大数据流量 数据中心发展的瓶颈
大数据视角下企业发展瓶颈问题及对策
大数据视角下企业发展瓶颈问题及对策随着信息化时代的发展，大数据技术在企业管理中的应用越来越广泛。
大数据视角下，企业发展瓶颈问题日益凸显。
本文将从大数据视角出发，探讨企业发展瓶颈问题及相应对策。
一、企业发展瓶颈问题1. 数据孤岛问题许多企业内部存在着数据孤岛，各个部门或系统之间的数据无法互通互联，导致信息碎片化、数据重复和数据孤立。
这将极大地影响企业的数据分析和决策效率。
2. 数据安全隐患随着大数据技术的应用，企业需要处理更多的数据，并且这些数据涉及到企业的商业机密、客户隐私等敏感信息。
数据泄露、数据丢失等安全隐患可能会造成重大损失。
3. 数据分析能力不足许多企业在大数据分析方面存在能力不足的问题。
缺乏专业的数据分析团队、技术不够成熟、数据分析工具不够完善等都成为制约企业发展的因素。
4. 数据资产化难题企业虽然拥有大量的数据，但是大多数企业并未充分利用这些数据，无法将数据转化成真正的资产，从而影响企业的价值创造能力。
5. 数据应用闭环不完善企业在大数据应用方面，往往只停留在数据收集和整理阶段，却缺乏对数据的持续应用和优化。
企业需要构建完整的数据应用闭环，实现数据的全生命周期管理。
二、对策1. 构建数据整合平台企业可以通过构建数据整合平台，打破各个部门或系统之间的数据壁垒，实现数据的互通和共享。
这将有利于提高数据的利用率和决策效率。
2. 加强数据安全管理企业需要健全数据安全管理制度，加强数据的保护和监控。
引入先进的数据加密、脱敏等技术手段，保障企业数据的安全。
3. 建设数据分析团队企业需要建设专业的数据分析团队，引入专业人才和先进技术，提升数据分析的能力。
推动数据分析技术的创新和应用，提高数据分析的精准度和效率。
4. 推进数据资产化企业需要推进数据的资产化进程，实现数据的变现和价值创造。
可以通过数据交易、数据挖掘、数据营销等方式，将已有的数据转化为真正的资产。
大数据视角下的企业发展瓶颈问题需要企业高度重视，并积极采取相应的对策。
大数据行业的挑战和整改意见
大数据行业的挑战和整改意见一、大数据行业的挑战随着信息技术的迅速发展和应用，大数据行业在全球范围内迅速壮大。
然而，这个庞大的行业也面临着一系列的挑战，这些挑战对于行业的正常发展和可持续性增长产生了一定的影响。
1. 数据安全与隐私保护大数据行业所涉及到的数据量庞大而广泛，包含了个人、企业和机构等各方面的信息。
因此，在数据收集、存储、处理和传输过程中存在着巨大的安全风险和隐私泄露问题。
黑客攻击、数据泄露以及滥用个人信息成为了日益频繁出现的问题。
2. 技术创新与标准化由于技术更新换代迅猛，各种大数据技术层出不穷。
然而，这也给企业带来了选择困难。
面对众多技术选项，企业需要根据自身需求进行选择，并且要确保所选技术具有较高的可靠性、扩展性和易用性。
同时，缺乏统一标准也导致不同系统之间无法良好地互操作。
3. 人才储备和培养大数据行业对于高端人才的需求不断增加，对于数据分析、挖掘和利用的专业技能要求也越来越高。
然而，目前市场上的有效人才供给远远跟不上行业快速发展的要求。
缺乏经验丰富、有实践能力的数据科学家和分析师已成为一个普遍问题。
二、整改意见1. 增强数据安全性和隐私保护意识加强企业内部员工的数据安全意识培训，建立完善的数据风险评估机制，并加强合规监管力度以减少黑客攻击和个人信息泄露事件的发生。
此外，应采取技术手段加密敏感数据，并设置访问权限限制以确保数据安全。
2. 加强技术研发与标准化努力鼓励企业在技术研发领域进行创新，并提供支持以促进新技术的推广与应用。
同时，在大数据行业中建立统一标准体系，提出规范和指导方针，以确保各种系统之间更好地互通和沟通。
3. 加大人才培养和引进力度鼓励高校设立相关专业，开展大数据相关的培训项目，提供与企业合作的实践机会，培养更多具备数据分析和处理技能的专业人才。
