總的來說，用戶可能會(huì)面對(duì)一大堆勸說你遷移到更昂貴系統(tǒng)的市場炒作。可能你現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)足夠好的——如果可以擴(kuò)展的話，廠商提供給你的并不一定可能很好地運(yùn)行在你目前的環(huán)境下。
　　
　　SaaS應(yīng)用的數(shù)據(jù)量面臨著TB級(jí)的增長速度;不同的SaaS應(yīng)用體系，提供的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也不*相同，數(shù)據(jù)有文本、圖形甚至小型數(shù)據(jù)庫;SaaS應(yīng)用數(shù)據(jù)隨著云服務(wù)平臺(tái)的分布性特點(diǎn)，有可能分布在不同的服務(wù)器上，如何對(duì)這些異構(gòu)異源的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，是云時(shí)代的企業(yè)面臨的難題。
　　
　　云時(shí)代企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘面臨的挑戰(zhàn)
　　
　　挖掘效率：進(jìn)入云計(jì)算時(shí)代后，BI的思路發(fā)生了轉(zhuǎn)換。以前是基于封閉的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，而面對(duì)引入互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用后海量的異構(gòu)數(shù)據(jù)（據(jù)預(yù)計(jì)到2020年，爆發(fā)式增長的數(shù)據(jù)量將突破35ZB（1ZB=10億TB））時(shí)，目前并行挖掘算法的效率很低。
　　
　　多源數(shù)據(jù)：引入云計(jì)算后，企業(yè)數(shù)據(jù)的位置有可能在提供公有云服務(wù)的平臺(tái)上，也可能在企業(yè)自建的私有云上，如何面對(duì)不同的數(shù)據(jù)源進(jìn)行挖掘也是一個(gè)挑戰(zhàn)。
　　
　　異構(gòu)數(shù)據(jù)：Web數(shù)據(jù)的zui大特點(diǎn)就是半結(jié)構(gòu)化，如文檔、報(bào)表、網(wǎng)頁、聲音、圖像、視頻等，而云計(jì)算帶來了大量的基于互聯(lián)網(wǎng)模式提供的SaaS應(yīng)用，如何梳理有效數(shù)據(jù)是一個(gè)挑戰(zhàn)。
　　
　　SaaS應(yīng)用的數(shù)據(jù)挖掘希望能夠通過海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)，引入快速并行的挖掘算法，提高數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量。
　　
　　總的來說，用戶可能會(huì)面對(duì)一大堆勸說你遷移到更昂貴系統(tǒng)的市場炒作。可能你現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)足夠好的——如果可以擴(kuò)展的話，廠商提供給你的并不一定可能很好地運(yùn)行在你目前的環(huán)境下。
　　
　　如何選用合理的基礎(chǔ)架構(gòu)
　　
　　對(duì)于企業(yè)而言，如何將各種應(yīng)用數(shù)據(jù)進(jìn)行整合挖掘，提煉出適合其使用的商業(yè)信息是企業(yè)的一大急迫需求。傳統(tǒng)的BI模式大多基于數(shù)據(jù)倉庫，是關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的模式。面對(duì)急劇增長的異構(gòu)數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫和原有的并行計(jì)算技術(shù)由于挖掘效率低，已經(jīng)不能解決海量數(shù)據(jù)挖掘工作，影響著數(shù)據(jù)的及時(shí)提取。
　　
