大数据时代是什么意思的？
大数据（big highlight=true>海量数据，而这个海量数据的时代则被称为大数据时代。
随着云时代的来临，大数据（Big highlight=true>关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
扩展资料：
大数据时代的影响：
1、不是随机样本，而是全体数据：
在大数据时代，人们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样（随机采样，以前人们通常把这看成是理所应当的限制，但高性能的数字技术让人们意识到，这其实是一种人为限制）。
2、不是精确性，而是混杂性：
研究数据如此之多，以至于人们不再热衷于追求精确度;之前需要分析的数据很少，所以人们必须尽可能精确地量化人们的记录，随着规模的扩大，对精确度的痴迷将减弱。
拥有了大数据，人们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向即可，适当忽略微观层面上的精确度，会让人们在宏观层面拥有更好的洞察力;
3、不是因果关系，而是相关关系：
人们不再热衷于找因果关系，寻找因果关系是人类长久以来的习惯，在大数据时代，人们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系;相关关系也许不能准确地告诉人们某件事情为何会发生，但是它会提醒人们这件事情正在发生。
大数据时代已经到来,什么是大数据
大数据时代已经到来，你了解什么是大数据吗？一、大数据出现的背景进入2012年，大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
它已经上渗咐雀过《纽约时报》《华尔街日报》的专栏封面，进入美国白宫官网的新闻，现身在国内一些互联网主题的讲座沙龙中，甚至被嗅觉灵敏的证券公司等写进了投资推荐报告。
数据正在迅速膨胀并变大，它决定着企业的未来发展，虽然现在企业可能并没有意识到数据爆炸性增长带来问题的隐患，但是随着时间的推移，人们将越来越多的意识 到数据对企业的重要性。
大数据时代对人类的数据驾驭能力提出了新的挑战，也为人们获得更为深刻、全面的洞察能力提供了前所未有的空间与潜力。
最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。
人们对于海量数据的 挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消简哪费者盈余浪潮的到来。
”二、什么是大数据？信息技术领域原先已经有“海量数据”、“大规模数据”等概念，但这些概念只着眼于数据规模本身，未能充分反映数据爆发背景下的数据处理与应用需求，而“大数据”这一新概念不仅指规模庞大的数据对象，也包含对这些数据对象的处理和应用活动，是数据对象、技术与应用三者的统一。
1、大数据(bigdata)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大数据对象既可能是实际的、有限的数据集合，如某个政府部门或企业掌握的数据库，也可能是虚拟的、无限的数据集合，如微博、微信、社交网络上的全部信息。
大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
从数据的类别上看，“大数据”指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。
它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。
亚马逊网络服务(AWS)、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。
研发小组对大数据的定义：“大数据是最大的 宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。
”Kelly说：“大数据是可能不包含所有的 信息，但我觉得大部分是正确的。
对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。
2、大数据技术丛早，是指从各种各样类型的大数据中，快速获得有价值信息的技术的能力，包括数据采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。
适用于大数据的技术，包括大规模并行处理（MPP）数据库，数据挖掘电网，分布式文件系统，分布式数据库，云计算平台，互联网，和可扩展的存储系统。
3、大数据应用，是 指对特定的大数据集合，集成应用大数据技术，获得有价值信息的行为。
对于不同领域、不同企业的不同业务，甚至同一领域不同企业的相同业务来说，由于其业务 需求、数据集合和分析挖掘目标存在差异，所运用的大数据技术和大数据信息系统也可能有着相当大的不同。
惟有坚持“对象、技术、应用”三位一体同步发展，才 能充分实现大数据的价值。
当你的技术达到极限时，也就是数据的极限”。
大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。
最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。
这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadoop的崛起，这些非结构化的数据服务的价值在哪里。