此外，应积极引进海外优秀人才，并提供良好的待遇和发展空间，以解决目前人才市场紧缺问题。
4. 加强行业监管与自律政府部门应加强对大数据行业的监管，并建立起健全完善的法规体系。
大数据产业发展情况,取得的积极成效,发展面临的困难问题及有关建议
大数据产业在全球范围内发展迅速，取得了许多积极成效：1. 经济推动作用：大数据产业已经成为驱动经济增长的新引擎，通过数据分析和应用，帮助企业优化运营、提高效率，推动数字经济的发展。
2. 创新驱动力：大数据技术推动了科技创新，催生了许多新的商业模式和产业形态，如云计算、人工智能、物联网等。
3. 社会服务提升：在医疗、教育、交通、环保等领域，大数据的应用提升了公共服务的效率和质量，改善了人们的生活。
4. 决策支持：政府和企业利用大数据进行决策分析，提高了政策制定和商业决策的精准性和科学性。
然而，大数据产业发展也面临一些困难和问题：1. 数据安全与隐私保护：随着数据量的增大，如何在利用数据的同时保护个人隐私和数据安全成为一个重大挑战。
2. 技术瓶颈：数据采集、清洗、存储、分析和应用等环节的技术难度高，需要持续的研发投入和人才支持。
3. 法规滞后：现有的法律法规可能无法适应大数据快速发展的需求，对数据权属、跨境流动等问题缺乏明确规定。
4. 人才短缺：具备大数据分析和处理能力的专业人才供不应求，制约了产业的发展速度和质量。
5. 基础设施建设：大数据处理需要强大的计算能力和网络基础设施，部分地区可能在这方面存在不足。
针对以上问题，以下是一些有关建议：1. 完善法规：制定和完善数据保护和隐私法规，明确数据权属和使用规则，为大数据产业提供清晰的法律环境。
2. 加强技术研发：鼓励企业和科研机构加大研发投入，突破关键技术瓶颈，提升数据处理和分析的能力。
3. 人才培养：通过教育和培训体系培养更多大数据相关人才，满足产业发展的人力资源需求。
4. 数据安全保障：建立严格的数据安全管理制度和防护措施，确保数据在采集、存储和使用过程中的安全。
5. 基础设施投资：加大对数据中心、高速网络等基础设施的投资，提升大数据处理和传输的能力。
6. 国际合作：加强国际间的数据流通和合作，共同制定和遵守数据治理的标准和规则，推动全球大数据产业的健康发展。
大数据视角下企业发展瓶颈问题及对策
大数据视角下企业发展瓶颈问题及对策随着互联网技术的飞速发展，大数据已经成为企业发展的重要资源。
在大数据时代，企业在发展过程中仍然面临着许多瓶颈问题。
本文将从大数据视角分析企业发展瓶颈问题，并提出相应的对策。
对于企业来说，数据的质量是影响发展的关键因素之一。
在大数据时代，企业需要处理大量的数据，但是如果数据质量不过关，将会影响企业的决策和运营。
解决这一问题的对策是建立健全的数据管理机制，包括数据的收集、清洗、存储和分析等环节。
可以借助人工智能的技术手段，对数据进行自动化的清洗和分析，提高数据的质量。
企业在大数据时代面临的另一个瓶颈问题是数据安全与隐私保护。
在处理大量的数据时，企业需要保证数据的安全性和隐私性，以免遭受黑客攻击或者泄露用户隐私信息的风险。
针对这一问题，企业可以加强自身的数据安全技术和防护措施，比如加密与脱敏技术、网络安全技术等。
企业还应加强对员工的安全意识培训，提高员工对数据安全的重视程度。
对于大数据时代的企业来说，人才的匮乏也是一个制约发展的瓶颈问题。
数据科学和人工智能等领域的专业人才非常稀缺，企业很难找到合适的人才来进行大数据分析和应用。
对于这一问题，企业可以通过与高校合作，培养相关专业的人才。
还可以通过招聘、外包等方式，引进专业人才，满足企业的发展需求。
企业在大数据时代往往面临的一个挑战是技术的快速更新和迭代。
随着技术的不断演进，企业需要不断学习和掌握新的技术，以保持自身的竞争力。
为应对这一挑战，企业可以建立专门的研发团队，跟踪和研究新技术的发展趋势，并及时进行技术的更新和应用。
企业还可以通过与科研院所和行业协会合作，共同开展技术研究和创新，提高自身的技术水平。
