大数据即服务 (BDaaS)

引言

在当今的商业环境中，数据比以往任何时候都更有价值。它们已成为关键决策的基石。在这种条件下，大数据即服务（BDaaS）的概念应运而生，为组织提供了对这些对决策至关重要的海量信息的无限制访问，从而进一步促进业务增长和发展。

基本上，BDaaS 提供了一种手段，可以提供在面对我们日常海量数据时做出决策所需的最重要的工具和能力。通过这种方式，将数据管理外包，使公司能够将所有精力投入到提高其核心竞争力并更好地利用它们。云计算具有高度灵活性，通过采用 BDaaS 模型，可以简化组织的 डेटा 管理。其在整个企业中的分发也变得不那么复杂。因此，公司各级决策都有现实依据，并认识到不应仅由高层管理者做出；每一个能让消费者满意的都能让自己更满意。

BDaaS 显然不同于软件即服务（SaaS），在 SaaS 中，用户仅访问数据；它将此服务扩展到包括解释、操作和从中提取见解的工具和功能。这种额外的功能使其与 SaaS 的基于访问的模型区分开来，后者主要侧重于为用户提供现成的信息。

BDaaS 的类别

市场上竞争着四种不同的云大数据即服务 (BDaaS) 类别

• 基础 BDaaS： 此类型提供基础的 Hadoop 功能，如 HDFS 和 YARN，通常与 Hive 等服务配对。它在广泛的架构和零星的工作负载中很受欢迎。Amazon Web Service 的 Elastic Map Reduce (EMR) 是一个例子，它与 DynamoDB 等 NoSQL 存储、S3 存储和其他相关服务无缝集成。
• 面向性能的 BDaaS： 该服务旨在优化现有的 Hadoop 基础设施，适用于经历快速增长但面临规模和复杂性限制的组织。那些依赖 SaaS 层且无法独立构建数据架构的公司发现面向性能的 BDaaS 很有价值。外包基础设施和平台需求使这些公司能够专注于特定领域的运营，从而简化复杂的大数据部署。
• 功能丰富的 BDaaS： 适用于寻求超出典型 Hadoop 功能的附加功能的企业。Qubole 是此类产品的一个例子，它通过 Web 界面、数据库适配器和编程接口运行，在后台有效地管理 Hadoop 技术。它根据工作负载需求动态启动、扩展和停止 Hadoop 集群。
• 集成 BDaaS： 这种混合模型融合了面向性能和面向功能的 BDaaS 的方面，通过结合两个类别的基本功能来提供最大的性能。

BDaaS 的好处

起初，许多大数据系统是在计算机房里启动的，主要是由大型企业将不同的开源技术结合起来以适应他们对大数据应用的特殊需求和用途。但如今，由于云部署提供的众多好处，越来越多的人正在转向云部署。将 BDaaS 集成到公司工作流程中带来了许多非常引人注目的优势。它还为公司提供了销售访问权限的能力，从而从数据资产中创造新的收入来源。BDaaS 还降低了运营成本。它可以转移基础设施管理的负担并自动化重复性任务，从而创造一个快速迭代的环境，其中包含根植于数据驱动决策的文化。轻松访问相关信息可以帮助公司做出敏捷的决策，因此他们能够快速响应市场趋势和变化。

值得注意的是，大数据即服务 (BDaaS) 为用户提供了以下好处

• 降低复杂性： 建立个性化的大数据环境在规划、实施和维护方面都很难。使用云服务和托管工具可以简化此过程。它大大减轻了公司的繁重工作。
• 简化可伸缩性： 在不同地方，数据处理任务经常发生很大变化。BDaaS 可以轻松地快速扩展或缩小系统。它有助于处理大型任务，并在工作完成后缩小规模。
• 增强灵活性： 使用 BDaaS 的用户可以更轻松地更改平台、工具和技术以匹配其业务需求。这通常对于本地搭建的大数据环境来说是不可能的。
• 潜在的成本效益： 使用云可以减少 IT 成本，无需购买新硬件和软件，也无需聘请专业数据管理人员。关注按使用付费的云服务很重要，以避免额外的成本。这将使您的支出保持在较低水平。
• 提高安全性： 起初，人们担心数据的安全性。这阻止了他们使用云服务，特别是在有严格规定的领域。然而，提供云服务和安全的厂商通常会在强大的安全功能上投入大量资金。他们超出了单个公司可以轻松做到的范畴，以确保人们的担忧得到解决，并且他们的数据比以前更安全。

