遠光軟件（來源：易管理　作者：不詳）

　　大數據不僅僅是作為企業的研究對象。大多數企業都可以從中受益是確定無疑的。例如，在英國，連鎖超市樂購通過分析其收集的龐大的客戶行為信息數據集，來制定促銷計劃并調整商品價格。

    IDC觀察到，亞太地區市場具有其獨特的特征，例如以人口眾多的特大城市為中心的分布式的制造中心，數據共享和流體法規創造了顯著的新機遇。然而，在亞洲，許多大企業中心只是在數據倡議下建設了大型數據存儲庫。雖然這是確實是非常重要的第一步，但這并不等于企業就真正實現了對于大數據利益概念的理解。購買所有所需的服務器來處理和分析數據，即使該處理過程可能只需要幾個小時、一個星期或一個月，如此昂貴的成本，會導致資源在其他時間沒有被充分利用。

    為了更具經濟和戰略意義，亞洲企業的CIO們必須將IT的三大趨勢的力量結合起來：大數據、虛擬化和云服務。虛擬化和云計算是促使大數據使用的推動力量，使得創造高度自動化的大型池的計算成為可能，以便處理大數據量。三大趨勢的組合將創建一個靈活的、可擴展的、智能化的大數據應用程序的基礎。

    因此，經濟上講，企業可以以基礎設施即服務的一種形式從云供應商那里“租賃”幾乎無限的存儲容量，而只需要支付他們使用的容量的費用。自此，存儲和處理能力的問題就解決了。

    然而，從云數據中心遷移大型數據集將顯示出“大數據系統”中的薄弱環節，一個不是用來處理大量數據的網絡。隨著令人眼花繚亂的新服務和數據勢不可擋的崛起，網絡容量問題突顯，這個問題不能通過簡單的不斷安裝或租賃較大的數據存儲空間就能解決。

    相反，使用一個虛擬數據中心的架構是有效地處理大數據的更好的服務方法，在單個數據中心的物理墻作為一個邏輯實體有效地打破了連接多個數據中心。換句話說，這就創造了一個“沒有圍墻的數據中心”，使用一個高性能的“云骨干網絡的無縫連接到一個更大的企業和運營商數據中心之間的共享資源池。”

    通過虛擬化和集中所有的數據中心和網絡資產，企業可以根據不斷變化的需要，允許靈活的配置和遷移工作負載。這是唯一的設置，可以非常經濟地滿足大數據帶來的基礎設施的挑戰。

    Forrester稱，絕大多數亞太大數據中心主要是大型數據存儲庫，其次是為用戶提供更先進的數據挖掘和可視化工具。但他們并不是 “沒有圍墻的數據中心”，無法以最有效的方式允許大數據處理，以滿足企業的業務目標。

    為了使大數據適合于您的企業，以便使得其計算能力可以很容易地參與處理您企業的數據集，你需要一個高性能的連接：從您的數據中心到云服務提供商的數據中心。但是，始終保持連接的靜態連接服務造價非常昂貴。而 “按性能需求”的連接服務，可以讓您在需要時打開帶寬，而不需要時，將其關閉。（CIO時代）