　　一直以來，商業(yè)智能系統(tǒng)往往基于傳統(tǒng)的SMP架構(gòu)小型機(jī)而構(gòu)建。隨著近年來X86平臺(tái)的性能與日俱增、可用性日漸提升、擴(kuò)展性飛速增長，X86平臺(tái)在越來越多的市場領(lǐng)域開始侵蝕小型機(jī)份額，商業(yè)智能也成為X86架構(gòu)向RISC小型機(jī)發(fā)起進(jìn)攻的另一個(gè)戰(zhàn)場。例如，Oracle推出的基于英特爾至強(qiáng)平臺(tái)的Exadata數(shù)據(jù)庫云服務(wù)器，通過*的smartscan技術(shù)，以及數(shù)據(jù)處理過程下移的設(shè)計(jì)，在X86架構(gòu)基礎(chǔ)上同時(shí)提供了較高的OLAP性能（數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用）和OLTP性能。此外，IBM也推出了基于X86平臺(tái)的商業(yè)智能解決方案，基于IBM*的EX5架構(gòu)服務(wù)器和XIV網(wǎng)格存儲(chǔ)系統(tǒng)提供了不輸于小型機(jī)的智能信息處理能力。
　　
　　選購要點(diǎn)：
　　
　　1、高可用性：BI的基礎(chǔ)架構(gòu)層，需要建立起數(shù)據(jù)挖掘云服務(wù)平臺(tái)，而這個(gè)平臺(tái)，必然是高可用性的。
　　
　　從高可用性來看，需要集中解決三個(gè)方面的問題：一是數(shù)據(jù)保護(hù)，需要利用CRC、ECC等硬件機(jī)制來對(duì)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)、糾錯(cuò)，如果無法糾正，就將損壞的數(shù)據(jù)進(jìn)行隔離，以保證不造成更大的數(shù)據(jù)，避免系統(tǒng)的重啟和宕機(jī)。
　　
　　目前英特爾至強(qiáng)7500或E7合作的方案擁有諸多優(yōu)勢(shì)，如成本低、性能高、可靠性（RAS）高、可擴(kuò)展性好等優(yōu)勢(shì)。在可擴(kuò)展性能上，X86平臺(tái)橫向的向外擴(kuò)展功能，即由兩臺(tái)以上的機(jī)器構(gòu)成集群。能滿足大多數(shù)企業(yè)關(guān)鍵應(yīng)用環(huán)境的負(fù)載需求，包括對(duì)內(nèi)存和CPU要求都較高的數(shù)據(jù)庫、商業(yè)應(yīng)用和虛擬化。進(jìn)而避免傳統(tǒng)UNIX雙機(jī)方案“成本高昂，備機(jī)資源平時(shí)嚴(yán)重閑置浪費(fèi)，主機(jī)故障切換期間用戶服務(wù)被迫停頓”等諸多困境。
　　
　　此外，7500一些設(shè)計(jì)已經(jīng)將計(jì)劃宕機(jī)時(shí)間zui小化，這當(dāng)中包括系統(tǒng)分區(qū)管理技術(shù)、CPU和內(nèi)存的熱添加和熱移除等，將系統(tǒng)維護(hù)時(shí)間降低到zui小。
　　
　　2、虛擬化：數(shù)據(jù)挖掘云服務(wù)還是要依賴于虛擬化技術(shù)，要計(jì)算資源自主分配和調(diào)度，也就是說虛擬化技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘云服務(wù)技術(shù)的支撐。
　　
　　千萬不要被概念忽悠
　　
　　大數(shù)據(jù)有很多不同的使用情況。因此，企業(yè)需要根據(jù)自身業(yè)務(wù)情況采用不同的的數(shù)據(jù)挖掘平臺(tái)。對(duì)于那些注重應(yīng)用分析和處理要求的客戶來說，有很多專門的解決方案，例如惠普Vertica，此外還有很多高性能NAS或者目標(biāo)系統(tǒng)。
　　
　　同樣地，對(duì)于注重視頻、安防監(jiān)控、閉路電視、模擬仿真、大帶寬或吞吐量的話，可以考慮惠普Ibrix、戴爾Exanet、BlueArc、HDS、NetApp、DataDirectNetworks、Oracle7000、EMCIsilon和VNX等。
　　
　　總的來說，用戶可能會(huì)面對(duì)一大堆勸說你遷移到更昂貴系統(tǒng)的市場炒作。可能你現(xiàn)在的系統(tǒng)已經(jīng)足夠好的——如果可以擴(kuò)展的話，廠商提供給你的并不一定可能很好地運(yùn)行在你目前的環(huán)境下。
　　
　　對(duì)用戶而言，需要警惕各種關(guān)于大數(shù)據(jù)的炒作，他們也許想要縮小你的選擇范圍。除了大數(shù)據(jù)所能帶來的機(jī)遇之外，還有很多不同的方面需要考慮，例如它的特性、應(yīng)用、使用實(shí)例以及部署方案。