云计算是实时大数据分析落地的最佳途径

大数据时代的到来，不仅意味着数据本身的快速增长，还意味着数据挖掘难度的巨大幅增加。

首先是数据规模爆炸式增长后，传统数据分析模型的失效；其次数据类型成倍速增加后，多结构数据收集分析难度大大增加；再次是海量非结构化数据快速增长后，离散数据间关联难度的大幅提升。如何从海量数据中间找到关联，并挖掘出信息价值，已成为企业赢得大数据时代机遇的必须面对的问题！

当今社会，企业业务发展速度惊人，随着市场竞争的加剧，企业对信息系统的响应速度提出了更高的要求。为实现企业缩短响应时间的目标，企业必须要在事件发生时作出实时的交易信息评估，基于实时数据进行动态的问题处理。相比传统企业的大数据分析需求，当前以社交网络数据挖掘、用户网络行为挖掘、移动数据挖掘为代表的新型业务对大数据分析的实时性要求更加严格。传统通过将大任务分隔成小任务，再分配到大量闲置计算资源中进行离线运算的方法已不能满足当前企业需求。

云计算的网络特性和在线特性使它成为解决实时大数据分析问题的理想选择。不过基于云计算的实时大数据分析对网络环境、存储系统交互效率提出了更高的要求。

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