大数据时代给企业带来了许多机遇和挑战。
企业要充分利用大数据资源，解决数据质量、数据安全和隐私保护、人才匮乏、技术更新等问题，以推动企业健康、高效地发展。
只有在大数据视角下，企业才能真正把握住发展的机遇，实现持续创新和增长。
大数据行业应用的瓶颈与发展路径
大数据行业应用的瓶颈与发展路径大数据已经成为当下互联网行业的热门话题，其复杂的数据模型和庞大的数据量使得人类处理数据的能力显得微不足道。
然而，越来越多的企业在本土和国际市场上纷纷投入大量资金，努力将数据分析工具和技术应用到业务中。
但是，这个新兴行业面临着许多瓶颈和挑战。
本文将对大数据行业应用的瓶颈和发展路径进行探讨。
一. 数据安全性问题在大数据的分析中，最重要和最头痛的问题就是数据的安全性。
包括数据存储安全性、数据传输安全性、数据共享安全性和数据使用安全性等方面。
保障数据的安全性，需要从硬件、软件、网络和人员等多个方面出发，进行各种措施的综合考量。
目前，数据的加密等技术手段已经可以保护数据的隐私性和完整性，但这仍然是行业面临的最大挑战之一。
二. 数据质量问题在大数据应用中，数据质量不仅仅指数据的精度和数据的跨度，还应该包括数据来源的可靠性和数据的时效性等问题。
目前，许多企业的数据质量检测手段还较为简单，而且大数据的分析方法要求数据必须具有高度的相似性和完整性，因此，在数据质量方面，企业需要持续进行探索和创新。
三. 数据分析的人工智能化许多人以为数据分析仅仅是数据汇总和简单的统计分析，但是，实际上数据分析必须更多地依赖于人工智能技术和算法。
包括文本处理、图像识别、语音处理、自然语言处理等领域。
将人工智能技术和大数据技术进行深度融合和升级，对于提升大数据的价值和效用有着至关重要的作用。
四. 数据分析工具和技术的发展数据分析的工具和技术发展迅速，包括大数据处理技术、机器学习算法、可视化分析工具、能力强大的计算能力等等，这些新兴技术的应用，不仅可以优化重复的工作流程，并且能够大大节省时间和人力成本。
不仅如此，新形成的技术流派也使得大数据分析能够在更加深入的维度上进行应用。
但是，大数据分析也涉及到数据的数量和复杂度的问题，反过来也使得技术的研发和运用变得更加困难了。
五. 人才储备大数据行业的人才储备是行业发展的重要保障。
大数据视角下企业发展瓶颈问题及对策
大数据视角下企业发展瓶颈问题及对策随着信息化时代的到来，大数据已经成为了企业发展中不可或缺的一部分。
在现代社会中，企业要想保持竞争力，就必须利用大数据优化运营、提升效率、创新产品和服务等方面。
尽管大数据带来了许多机遇和福利，但企业在应用大数据过程中也面临着许多瓶颈问题。
本文将从大数据视角分析企业发展瓶颈问题，并提出解决对策。
一、企业发展瓶颈问题：1. 数据整合难题：在企业发展过程中，大多数企业拥有海量的数据，这些数据可能分散在各个部门或者存储在不同的系统中。
要想充分利用这些数据，就需要进行数据整合工作。
数据整合是一个复杂的工作，需要解决数据格式不一致、数据质量低下、数据安全等一系列问题。
2. 数据分析困难：大数据不仅仅是海量的数据，更重要的是如何从中提取有价值的信息。
企业在进行数据分析过程中，往往面临着数据分析困难的问题，包括数据清洗不完善、数据挖掘算法不够成熟、数据可视化效果不佳等。
3. 数据安全风险：随着大数据的应用，企业需要存储和处理大量的敏感数据。
数据泄露、数据丢失、数据被篡改等安全问题成为了企业头号困扰，这不仅会损害企业的声誉，更有可能给企业带来巨大的经济损失。
4. 人才短缺：大数据时代需要的不仅仅是大量的数据，更需要懂得如何利用这些数据的人才。
企业在人才引进和培养方面面临着困难，尤其是在数据科学家、数据工程师等高端人才的培养和引进上。
二、对策建议：1. 加强数据整合工作：企业应该加强内部数据整合工作，建立完善的数据仓库和数据管理系统，确保数据的一致性和准确性。