BDaaS 的关键要素

领先的云平台提供商，即 Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud 和 Microsoft Azure，提供满足大数据需求的全面套件和服務：Amazon 的 Amazon EMR、Google Cloud 的 Dataproc 和 Microsoft 的 Azure HDInsight 都是用于数据处理的工具。此外，重要的 BDaaS 公司包括 Cloudera、Databricks、HPE 和 Oracle。Qubole 也位列其中。

这些不同的 BDaaS 服务提供了各种免费的大数据程序组合。通常，使用 Hadoop 等基础工具来在计算机之间共享工作。Spark 可以更轻松地处理大量数据。此外，还包括 Hive 等软件，用于存储大量信息，同时支持 Python、R 和 Scala 编程语言。此外，以下工具经常作为标准或可选组件包含在内

• HBase，Hadoop 的辅助数据库。
• 实时流处理引擎，如 Flink、Kafka 等。
• Presto 是一个与 Hive 竞争的 SQL 查询引擎。
• Tez 应用程序框架
• Jupyter Notebook、Mahout、Pig 和 Zeppelin 等工具用于分析。
• 管理工具，如 Oozie 工作流调度器、Sqoop 数据传输程序和 ZooKeeper 群组设置服务。

数据通常存储在 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 中，这是 Hadoop 的主要组成部分，或存储在 Amazon Simple Storage Service 等在线存储服务中。Google Cloud Storage 和 Microsoft Azure Blob Storage 也有效。此外，BDaaS 系统有助于连接到 Azure Data Lake Storage、Delta Lake、Iceberg 和 Snowflake 等数据存储位置。

BDaaS 的功能

大数据即服务 (BDaaS) 的主要功能包括几个关键目的

• 面向服务的架构： BDaaS 采用一种结合大数据存储、各种数据处理方式和分析工具的设计。这种安排简化了研究步骤，因此我们无需引入更多的数据科学家或计算机程序员。这也允许使用特殊技术来快速满足特定需求。
• 云虚拟化功能： BDaaS 使用云计算进行数据分析，允许其横向扩展。这允许在多个级别上进行不同的数据存储和使用方式。它允许更多信息轻松通过，并将独立工作的部件连接成一个整体。
• 商业智能集成： BDaaS 将原始和混乱的数据转化为可用的商业信息。使用用于提问、生成报告和发现数据模式的软件，有助于将其转化为重要的商业知识。
• 事件驱动捕获： BDaaS 使管理数据、讲述故事和进行预测变得更容易。它提供了关于潜在危险、机会或业务增长领域的重要信息。实时处理数据使我们能够快速、准确地创建成本更低的特性。

BDaaS 的示例

以下是主要云平台提供的 BDaaS 服务示例

• Amazon Web Services (AWS)： AWS 拥有众多大数据任务，如 Amazon Elastic MapReduce (EMR)、Amazon Simple Storage Service (S3) 和 Amazon Redshift。这些服务为企业提供了大量的存储空间、数据处理能力和对大量信息的分析能力。
• Google Cloud Platform (GCP)： GCP 通过提供 BigQuery（用于数据存储）、Cloud Dataflow 和 Google Cloud Dataproc 等服务来提供 BDaaS。这些工具帮助公司存储、处理和使用他们可以在云上管理的资源的自助分析工具。
• Microsoft Azure： Azure 拥有许多大数据项目，如 Azure Data Lake Storage、Azure SQL Data Warehouse 和 Cosmos DB 用于存储。它还提供 Azure Databricks、机器学习和 Stream Analytics 等服务。这些服务为企业提供了处理和分析数据的工具，帮助他们获取有价值的信息。
• IBM Cloud： IBM Cloud 提供许多 BDaaS 服务，如 IBM Cloud Object Storage、IBM Cloud Data Hub 等。这些服务帮助企业存储、处理并快速分析其数据。

