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SAS姚远:大数据时代的高性能数据分析

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越来越多的企业开始“觊觎”大数据中所蕴含的价值,这一情况使得诸多的新兴技术得以普及,例如Hadoop。同样也使得越来越多的IT供应商将大数据分析作为企业新的营收增长点,如英特尔抛出了针对X86进行优化的Hadoop发行版,SAP亦推出了软硬一体的HANA,Oracle的一体机等等。

来源:it168网站 2012年7月25日

关键字: 数据分析 大数据 SAS

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越来越多的企业开始“觊觎”大数据中所蕴含的价值,这一情况使得诸多的新兴技术得以普及,例如Hadoop。同样也使得越来越多的IT供应商将大数据分析作为企业新的营收增长点,如英特尔抛出了针对X86进行优化的Hadoop发行版,SAP亦推出了软硬一体的HANA,Oracle的一体机等等。同样,传统的商业智能(BI,Business Intelligence)解决方案供应商亦不够落后,如赛仕(SAS)公司在前不久的大数据论坛上展示了其最新的高性能数据分析方案(简称HPA)。

赛仕(SAS)公司成立于1976年,一直致力于为用户提供优秀的软件,目前SAS公司已是全球领先的商业分析软件和服务供应商,同时也是商业智能市场最大的独立厂商之一。其所提供的商业智能解决方案和数据分析软件广泛地用于银行、航空航天、通信、教育、医疗、金融、政府、生命科学、制造及零售等诸多行业。

SAS的大数据分析利器:高性能数据分析

在海量数据背景下,传统数据分析解决方案之所以遭遇瓶颈,主要原因是无法提高数据分析的效率。赛仕软件研究开发(北京)有限公司总经理刘政认为:“我们平常分析上千万的数据量或者上亿数据量的时候,都会花费几十个小时(好几天)的时间才能得到结果。当你的数据达到十亿的时候,你的软件就根本运行不下去,有的时候会好几十天,这个速度人们是无法接受的。所以,在新的时代,我们需要高性能的分析软件。”

 SAS姚远:大数据时代的高性能数据分析

SAS公司大中华区咨询与技术总监 姚远

传统的数据分析方法主要是针对结构化数据,而现代企业中非结构化数据与半结构化数据的增长速度是结构化数据的几倍甚至几十倍,这是导致传统数据分析方法无法适应企业需求的最根本的一个原因。并且,传统数据分析方式所适用的环境其数据量通常是TB级以下,采用集中式对数据进行批处理,而现在企业迫于市场的不断变化,通常希望能够实时得到数据分析结果。提高数据分析效率,快速得到数据分析结果是海量数据背景下,数据分析解决方案所必须具备的特性。  

在本次的大数据论坛上,SAS公司展示了其最新的针对海量数据分析的高性能数据分析解决方案。据SAS公司大中华区咨询与技术总监姚远先生介绍,SAS公司目前正准备在中国大陆进行路演的高性能分析解决方案采用了与传统数据分析方案完全不同的软件架构,如网格计算、库内分析以及内存分析等,可以极大地提高海量数据背景下的数据分析效率。 

SAS姚远:大数据时代的高性能数据分析

SAS公司在大数据论坛上展示的高性能数据分析(HPA)

网格计算相信大家已经无比熟悉了,现在越来越多的公司已经开始使用这一技术。库内分析则是SAS高性能分析软件上的一大亮点,传统的数据分析是将分析与数据库相分离,每次分析就需要到数据库提取数据,数据传输是制约效率的一大难题。而在SAS最新的高性能分析方案中其“把分析的过程放在数据库内,这样就无需数据提出来,避免了传输过程,这样运算起来速度明显地加快。过去所写的SAS程序完全可以在这种模型下运行,不需要做任何的更改。”  

内存分析,亦称内存计算,这也是当前较为热门的技术话题之一。“把一些数据和分析的方法放到内存中,通过内存去读取(数据),速度远远高于从硬盘中读取(数据),这样可以极大地提高处理速度。”并且,随着PCIe SSD以及英特尔E5处理器的发布,将这一技术与网格计算相结合,其处理速度大幅提升是必然的。

除此之外,SAS公司最新推出的高性能分析解决方案还采用了“SAS Visual Analytics”技术,即可视化分析。可将分析结果发送到智能移动终端上,以供企业用户实时查看数据分析结果。 

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