大限度地利用，以进行并行处理。
将敏捷组件集合起来构建企业级系统
敏捷技术在针对大数据创建智能业务系统方面具有极大优势，但仍然有相当长的路要走。敏捷BI能够降低成本，面对大数据的挑战，它将证明它的价值。
这篇关于云计算时代：当大数据遇到敏捷的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
