雖然中國大數據產品和解決方案眾多,但是仍然存在很大的挑戰(zhàn)。在產品方面,國產大數據產品技術仍然沒有實現自主,從業(yè)人員的開源社區(qū)參與度很低;在市場方面,中國大數據產品還需要進一步針對細分市場改進;在人才方面,具備工作能力的跨專業(yè)復合型人才十分稀缺;在產業(yè)方面,圍繞大數據、軟件、半導體等領域的協(xié)同創(chuàng)新機制還需進一步培育。
目前,大數據產品無論是在形態(tài)、關系上,還是在應用的領域上,已經發(fā)展成為一個龐大而復雜的生態(tài)系統(tǒng)?!洞髷祿浖a品研發(fā)進展及挑戰(zhàn)》從目前大數據的技術展開論述,結合當前中國大數據產品的現狀,闡述了其所面臨的問題和挑戰(zhàn)。 專注于網絡營銷技術、產品、服務的創(chuàng)新與整合,46現已成為中國較好的整合網絡營銷服務提供商。西城區(qū)推薦的軟件研發(fā)設計
工業(yè)軟件是典型的ToB,其客戶一般是制造行業(yè)里的中大型企業(yè),以研發(fā)設計類為例,其主要客戶集中在汽車,航空航天和**。用戶一般是在這些公司或組織的設計工程師和分析工程師。一般而言,用戶并不能決定采用哪何種軟件。軟件的使用成本和風險對客戶決策有較大影響。
客戶的產品有著較長的生命周期,比如在船舶行業(yè)產品的生命周期一般超過30年,這期間所使用的研發(fā)設計軟件必須高度滿足兼容性、可靠性和穩(wěn)定性。
相比國外企業(yè),國內企業(yè)對具體某個研發(fā)設計類軟件的黏性要弱得多,比如還沒有把研發(fā)體系建立在特定的研發(fā)設計軟件上,這使得國內客戶替換軟件的難度要降低了很多。
傳統(tǒng)客戶行業(yè)現在也面臨巨大的不確定性和復雜性,對軟件供應商的靈活性有著新的要求。
密云區(qū)發(fā)展軟件研發(fā)指導上海領司網絡為您供應 軟件研發(fā),歡迎您的來電哦!數據是信息的存儲,而信息通過媒介傳播,大數據概念的誕生,背后反映了新媒介的發(fā)展。在數據管理技術的早期,占統(tǒng)治地位的是關系數據庫技術。隨著新的數字化技術發(fā)展,一系列以非關系數據庫為基礎的大數據技術應運而生,這些數據庫被統(tǒng)稱為NoSQL數據庫。
NoSQL的縮寫通常被理解為“不僅是SQL(not only SQL)”,和傳統(tǒng)關系數據庫相比具有更高的性能、更好的可擴展性和容錯性以及應用開發(fā)更靈活的優(yōu)勢。公認的一些NoSQL數據庫包括:鍵值數據庫、寬列數據庫、文檔數據庫、內容存儲、搜索引擎、圖數據庫、資源描述數據庫、時間序列數據庫、面向對象的數據庫。
NoSQL數據庫的蓬勃發(fā)展并未宣告?zhèn)鹘y(tǒng)關系數據庫技術的終結,受大量傳統(tǒng)關系數據庫用戶的需求驅動,NewSQL數據庫的概念應運而生。主要有3種技術流派:基于NoSQL技術體系發(fā)展而來的、基于傳統(tǒng)關系數據庫引擎改進而來的分布式版本和完全自行研發(fā)的產品。
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從中心技術層面上看,雖然中國的大數據產品繁多,但是仔細觀察,這些產品的底層技術仍然是國外開源社區(qū)主導。之所以開源會成為大數據技術的發(fā)源地,筆者認為,大數據軟件不直接面向用戶解決問題,在開發(fā)人者群體內得到認可是決定其生存發(fā)展的重要因素,通過開源拉低門檻,不僅可以限制同類產品低水平競爭,而且可以加快技術在全球范圍的開發(fā)者社區(qū)的傳播,進一步促進了其成熟,一旦終成為事實標準,開發(fā)者的使用習慣就固定了。
國內目前的主流觀點很難理解開源社區(qū)的這種強調和運營的文化背后的邏輯,所以從理念上無法接受這種做法,再加上語言和文化差異,就更難融入國際開源社區(qū)的工作中,這已經成為中國大數據發(fā)展的挑戰(zhàn)。 上海領司網絡為您供應 軟件研發(fā),期待為您服務!河北先進軟件研發(fā)調節(jié)
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在大數據存儲技術突破的同時,數據分析技術也伴隨著發(fā)展起來。在互聯(lián)網環(huán)境下,數據分析的工作重點從以往孤立的研究存儲如何分布、計算任務如何分布,轉向研究如何根據數據的特點有效將計算任務分布到計算節(jié)點上,進而直接完成分析。
在這個過程中,開源軟件社區(qū)起到了關鍵性的作用,比較有代表性的分析框架如:面向批處理的Hadoop項目,Spark項目,面向流處理的Kafka項目,Storm項目和Flink項目等。
批處理和流處理分析框架的提出,為分布式計算提供了可操作性的途徑,改變了以往以單一節(jié)點為基礎實施數據分析的工作方式。一些分析庫,例如機器學習庫Mahout、機器學習庫MLlib和面向圖計算的Pregel、GraphX等,將傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析、數據挖掘和機器學習的算法進行改進,以便充分發(fā)揮分布式計算集群的效能。 西城區(qū)推薦的軟件研發(fā)設計
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