三、大数据的类型和价值挖掘方法1、大数据的类型大致可分为三类：1)传统企业数据（Traditionalenterprisedata）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。
2)机器和传感器数据（Machine-generated/sensor data）：包括呼叫记录（CallDetail Records），智能仪表，工业设备传感器，设备日志（通常是Digital exhaust），交易数据等。
3)社交数据（Socialdata）：包括用户行为记录，反馈数据等。
如Twitter，Facebook这样的社交媒体平台。
2、大数据挖掘商业价值的方法主要分为四种：1)客户群体细分，然后为每个群体量定制特别的服务。
2)模拟现实环境，发掘新的需求同时提高投资的回报率。
3)加强部门联系，提高整条管理链条和产业链条的效率。
4)降低服务成本，发现隐藏线索进行产品和服务的创新。
四、大数据的特点业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的特征。
具体来说，大数据具有4个基本特征：1、是数据体量巨大数据体量(volumes)大，指代大型数据集，一般在10TB规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量; 网络资料表明，其新首页导航每天需要提供的数据超过1.5PB（1PB=1024TB），这些数据如果打印出来将超过5千亿张A4纸。
有资料证实，到目前为止，人类生产的所有印刷材料的数据量仅为200PB。
2、是数据类别大和类型多样数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化 数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。
现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
3、是处理速度快在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。
数据处理遵循“1秒定律”，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。
4、是价值真实性高和密度低数据真实性(Veracity)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。
以视频为例，一小时的视频，在不间断的监控过程中，可能有用的数据仅仅只有一两秒。
五、大数据的作用1、对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。
云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。
通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
大数据具有催生社会变革的能量。
但释放这种能量，需要严谨的数据治理、富有洞见的数据分析和激发管理创新的环境(Ramayya Krishnan,卡内基·梅隆大学海因兹学院院长)。
2、大数据是信息产业持续高速增长的新引擎面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。
在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。
在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
3、大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素各 行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。
对大数据的分析可以使零售商实时掌握市场动态并迅速做出应对；可以为商家制定更加精准有效的营销策略提供决策支持；可以帮助企业为消费者提供更加及时和个性化的服务；在医疗领域，可提高诊断准确性和药物有效性；在公共事业领域，大数据也开始发挥促进经济发展、维护社会稳定等方面的重要作用。
4、大数据时代科学研究的方法手段将发生重大改变例如，抽样调查是社会科学的基本研究方法。
在大数据时代，可通过实时监测、跟踪研究对象在互联网上产生的海量行为数据，进行挖掘分析，揭示出规律性的东西，提出研究结论和对策。
六、大数据的商业价值1、对顾客群体细分“大数据”可以对顾客群体细分，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。
瞄准特定的顾客群体来进行营销和服务是商家一直以来的追求。
云存储的海量数据和“大数据”的分析技术使得对消费者的实时和极端的细分有了成本效率极高的可能。
2、模拟实境运用“大数据”模拟实境，发掘新的需求和提高投入的回报率。
现在越来越多的产品中都装有传感器，汽车和智能手机的普及使得可收集数据呈现爆炸性增长。
Blog、Twitter、Facebook和微博等社交网络也在产生着海量的数据。
云计算和“大数据”分析技术使得商家可以在成本效率较高的情况下，实时地把这些数据连同交易行为的数据进行储存和分析。
交易过程、产品使用和人类行为都可以 数据化。
“大数据”技术可以把这些数据整合起来进行数据挖掘，从而在某些情况下通过模型模拟来判断不同变量(比如不同地区不同促销方案)的情况下何种方案 投入回报最高。
3、提高投入回报率提高“大数据”成果在各相关部门的分享程度，提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。
