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Gigaom Benchmarking Streaming Platforms

Gigaom Benchmarking Streaming Platforms

献良
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       混合云架构,实时数据需求,大规模计算,大规模,全球化,24×7正常运行时间和物联网,导致数据成指数级增长,围绕数据应用的形态也在不断发生变化。企业需要抓住机会应对技术变革带来的垂直行业技术变迁。许多人都希望采用一些较新的技术,但有常常需要根据当前及将来的需求,来评估各种技术选型。

       对于数据使用的需求已发展到一个新的水平。在如今的商业环境下,企业必须能够实时获取并分析数据,进而基于数据模型快速做出商业决策。随着人工智能和机器学习的飞跃发展,我们看到越来越多为数据所驱动的技术涌现,在这些应用程序中,实时生成,使用,分析和响应(或不响应)数据。新技术应用让机器对周围发生的事情具有感知力,并能自发及时的做出反应。广为人知的无人驾驶汽车领域,这点被体现得淋漓尽致,除了交通领域之外,其实在电话,健康,安全和执法,金融,制造业以及每个行业,都可以利用新技术来改变行业运转效率。

       本文描述了在流式数据和消息队列的全景图,并评估了这个领域的潜在的解决方案。流和消息队列技术对企业而言具有很重要的价值。我们预测他们会像在数据仓库和集成领域,ETL非常流行。流和消息队列将能够满足即数据量,多样性和时序需求。而且,该技术仍然是新技术,或者尚未成为许多重要数据应用的一部分。期待在未来,数据驱动型企业应用将从这些技术中受益匪浅。

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