Меню

Что такое облачная аналитика?

серое увеличительное стекло, лежащее сбоку

Облачная аналитика сравнивает применение аналитических алгоритмов в облаке с их применением в частном или публичном облаке, чтобы выбрать оптимальный вариант. Облачная аналитика включает развертывание масштабируемых облачных вычислений с помощью мощного аналитического программного обеспечения для определения шаблонов данных и извлечения новых аналитических данных. Все больше компаний полагаются на анализ данных, чтобы получить конкурентные преимущества, расширить исследования или улучшить разные аспекты своей работы. Таким образом, по мере того, как количество и ценность данных продолжают расти, аналитика данных становится все более ценным инструментом.

Облачная аналитика часто ассоциируется с искусственным интеллектом (ИИ), машинным обучением (МЛ) и глубоким обучением (ГО). Кроме того, она широко используется в таких отраслевых приложениях, как научные исследования в области геномики или в нефтегазовой сфере, бизнес-аналитика, безопасность, Интернет вещей и многие другие. На самом деле любая отрасль может воспользоваться преимуществами аналитики данных для повышения эффективности работы и повышения ее ценности.

Используя искусственный интеллект и другие аналитические подходы, организации любого размера могут быстро принимать решения на основе данных, повышая эффективность своих продуктов и услуг. Облако — это незаменимая платформа, которая позволяет быстро экспериментировать с идеями с помощью концептуальных прототипов (POC) и содержит богатую экосистему программного обеспечения для создания приложений ИИ и обучения моделей ГО.

Искусственный интеллект все чаще используется в различных вертикальных отраслях для поддержания бизнес-потребностей, таких как автоматизация бизнес-процессов, предоставление когнитивной аналитической информации и взаимодействие с клиентами с помощью обработки естественного языка. Глубокое обучение, которое представляет собой следующий уровень МО, эффективно при изучении больших объемов данных, чтобы имитировать работу человеческого мозга (например, распознание изображений, речи и текста).

Аналитика облачной инфраструктуры, как часть облачной аналитики, сосредоточена на анализе данных, связанных с ИТ-инфраструктурой, в собственном ЦОД или в облаке. Ее задачи — определение моделей ввода-вывода, оценка производительности приложений, контроль политик и поддержка управления емкостью и устойчивости инфраструктуры.

Как облачная аналитика влияет на рост и масштабируемость

Аналитика данных — это не новая концепция. Термин «большие данные» был введен в конце 90-х годов для описания больших наборов данных, часто используемых в конкретных отраслях, например, в энергетике, финансовых услугах, здравоохранении, космической отрасли и других научных дисциплинах. Возможность анализировать и извлекать аналитическую информацию из больших наборов данных ускоряет аналитику данных, благодаря внедрению аналитических программ, например, Apache Hadoop. По мере того, переноса аналитических технологий и рабочих нагрузок в облако, их стали называть облачной аналитикой. Облачная аналитика быстро перевела расширила возможности и повысила доступность сложного анализа больших наборов данных.

Облачная аналитика особенно интересна по нескольким причинам:

  • Объем данных, собираемых по всему миру, растет с ошеломляющими темпами, и большая их часть собирается и объединяются в пулы в облаке или на оконечных устройствах Интернета вещей.
  • Облачные сервисы намного проще развертывать, поскольку они предоставляются в качестве автоматизированной услуги, и им не требуют установки и обслуживание физического оборудования
  • Облачная бизнес-модель позволяет пользователю включать и выключать сервисы по мере необходимости. Такой подход позволяет заказчикам платить только за то, что они используют, тем самым снимая с них ответственность за приобретение и управление физической инфраструктурой, а обеспечивая сокращение пространства в ЦОД.
  • Облако позволяет пользователям развертывать необходимое количество ИТ-ресурсов в соответствии с возникшей проблемой. Динамическое изменение размера ресурсов означает, что пользователи могут легко применять вычислительные ресурсы и ресурсы хранения, а также масштабировать их по мере изменения потребностей. Пользователям не требуется приобретать физическое ИТ-оборудование определенной мощности для кжадого проекта анализа данных
  • Создание решения для гибридной аналитики эффективно для пользователей, которые хотят использовать облако для тестирования нового проекта в качестве демонстрации, прежде чем вкладывать средства в локальную систему

Облачная аналитика позволяет организациям:

  • Тестировать геномные данные, чтобы лучше понять генетическое заболевание и найти лекарства;
  • Определять закономерности в речи, изображениях и видео, чтобы повысить удовлетворенность клиентов и качество их обслуживания;
  • Изучать поведения покупателей с целью повышения доступности продуктов;
  • Выявлять модели заболевания, чтобы сделать лекарства и вакцины более доступными;
  • Проводить анализ гибридных облачных инфраструктур, добиваясь повышения производительности приложений и оптимизации затрат на ИТ.

Решения NetApp для облачной аналитики

NetApp предлагает решения, нацеленные на управление, повышение производительности защиту данных. Данные являются основой любого аналитического проекта, поэтому ИТ-решения NetApp для гибридного облака помогают ускорить анализ данных и повысить их доступность.

Cloud Volumes

NetApp Cloud Volumes — это облачный файловый сервис с поддержкой протоколов NFS и SMB. Он обеспечивает высокую производительность ввода-вывода данных, высокую доступность и простоту использования благодаря расширенным функциям, таким как эффективные моментальные копии Snapshot и клоны. Сервис, доступный в AWS, Azure и Google Cloud, идеально подходит для самых требовательных аналитических рабочих нагрузок.

Amazon FSx для NetApp ONTAP

Инфраструктура AWS позволяет добиться непревзойденной производительности с помощью аналитики, соответствия требованиям регуляторов, оптимизации вычислений и повышения эффективности корпоративных данных. Полностью управляемый, нативный файловый сервис AWS — Amazon FSx для NetApp ONTAP сочетает в себе гибкость AWS с проверенными возможностями управления данными NetApp, предлагая унифицированную платформу для хранения любых данных.

Платформа Azure NetApp Files

Azure NetApp Files — это простой в использовании встроенный файловый сервис Microsoft, доступный на портале облачных вычислений Azure. Azure NetApp Files обеспечивает исключительную производительность за счет расширенного управления данными и интеграции с сервисами Azure, в том числе, для наиболее требовательных к производительности файловых рабочих нагрузок.

Сервисы Cloud Volumes для Google Cloud

NetApp и Google Cloud объединили свои усилия, чтобы разработать NetApp Cloud Volumes для Google Cloud — облачный сервис хранения файлов с высочайшей производительностью и расширенными возможностями управления данными.

Результаты облачной аналитики

NetApp Cloud Insights — это продукт на основе SaaS, который обеспечивает мониторинг, устранение неполадок и оптимизацию затрат в реальном времени для глобальной ИТ-инфраструктуры заказчика. Благодаря масштабируемости развертываний от небольшого до значительного уровня, Cloud Insights поддерживает современные динамические облачные технологии, чтобы обеспечить высокую производительность и оптимизацию затрат.

Продолжить чтение облачной аналитики NetApp