BDaaS 的特点

将大数据即服务 (BDaaS) 外包给理想的提供商具有一些有利的功能

• 成本效益： BDaaS 提供商通常提供大幅节省，并提供灵活的定价计划。这降低了初始成本并消除了流程中的手动劳动。
• 可伸缩性： 这些供应商使用易于控制的工具。他们允许企业随着需求的增长而快速添加或减少数据需求，确保快速的变化发生。
• 专业知识： BDaaS 公司拥有熟练的员工，他们可以独立使用大数据工具。这对于没有内部专家能够使用这些工具的公司来说非常有益。
• 安全措施： 通常，服务提供商会采用严格的安全规则和新技术来保护您的信息。这在处理个人信息时非常重要。
• 灵活性： BDaaS 提供商提供灵活的服务协议。他们能够快速适应客户不断变化的需求。

BDaaS 的组件

大数据即服务 (BDaaS) 的关键组件包括

• 功能强大的面向服务的架构 (SOA)

BDaaS 拥有顶级的设置，包括大数据存储、多种处理方式和分析工具。这种完整的计划降低了对编码专家和专用云提供商的需求，提供了适合每个企业需求的增长。SOA 将这些服务结合起来，以全面满足不同的业务需求。

• 云计算的虚拟化功能

BDaaS 使用云计算和横向扩展。数据存储和处理在不同的计算机上进行，每台计算机都被分配了特定的任务。这些不同的部分可以作为一个整体协同工作，并通过横向扩展来处理更多数据。另一方面，像 Hadoop 这样的免费使用系统会增强单台计算机的性能。它们这样做是为了能够处理越来越多的信息。

• 复杂事件驱动过程

BDaaS 技术促进了三种类型的数据管理：解释性、描述性和预测性。通过使用不同的数据组织方式，人们可以找到有关业务问题、危险和机会的重要信息。BDaaS 系统在速度、准确性和成本效益方面表现出色。这得益于实时处理数据的快速方式，以及可随时获得的选项。

BI（商业智能）工具是用于将原始、混乱的数据转换为有用商业信息的不同类型的软件。这些工具包括

• 报告工具： 程序用于生成基于分析数据且包含图片和信息的报告。
• 查询工具： 应用程序允许用户通过使用问题和搜索来从数据存储位置获取特定信息或知识。
• 联机分析处理 (OLAP)： 工具使从不同角度和方式查看数据变得容易，允许人们以多种形式查看信息。
• 数据挖掘软件： 应用程序使用代码来查找大数据集中的模式、关联和变化。这有助于未来的预测和决策。

这些部分以及其他部分是大数据服务工具集的一部分。它们有助于将原始、混乱的信息转化为宝贵的商业知识。这通过改进基于这些情报的决策方式，从而整体上提高了企业的运作效率。

选择最佳 BDaaS

在选择最佳 BDaaS 提供商时，请考虑以下关键点

• 了解您的需求： 清楚地说明您的企业在大数据方面的需求。这应包括要查看的信息类型、必须如何处理以及您希望从中获得的结果。这确保您选择一个能够满足您需求的供应商。
• 优先经验： 选择一家之前成功处理过复杂大数据问题的公司。他们应该拥有了解分析工具并善于为企业管理大量信息的专家，确保他们在组织存储详细信息（数据仓库）和从中获取智能（商业智能）方面实力雄厚。