企业可以利用大数据技术，对不同数据进行标准化处理，以便更好地进行数据整合和分析。
2. 提升数据分析能力：企业可以建立专门的数据分析团队，选用先进的数据分析工具和技术，提升数据分析的效率和质量。
企业可以借助外部的数据分析服务，获取更专业的数据分析成果。
4. 加大人才培养力度：企业可以加大对数据人才的培养力度，建立健全的人才培养体系，培养适应大数据时代的高端人才。
互联网数据中心(IDC)发展现状及存在问题分析
互联网数据中心(IDC)发展现状及存在问题分析互联网数据中心(IDC)发展现状及存在问题分析互联网数据中心（IDC）是现代信息技术广泛应用的关键设施，是承载互联网交换、存储和传输的核心枢纽。
随着大数据、云计算和物联网等技术的快速发展，IDC行业也呈现出蓬勃发展的态势。
本文将探讨IDC的发展现状，并分析目前存在的问题。
一、IDC发展现状互联网数据中心的发展可追溯至20世纪90年代末期的互联网兴起。
起初，IDC主要托管服务器、提供网络接入和数据存储等服务。
然而，随着云计算、大数据和人工智能等新兴技术的兴起，IDC行业经历了巨大的变革。
目前，全球各地的IDC正呈现出高速增长的趋势。
特别是在发展中国家，由于互联网技术的普及，IDC需求量快速增加。
大型互联网巨头如Facebook、亚马逊、阿里巴巴等也纷纷建立自己的IDC设施，以应对日益增长的业务需求。
在发展过程中，IDC技术也得到了极大的提升和创新。
虚拟化技术的应用使得IDC能够更好地提高资源的利用效率，降低成本。
同时，大规模的数据存储设备和高性能计算设备的引入，也使得IDC具备了更好的处理和应对高数据流量的能力。
二、IDC存在的问题尽管IDC行业发展迅猛，但也面临着一些问题和挑战。
首先，高能耗是IDC行业面临的重要问题之一。
IDC设施需要大量的电力来维持设备的正常运转，这导致了大量的能源消耗和碳排放。
目前，一些IDC企业已经开始关注绿色环保的发展理念，通过采用节能技术，如太阳能和风能等，来减少对传统能源的依赖。
其次，安全性是IDC行业亟待解决的问题之一。
由于IDC存储了大量重要数据，安全问题成为了业界关注的焦点。
IDC企业需要加强网络安全技术的研发和应用，提高数据的保护水平，以防止数据泄露和黑客攻击。
另外，IDC行业还需要面对不断增长的业务需求和数据容量的挑战。
随着云计算和物联网的不断普及，数据量呈爆炸式增长。
IDC企业需要不断扩充设备容量和提升数据传输速度，以满足用户对数据存储和处理的需求。
数据中心运营效率的瓶颈在哪
数据中心运营效率的瓶颈在哪鉴于当今经济运行、行业发展、工作生活等带来大量数据的挑战，人们需要比以往更加集中精力运营和维护数据中心。
随着多种计算模型的不断发展，工作负载通常分布在内部部署、公共云和混合环境中，数据中心管理人员比以往任何时候都需要更高的可视性和运营控制能力。
而在IT员工根据可用的计算和存储容量做出决策时，服务器资产管理至关重要。
但是，由于需要跟踪和监视的IT资产数量如此之多，尤其是在大型数据中心中，服务器资产管理的任务已逐渐成为数据中心运营效率的瓶颈。
企业和云计算服务提供商(CSP)通常通过配置管理数据库(CMDB)人工维护和管理服务器资产。
其资产信息包括CPU、内存、硬盘、序列号、容量等其他信息。
但是，这种资产管理解决方案通常提供有限的范围，并且不能轻松地集成到现有系统中。
此外，这种方法还存在数据输入效率低、无法实时更新数据、无法跟踪浪潮服务器组件维护更新等问题。
还有许多大型数据中心仍然受到外包硬件维护模型的限制。
通过这种方式，运维中心在确认硬件故障之后，向现场硬件供应商提交工单，现场人员完成批量更换零部件后，通过工单系统向远程运维中心反馈。
这一模式存在明显的效率问题。
反馈信息很慢，需要人工远程登录AI服务器以确认零部件是否正确更换。
