云计算与数据分析

mavisfine

人类社会进入信息时代的过程中，信息技术的蓬勃发展使数据分析在经营决策和产品设计占有了一席之地并发挥着越来越大的作用。基于用户行为数据的分析，产品设计人员可以设计出具有增强的用户体验的功能，并能改善的其它部分的功能。一个企业的决策者可以使用数据分析的结果来决定产品定位和企业的发展方向。然而，由于企业不断发展，产品和用户不断增加等导致的总数据量的大幅增加。由此，传统的数据分析系统面临着数据存储和处理能力的挑战，从而无法完成自己的使命——对海量数据进行分析操作。

基于上述的一系列挑战，我们可以尝试开发一个新的海量数据分析系统，基于云计算技术，通过亚马逊提供云服务和HBase的数据库解决目前的困境。首先，可以对亚马逊提供的EC2，S3和EMR服务和客户端进行研究，并对服务器接收和数据处理的数据分析系统的服务器进行详细分析，进而创建系统的初步模型。然后，我们就可以根据实际需求来尝试完成每一个模型和整个系统。最后，进行系统测试和性能测试，表明该系统是否可以解决传统的数据分析软件系统存在的问题。

数据分析软件系统的设计和实施的全过程必须经过充分研究与测试。首先，我们必须明确需求与问题域。一定要在研究传统的数据分析系统和分析现有系统中存在的问题的基础上才能提出海量数据分析软件系统的基于云计算的发展要求，并明确新系统实施的关键点是接收服务器和数据处理设计这两点。其次，我们需要设计和实现海量数据分析系统的各模块。最后就是对该系统执行系统测试和性能测试，从而通过测试结果验证这个新数据分析系统是否稳定并且能够满足所提出的要求。

到目前为止，数据分析软件系统和云计算的应用的发展都十分迅速。所以我们可以通过研究云计算和亚马逊提供的Web服务，将其成功的应用于企业数据分析系统的实现中去。一旦可以进行云计算的数据分析系统完成，那么在传统的数据分析软件系统中存在的问题都可以被解决，并且还可以提高系统的数据分析和处理能力，不仅节约了成本，还可以缩短开发周期。

使用云计算技术后，数据分析软件系统可以更加灵活地进行数据处理和分析，它可以根据实际需要的计算资源增加或减少硬件设备。同时设备维护和数据备份的支出将会大大缩减。

无论是从数据处理系统的性能和该项目的成本出发来看，云计算技术的优势都使其脱颖而出，所以使用云计算技术与数据分析系统相结合将成为最好的解决方案。