亚马逊网络服务(AWS)发布了两项新的EC2实例,用于应用和分析工作负荷,还有AWS Data Pipeline(允许企业在各种系统中迁移数据的网络服务)。
这一消息是由AWS CTO Werner Vogels在首届用户大会“re: Invent”上发布的。Vogels表示,他们将帮助企业快速构建全新高级应用。
为数据分析定制的这两项新的实例分别为集群高内存EC2实例和高存储EC2实例。
Vogels说:“对于一直以来试图进行大型分析的企业,高存储EC2实例正是为你准备的。”它为用户提供了48TB的容量。
集群高内存EC2实例则为构建大型内存应用的企业量身定做。
另外,Amazon Data Pipeline将帮助企业创建自动和预定的数据流。
Data Pipeline是一种BI数据集成云服务,能够实现组织大数据工作流程的自动化。
“Data Pipeline预先与现有AWS数据源进行集成,并与第三方和内部源相连接。”
简单的界面设计
会上,AWS首席数据科学家Matt Wood现场演示了该服务程序,用户只要运用简单的拖放就能够创建一条数据流水线,编制数据强化项目。
据Gartner首席调研分析师Kyle Hilgendorf称,Data Pipeline用户界面十分简洁。他说:“我希望AWS的管理操纵技术会借由Data Pipeline GUI走的更远。”
另外,数据服务还能够创建数据分析的日报表和周报表。
Wood说:“有一项最常见的客户需求,我们充分理解,他们想要知道如何才能对从Dynamo DB到Amazon S3的数据库进行自动复制;现在Data Pipeline可以做到了。”
既然存在这么多不同的云数据收集系统——DynamoDB、Amazon S3、EMR和全新的数据仓库服务Redshift等等,那么数据集成就会变得更加困难。
“Data Pipeline将会帮助企业克服大数据挑战,把所有不同源的数据整合到同一个系统中。”
21世纪的IT架构和应用
Vogels在演讲中分享了他对21世纪应用和IT架构的看法:“新的应用程序必须具备高弹性、以数据为导向、适应性强和可控性等特点。”
“可控性”包含对成本的控制;“以数据为导向”即企业不断检查整个应用分布链并将所有数据存入日志的需要。
“编码总会有失败的时候。不要把这些失败看作是例外,你应当注重构建应用中的弹性。”
Hold住自己的情感寄托
最后,他呼吁企业不要想当然,并建议他们在科技高速发展的时代增强适应能力。
“不要依赖于你的IT架构,服务器不会照顾到你的情感。”
对于云安全问题,他也有话要说:“当亚马逊决定将所有服务迁移到AWS云端的时候,我们对所有数据进行了加密处理,包括流动数据和静态数据。”
企业应当从细微处考虑数据集成的安全性。
“旧时代拼的是资源,而新时代拼的是业务。因此,企业必须从业务的角度审视IT架构和应用。”
我们一直都在努力坚持原创.......请不要一声不吭,就悄悄拿走。
我原创,你原创,我们的内容世界才会更加精彩!
【所有原创内容版权均属TechTarget,欢迎大家转发分享。但未经授权,严禁任何媒体(平面媒体、网络媒体、自媒体等)以及微信公众号复制、转载、摘编或以其他方式进行使用。】
微信公众号

TechTarget
官方微博

TechTarget中国
作者
Archana Venkatraman is Site Editor for SearchVirtualDataCentre.co.uk. Prior to joining TechTarget Inc., she has worked as a reporter on Information World Review. Archana has over four years of reporting experience on a range of IT and marketing publications in the UK and in India. She holds a BA in English literature and a Masters degree in journalism from Mumbai University. As the site editor, Archana is responsible for all the content on the site. She works with expert contributors in the U
翻译
相关推荐
-
Spark和Hadoop分析遇障碍?可以试试容器啊
将定制的Spark和Hadoop试点项目转移到生产中是一项艰巨的任务,但容器技术缓解了这种艰难的过渡。
-
Tableau预测:自助式大数据分析时代正在来临
对于大数据而言,2016年是具有里程碑意义的一年,更多企业和机构在该年度存储和处理各种形态和规模的数据,并从中提取有价值的信息。
-
预测分析工具VS情感驱动 谁能左右分析结果?
使用预测分析工具的企业用户有个普遍的共识,那就是数据始终驱动业务决策。 但在政治领域,这种说法并不是那么适用。
-
重视大数据分析有哪些好处?IT经理有话说
随着Hadoop,Spark和其他大数据技术作为更多组织中的关键IT组件,越来越重视寻找大数据分析应用程序的业务优势,