采用精益资产管理方法以提高数据中心效率精益管理实践是精益生产的一种功能，旨在通过消除汽车工业中的资源和时间浪费来提高产量和工作效率，其历史可追溯到上世纪40年代，被誉为丰田生产系统之父日本工业工程师大野耐一(Taiichi Ohno)首先提出了精益管理这一概念。
精益管理实践后来在美国和全球范围内采用。
关于精益资产管理，大野耐一主张对某个项目所需的库存有一个清晰的了解，可以实时了解哪些可用库存，哪些已经承诺，以及简化货品补充过程。
他还认为，效率低下的流程将始终导致延迟。
听起来是否很熟悉?通过数据中心精益资产管理方法的实践，IT人员获得了对服务器资产进行细粒度管理的能力，如跟踪人工智能服务器价格主要组件的型号、品牌、容量、序列号等信息。
大数据时代数据中心的机遇和挑战
大数据时代数据中心的机遇和挑战大数据时代为数据中心带来了许多机遇，同时也带来了一些挑战。
以下分别介绍这两方面的情况。
1.机遇：
数据中心的地位提升：随着大数据的普及，数据中心在各个行业中的地位逐渐提升。
数据中心作为数据处理、存储和传输的核心设施，对于企业的数字化转型和智能化升级至关重要。
多样化的应用场景：在大数据的推动下，数据中心的应用场景越来越多样化。
除了传统的企业数据存储和处理外，数据中心还应用于云计算、人工智能、物联网等领域。
为各种新兴业务提供支持。
创新技术的引入：大数据时代也是云计算、人工智能、区块链等创新技术快速发展的时代。
这些技术的引入可以帮助数据中心实现更高效、更智能的运行，提升数据中心的竞争力。
2.挑战：
数据安全和隐私保护：随着数据的增多，数据安全和隐私保护成为数据中心面临的重要挑战。
数据中心需要采取更严格的安全措施，防止数据泄露、黑客攻击等问题，同时还需要满足各种合规要求。
技术更新换代：大数据时代也是技术快速发展的时代，数据中心需要不断更新硬件设备和软件系统，以适应不断变化的市场需求。
这需要数据中心在技术研发和创新方面投入大量资源。
数据中心的绿色发展：随着全球对环保问题的关注度提高，数据中心的绿色发展也受到越来越多的关注。
数据中心需要采取有效的节
能措施，降低碳排放，以符合可持续发展的要求。
总之，大数据时代为数据中心带来了很多机遇，但也带来了一些挑战。
数据中心需要在机遇与挑战中寻求平衡，积极应对市场变化和技术变革，以实现持续稳定的发展。
数据中心技术的新进展与挑战
数据中心技术的新进展与挑战在当今信息时代，数据中心已经成为了各行业的核心基础设施，并且承载着巨大的信息流量和数据处理能力。
随着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展和广泛应用，数据中心技术也不断进行着更新换代，新的挑战和机遇不断涌现。
一、追求更高的安全性在数据中心中，安全水平一直是最为关键的问题之一。
为了保障数据安全，数据中心必须采取各种安全措施，包括物理安全和网络安全等方面。
在物理安全方面，需要建立完备的门禁系统、安全监控系统、消防系统等，确保数据中心内部的设施和设备在安全保护下运行。
在网络安全方面，需要采取多重措施，如访问控制、防火墙、安全加密等，保证内部数据的保密性、完整性和可用性。
此外，数据中心还需要建立完善的备份和灾备机制，保障数据在设备损坏、电源故障、网络中断等情况下能够顺利恢复。
二、实现更高的效率在大数据时代，数据中心的效率要求越来越高。
数据中心要实现高效率，需要从多个方面进行改进，包括管理、设备、软件等。
首先，通过采用智能化管理系统，以及充分运用各类自动化设备，将人为干预的因素尽可能精简，从而提高数据中心的管理效率。
同时，在选取各类设备与软件时，应考虑运行效率、可靠性、耐用性、性能等因素，提高数据中心的设备效率。
此外，采用高效的能源管理方法，如智能预测、负载均衡、热回收等，能够降低运营成本，提高数据中心的效率。
三、应对更多样化的需求在新技术的发展过程中，各种业务需求也在不断演变。
数据中心需要及时响应和调整，适应不断升级的业务需求。
这也要求数据中心具有更强大的灵活性和适应性。
