Гибридная облачная инфраструктура позволяет различным пользователям использовать возможности данных и аналитики там, где это наиболее целесообразно, и помогает определить требования к тому, где эти возможности должны быть расположены. Благодаря этому аналитические рабочие нагрузки могут работать более эффективно независимо от того, где хранятся данные.
Действительно сложно поддерживать процессы аналитики. Существует три стратегии, но каждая из них уникальна с точки зрения вычислений и хранения. Например, для построения/обучения требуются большие наборы данных, для настройки и тестирования требуются высокопроизводительные вычислительные ядра или экземпляры, а для развертывания/запуска требуется надежность с вычислительной мощностью, обеспечивающей быстрое получение результатов.
Потребности компании могут меняться со временем. Например, компания, предоставляющая финансовые услуги, хотела бы улучшить модель или приложение на основе аналитики или машинного обучения, добавив больше экономических данных и переобучив их с помощью этой новой информации. Или корпорация может решить сначала сделать производственную версию модели, приложения или инструмента для аналитики и машинного обучения доступной для небольшой группы пользователей, прежде чем решить сделать ее доступной для всей организации, когда ее полезность будет установлена.
Почему компании выбирают гибридную модель?
Инновационные компании знают, что им необходимо использовать облачную платформу аналитики данных, которая объединяет все их данные. Облачный подход имеет решающее значение, потому что вы должны использовать унифицированное решение, в котором есть все: от озер данных до хранилищ данных и новых источников данных.
ИТ-специалисты обнаружили, что объединение облачных и локальных ресурсов данных может принести пользу компании, и мы надеемся, что вы тоже это сделаете.
Облачные среды стали очень распространенными, и компании знают, что они нужны им, чтобы быть конкурентоспособными, но многие выбирают облачную стратегию.
Использование аналитики данных в гибридной многооблачной среде
Amazon Web Services, Microsoft Azure и Google Cloud Platform стремятся привлечь специалистов по обработке и анализу данных своими предложениями по машинному обучению. У них есть бессерверные базы данных, озера данных и хранилища данных NoSQL для хранения ваших данных, а также популярные платформы машинного обучения, которые можно использовать для ваших алгоритмов.
Когда имеет смысл хранить некоторую информацию локально, следует придерживаться этого. Возможно, вам придется использовать устаревшие системы или большой набор данных, который существует локально. Хранение данных локально также имеет смысл в определенных ситуациях, поскольку они доступны только в определенных регионах.
Гибридное облако — это комбинированная инфраструктура, работающая в тандеме. Его можно использовать в качестве резервного или для работы по оптимизации конкретной рабочей нагрузки, например ML и аналитика. Например, большие данные для моделей обучения могут потребовать от компании использования облачного хранилища вместо локального хранилища из-за того, сколько данных необходимо будет загрузить, или компания может использовать аналитику и экземпляр, специфичный для машинного обучения, если скорость была проблемой. с обработкой определенных моделей и алгоритмов.
Облачная платформа предоставляет возможности масштабирования, чтобы справиться с некоторой эластичностью, которая требуется с точки зрения рабочих нагрузок аналитики и машинного обучения.
Насколько эффективно гибридное облако для аналитики и машинного обучения?
Гибридное облако предлагает много преимуществ, но потенциально может быть сложным и приводить к проблемам.
В дикой природе есть множество проблем. Многие инструменты, используемые для управления и мониторинга производительности рабочей нагрузки, предназначены только для одной среды. Предприятия могут иметь представление о том, что происходит локально, но это не распространяется на поставщиков общедоступных облаков. Кроме того, хотя эти поставщики общедоступных облаков могут предлагать свои собственные инструменты и системы управления, большинство из них не предоставляют никакой помощи для локальных рабочих нагрузок или других облачных служб.
Существующие фреймворки усложняют устранение неполадок и выявление первопричин проблем, поскольку аналитика и машинное обучение развернуты в разных системах.
Путь вперед
Благодаря современному подходу к гибридному облаку компании могут использовать лучший инструмент для каждого проекта с учетом задержки данных, скорости, стоимости, навыков и продолжительности рабочей нагрузки. Бизнес-пользователи и аналитики могут использовать выбранные ими инструменты и языки в облаке и локально, поскольку везде используется одно и то же программное обеспечение, что избавляет от необходимости изучать новые навыки, инструменты для анализа данных или процессы.
Josh Software предлагает надежность и адаптируемость, в которых сегодня нуждается бизнес, поскольку это самая гибкая платформа для анализа данных на рынке.
