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在拉斯維加斯舉行的Dell EMC World 2017大會上，戴爾EMC系統工程師Cory Minton解釋了IT***如何更好地思考其大數據部署。

大數據在業務價值方面承諾了很多，但企業可能難以確定如何部署需要利用的架構和工具。

從描述性統計，到預測建模，到人工智能的一切都是由大數據提供支持。而組織希望通過大數據來實現這一目標，并將決定其需要推出的工具。

在5月8日召開的2017年戴爾EMC世界會議上，戴爾EMC數據分析的主要系統工程師Cory Minton發表了演示文稿，解釋了組織在部署大數據時必須做出的***決定。在做出決定開始之前，每個企業都要問這六個問題：

1.購買與構建?

要問的***個問題是組織是否要購買大型數據系統或從頭開始構建。Teradata，SAS，SAP和Splunk的熱門產品可以買到并簡單實現，而Hortonworks，Cloudera，Databricks，Apache Flink可用于構建大型數據系統。

Minton表示，購買提供更短的時間，以及商品使用的簡單性和良好的價值。然而，這種簡單性通常會帶來更高的成本，而這些工具通常在低多樣性數據方面效果***。如果組織與供應商存在現有的關系，則可以更容易地分析新產品并嘗試使用大型數據工具。

許多用于構建大數據系統的流行工具價格低廉或可以免費使用，并且它們可以更容易地利用獨特的價值流。其建設路徑為大規模和多樣化提供了機會，但這些工具可能非常復雜。互操作性往往是管理員面臨的***問題之一。

2.批量與流數據?

Minton說，由Oracle，Hadoop MapReduce和Apache Spark等產品提供的批量數據是描述性的，可以處理大量的數據。他們也可以安排，并經常被用來建立一個數據科學家進行實驗的產品平臺。

像Apache Kafka，Splunk和Flink這樣的產品可以提供能夠捕獲的流數據功能，以創建潛在的預測模型。Minton表示，使用流式傳輸數據，其速度勝過數據保真度，但也提供了巨大的規模和多樣性。這對于認同DevOps文化的組織更為有用。

3.Kappa vs. lambda架構?

Twitter是lambda架構的一個例子。其數據被分為兩個路徑，其中一個路徑被饋送到速度層進行快速分析，而另一個路徑導致批處理和服務層。Minton表示，這種模式使組織能夠訪問批量和流媒體的見解，并平衡有損流。他說，這里的挑戰是人們必須管理兩個代碼和應用程序基礎。

Kappa架構將所有內容都視為流，但它是一個旨在實時保持數據保真度和流程的實時處理。所有數據都將寫入不可變日志，以檢查更改。其硬件高效，代碼較少，這是Minton推薦給開始實施大數據的組織的一種模式。

4.公共云vs私有云?

大數據的公共和私有云需要許多相同的考慮。對于初學者來說，一個組織必須考慮到最適合他們的人才工作的環境。另外，還應該考慮數據來源，安全性和合規性需求，以及彈性消費模型。

5.虛擬化與物理性?

幾年前，虛擬化基礎設備與物理基礎設施的爭論更加激烈，Minton說。然而，虛擬化已經發展到可與物理硬件進行競爭，在大數據部署方面也變得類似。它歸結為組織的管理員更舒適，適用于其現有的基礎設施。

6.DAS vs. NAS?

Minton說，直接連接存儲(DAS)以前是部署Hadoop集群的唯一方式。然而，現在IP網絡增加了帶寬，網絡連接存儲(NAS)選項對于大數據更為可行。

使用DAS很容易上手，而且該模型與軟件定義的概念一致。它是為了處理性能和存儲方面的線性增長而開發的，并且它與流式傳輸數據相當。

網絡連接存儲(NAS)可以很好地處理多協議需求，提供大規模的效率，并且還可以滿足安全性和合規性需求。