“大数据”能力强的部门可以通过云计算、互联网和内部搜索引擎把”大数据”成果和“大数据”能力比较薄弱的部门分享，帮助他们利用“大数据”创造商业价值。
4、数据存储空间出租企业和个人有着海量信息存储的需求，只有将数据妥善存储，才有可能进一步挖掘其潜在价值。
具体
教你如何发挥服务器性能监控的最大价值
，仅完成安装系统、应用程序并上架后便拍拍屁股离开，远不能发挥服务器性能。
服务器需要通过周期性的监控来确保硬件投资得到了预期回报–并对潜在问题提出告警，比如资源不足或硬件故障。
性能监控工具可以提供大量的可用信息，但需要确保工具被正确安装与运行。
本文将介绍可以帮助管理员们从系统性能监控中获得最大利益的技巧。
实现精确的性能监控如果采集的信息存在错误，监控便毫无用处，所以确保数据的准确性是你得采取的第一步。
准确性包括许多方面，如互通性、采样窗口、工具架构、虚拟化感知与校准。
互通性。
在此讨论中，互通性是性能监控工具的基本功能，能够从数据中心内各种硬件与部件中访问与读取数据源。
在部署了同一厂商产品线设备的同质环境内，利用集成在硬件中的内置挂钩，监控工具可以发挥极大优势。
通过这些挂钩，工具可以抓取设备的详细运行信息。
在异质环境下，监控则成为了另外一种挑战，因为工具与硬件可能无法很好匹配。
产商提供的工具可能可以提供一些硬件部件的特殊信息，而其他工具可能无法保障一致性。
第三方性能监控工具可能无法检测每个监控器或硬件的细微差别，它们更依赖于操作系统级的数据，而这些数据通常缺乏足够的颗粒度。
在某些情况下，监控数据可能丢失或失真，从而降低系统性能监控的可用性。
工具与硬件之前的数据差异需要全面测试。
例如，在购买工具之前，先测试并验证兼容性，在经过较长时间的可用性验证项目后，再开始将工具由测试环境部署至生产环境中。
但问题同样从开始购买延伸至未来产品升级或技术刷新周期。
当你更换硬件或升级工具，你需要测试监控工具的互通性来确保性能监控工具依旧可以正常工作并提供准确数据。
采样。
准确性同样依赖于收集数据用的采样窗口。
当负载与运行参数可能一直处于波动状态时，数据准确性将十分重要。
理想情况下，性能监控工具可以捕捉整台服务器的运行周期。
技巧在于决定运行周期是怎样的。
这依赖于每个负载与宿主主机是如何被使用的。
例如，每台服务器的内存性能可能需要极快的采样率，而采样窗口需要跨越好几分钟。
与此相反，观察某个合作HR系统的CPU使用情况可能需要已较低的频率捕捉数值，但采样窗口周期需要长达30天甚至更长。
如何正确采样并没有标准答案，不同属性的操作系统同样需要通过不同的比率与窗口灵活定义。
工具架构。
性能监控工具通常需要在受监控系统上安装代理或额外驱动(即使是虚拟机)。
代理具有优势也有不足。
首先，它们十分有用，因为代理可以收集并传输许多重要信息，比无代理的监控工具提供更多监控参数。
尽管如此，代理通常被作为软件客户端，将所有数据报告给中央服务器，中央服务器将收集与处理这些数据。
所以每个代理都需要占用一定的计算资源，这可能在一定程度上影响整台服务器的负载性能。
我所在环境下所有计算机拥有两个代理， Chris Steffen，Kroll Factual Data的首席技术架构师说。
一个应用程序代理监控我们所有应用程序的健康状况，而且我们还有System Center [Virtual Machine Manager]代理安装在所有虚拟机宿主上。
这些年来，关于代理的负面影响一直在降低，但它们所产生的影响一直在被评估，尤其在执行关键任务或对性能要求十分苛刻的负载上。
不仅如此，Steffen同样表示，新兴的监控工具可以提供更多功能，包括自动化安装，重装或维护运行环境中的代理。
虚拟化感知。
虚拟化软件把应用负载从硬件中抽象化。
当传统性能监控工具试图在虚拟化环境中报告，抽象层常常发生错误结果，因为老工具是同直接监控硬件，而不是通过控制计算资源的hypervisor。
考虑到虚拟化技术的人气和重要性，管理员应该选择能监控虚拟化的监控工具。
这样能让性能监控同时管到物理目标和虚拟目标，管理员可以才可以收集到精确的数据。
管理员们有时候还需要采集虚拟机与承载虚拟机的宿主服务器指标，Kleyman说。
这种情况下，需要在虚拟化与物理层级别进行性能监控以确保最佳负载性能并保障用户体验。
传感器校准。
需要忽视传感器本身的重要性。
来自网络交换机或服务器的数字信信号常都是十分准确的。
但是某些传感器，例如温度，湿度，空气流或其他环境类型的传感器通常是通过模拟信号传输，可能需要经常校对并定期更换电池来保证其长期稳定的工作。
最大化性能监控工具价值如果没有正确使用，工具是无法产生价值的。
在许许多多的案例中，性能监控工具已经被部署，但是没有清晰的规划来使用与分析所收集到的海量数据。
工具则变成了管理员们用来抽查或不定期故障处理的简单工具;这是一种投资浪费。
性能监控工具报告同样可以作为能力规划的基础参考，或协助完成技术刷新项目。
性能指标可以帮助展示RIO[投资回报率],Kleyman说。
通过了解旧系统性能，并比对新款服务器性能，我们可以决定是否将钱投资在新设备上已提升计算性能并获得更长远的利益。
但Steffen同样建议用户多留个心眼，秉着信任，但要核查的态度来对待性能监控工具，有可能某些服务器监控工具已经被验证，与其他工具相比可以获得十分准确的数值，但如果用来监控网络设备则可能出现一些异常。
好的业务决策需要有优质的数据进行支撑，而且若工具无法提供准确、可验证的结果，那样将很难给业务决策提供有力支持。
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