为实现这一目标，需要考虑如何建立灵活的软硬件架构，同时采用容器化技术、虚拟化技术等方法，使得数据中心能够快速适应不同的工作负载和应用需求，实现各项业务的快速部署和扩展。
四、开展更深入的智能化随着人工智能和机器学习技术的不断发展，数据中心的智能化程度越来越高。
运用机器学习技术和大数据分析技术，可以有效提高数据中心的运行效率和质量，并支持数据中心的优化和升级。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据流量数据中心发展的瓶颈
我们都知道，大数据通常与数据中心不断增长的结构和非结构化工作负载相关。
而网络负责处理传输到服务器、存储阵列和云服务的数据流量。
服务器之间的密集型I/O吞吐量常常发生在数据中心或者广域网之间。
伴随着大数据的来临和应用的不断增长，新的问题将会出现。
由于传统的IT设施在当初设计的时候，没有考虑到大数据的情形，瓶颈问题将变得更加普遍，尤其是在存储一端，问题更加明显。
这样一来，IT业务中就会出现一种新的分支：面向新一代数据中心的数据管理。
下面，我们就给大家介绍大流量阻碍数据中心发展的几大缘由：
一、大流量是一种新型工作负载
大流量是指横跨广域网连接的数据中心内服务器间的通信流量，它不同于通常情况下的大数据工作负载——也就是用户对机器或者机器之间的通信流量。
二、传统IT不能胜任大流量要求
导致大流量出现的主要原因是IT过去几年所形成的优势：虚拟化的广泛部署和扩展系统；远程实时迁移；数据复制和备份；专门针对基于WAN分布式系统而编写的尖端应用，比如Hadoop, MapReduce, MongoDB和Cassandra。
三、大流量增长没有止境
大流量增长没有具体的指标可供参考，它的增长将永无止境。
Forrester Research预测说，在未来几年，由机器运行产生的应用数据将达到50%的年增长。
而且，存储巨头EMC官方发布过一份报告，认为在2009至2020年间，将实现44倍数据扩容，这意味着数据带来的流量增长将是一个巨大挑战。
四、大流量对IT人员影响巨大
不断增长的大流量将对大型组织机构的影响最为深远，而在其中，尤以生产一线的工人、CIO、CTO、存储管理员、灾备和服务器工作人员、网络管理员和数据中心管理员等受影响最大。
五、数据中心和管理面临考验
日益增长的大流量将会给企业的数据中心及其管理带来严峻考验，因为它们需要解决传统和当前二者不同情形的数据传输过程中的问题。
而且，还需要确保系统中基本的数据存储和访问功能正常运行。
这些，将直接影响到业务的连续性、灾备和关键业务运行。
六、如何优化现有的系统
可能的解决办法包括扩充现有网络带宽、重复数据删除、压缩和精简配置软件。
数据中心也考验使用传统的WAN优化软件，使用应用加速解决方案，或者针对这种新型的大流量特点开发新技术。
七、解决方案面临的现实问题
某些解决方案在某些情况下不可能得以执行。
比如，如果数据中心彼此相隔遥远，有效的优化方案实际效果可能并不明显；或者，服务商不能为站点之间提供足够的带宽。
八、网络优化的相关问题
当企业对其网络的带宽和安全性进行优化，CIO和CTO需要事先知道对网络和数据中心带来何种影响。
比如，在旧有系统中引人新软件，可能会出现不能与其他旧软件或者上一代版本软件实现兼容的问题，而这容易引发系统崩溃。
九、优化的常规指南
企业该对如何界定数据，以确保优化方案能在IT运营中无缝执行。
考虑的因素应该包括：部署的难易程度、完全透明的网络渗透、与现有系统的兼容以及低功耗。
十、大数据未来情形
未来数据将不断增长，数据中心静态运算和存储资源将被传送到统一的资源池中，以省时省力的经济方式充分利用虚拟化和云服务，从而减轻内部数据中心的工作负载。
【编辑推荐】
大数据时代的人才是怎么评判
大数据人才“求贤若渴”
如何洞察大数据的关联性
大数据揭露就业趋势：互联网公司更符合个性
未来大数据将助力互联网保险精准定价。