BDaaS 与工业应用的集成

BDaaS 在各种业务流程功能中被发现具有重要价值，在改进和简化营销策略制定、供应链管理规划和库存控制监控系统实施等流程方面发挥着重要作用；它在公司决策层以上也相当有用。BDaaS 已被广泛接受和采用，包括电信、金融、政府管理（中央和地方层面）以及各种规模的零售公司，从大型部门到中小型企业。

医疗保健

BDaaS 正在改变医疗保健的工作方式，通过使用大数据分析来改善患者治疗，加速医学研究并提高运营效率。以下是它做出贡献的方式

• 医学研究进展： BDaaS 帮助医疗机构查看大量患者信息，如电子病历 (EHRs)、DNA 信息、图像和临床试验。这项研究有助于发现模式、了解疾病的进展以及发现可能的治愈方法或帮助。
• 患者护理预测分析： BDaaS 帮助医疗服务提供者使用预测分析来预测患者结果，识别高危人群，并实施预防性护理措施。这减少了反复入院，并提高了所有人的整体健康状况。
• 运营效率： 通过利用数据信息，医疗机构可以更好地管理其资源。这有助于降低成本并简化患者的行政任务，从而降低整体医疗保健价格，但仍能提供良好的患者体验。

物联网集成

BDaaS 在处理和利用连接的物联网设备产生的大量数据方面发挥着至关重要的作用。以下是它如何促进有效的物联网集成

• 数据融合与分析： BDaaS 收集、组织和分析来自不同来源的信息，如可穿戴设备或机器等智能设备的传感器。这使公司能够从历史和当前数据中获得有用的信息，帮助他们做出基于知识的决策。
• 预测性维护：通过 BDaaS，公司可以通过分析来自物联网 (IoT) 的数据来进行预测性维护。他们可以查看机器的性能并预测未来的维修需求。这种方式可以减少设备停机时间并延长设备寿命。
• 增强的客户体验：通过使用 BDaaS 分析来自物联网的客户习惯和喜好信息，公司可以为个人定制产品和服务。这有助于让客户对他们的产品保持兴趣，并根据他们现在学到的东西提供量身定制的体验。

BDaaS 的缺点

但是，BDaaS 显然也有其缺点，这些是组织必须解决的问题。它是整个企业数据管理的复杂性，需要一个经过深思熟虑的、综合考虑大小因素的企业战略。此外，数据安全威胁变得越来越复杂，需要越来越强大的治理、严格的隐私控制和严格的质量测试来支持任何成功的 BDaaS 实施。

特别是，这样的 BDaaS 框架需要创建包含数据科学和工程技术以及人工智能技术等方面基础设施。特别是防御安全措施，以保护知识产权。放眼未来，随着企业每天都涌现出从不断增长的数据量中挖掘价值的新方法，BDaaS 似乎充满希望且多方面。

BDaaS 的市场趋势

大数据即服务 (BDaaS) 市场主要关注公共云部署。现在，人们可以将 AWS、Google 和 Microsoft 等大型系统部署到他们自己的数据中心或本地设置中。这种转变得到了每个供应商额外支持的推动。这使得在混合云系统上运行大数据服务成为可能——分别是 AWS Outposts、Google Anthos 和 Azure Stack。利用这些工具，公司可以在大数据环境中构建私有云或混合公共云和本地系统。

三大主要供应商已将他们的大数据即服务 (BDaaS) 系统与 Kubernetes 服务紧密集成。这种集成使公司能够使用流行的容器控制系统在容器中构建大数据应用程序。这一明智的决定是为了简化设置、更好地管理工具并更有效地利用资源。

此外，AWS 和 Google 以及其他 BDaaS 提供商正越来越重视 Spark 等技术，而不是 Hadoop。这曾经是这些公司以及大数据系统整体的重点。这种变化是更大模式的一部分。Spark 在群集处理中变得更加重要；HDFS 和 YARN 管理群集资源并继续获得大量使用。这一变化表明 Spark 现在已成为大数据批处理的领导者，而 Hadoop 的主要部分仍被许多人使用。