Villars认为，云中的大数据分析业务会在企业终端用户群众中逐渐积累超高人气。多数与大数据分析相关的工作都需要企业在短时间内准备好海量计算
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而你可能是一个非常小的公司，并没有大量的数据。但是你仍然需要思考大数据，因为在未来一段时间，无论是卫生医疗，还是零售制造行业都可能产
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这些大数据中蕴藏着大量可以用于增强用户体验、提高服务质量和开发新型应用的知识，而如何高效和准确的发现这些知识就基本决定了各大互联网公
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那么我们如何实现数据中心基础设施的标准化呢？在一个IT需求多变的环境中实现标准化的关键在于模块化，即预先设计、标准的构造模块可根据用户
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企业计算在大数据环境中可以将已有数据和文档向云计算环境迁移，加快云环境下的数据管理、数据挖掘等软件应用，进行商业模式探索和数字化决策
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大数据带来的强大功能令人难以抗拒，它承诺将规模庞大且持续增长的数据转化为能为企业所利用的、涉及业务方方面面的宝贵情报。然而，这种诱惑
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什么是数据仓库呢?一般认为，数据仓库(Data Warehouse)是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrated)、相对稳定的(Non-Volatile)
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检测对于下一代数据中心技术是极为关键的。虚拟化和云计算已经把对于服务可靠性、可重用性、和连续性的期望，提高到了一个前所未有的高度。
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并不是说大数据和公共云不能牵手，或这两个不值得它们现在所得到的关注。只是如同建筑，它们应该有一个正确的宏观战略贯穿于始终。
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当你在检查一次破坏性事件对你的数据中心产生的后果时，请务必参考这份数据中心的检查清单，或者是针对你自己的要求对它进行修改。
