云数据管理会成为DataOps的未来吗? (云数据管理会被监控吗)

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云数据管理会成为DataOps的未来吗?

2019-08-15 23:24:23有专业人士预测，到2020年，云投资将超过1430亿美元。尽管，很多500强企业在过去不愿涉足数字化转型领域;但近年来，他们的态度发生了根本性的转变。数字化转型已经不只是一个“口号”，更像是一个引擎，让企业真正获得了大数据的能力。

如今，现代化的数据管理平台正在成为企业的首先，而传统的数据运维应用平台则逐渐被边缘化。尤其在AI和机器学习技术的推动下，企业数据正在走向以云为核心的数字化征程。

根据思科的一份数据显示：到2021年，企业4%的工作负载将托管在云数据中心。尽管很多企业不愿意以云化的解决方案运行企业数据，但是对于那些有着复杂数据的企业来说，云是唯一选择。如果过度地依赖遗留系统，企业将失去核心竞争力。

有专业人士预测，到2020年，云投资将超过1430亿美元。尽管，很多500强企业在过去不愿涉足数字化转型领域;但近年来，他们的态度发生了根本性的转变。数字化转型已经不只是一个“口号”，更像是一个引擎，让企业真正获得了大数据的能力。可以说，数字化转型已经形成一种文化，这种理念指导下，大规模、全链条式的IT工作负载能力，开始走向时代舞台。

云和大数据之间的关系

在大数据时代，云将发挥怎样的作用?

显然，现代化的数据管理平台需要更强大的工作负载能力，这意味着企业的IT系统要能够弹性伸缩，存储和计算要能够分离，而云能实现这一切。

在云环境下，企业的数据管道可以快速响应变化，实时地进行调整。以某社交网站为例，一般流量会呈波峰波谷状态呈现，所以弹性计算和存储能力，是必不可少的环节。基于云环境，企业可以在有需求时，快速部署应用;当流量退去，企业可以回滚到原来的状态。无论是这些峰值是按天、按周，还是按月出现，云提供的敏捷性都游刃有余。云的这种灵活性和弹性扩展能力，本地环境根本无法匹敌。

“突发数据”带来的挑战

大数据的3V特征(数据量大、速度快、数据的多样性)，为数据处理带来了严峻的挑战。尤其是电商行业，在重大的购物节日发起促销活动，会让企业IT系统面临不堪重负的局面。如何通过有效的数据处理和分析工具，为客户构建有针对性的数据洞察能力?

通常情况下，很多零售商会在高峰期部署更多的物理服务器。但是峰值过后，这些多部署出来的服务器大多数时候都处于闲置状态，造成了大量的资源浪费。而在云环境下，用户能根据需求扩大规模，匹配相应的资源，应对流量激增问题。最重要的是，云数据管理模式更便宜，不需要更多的手动配置。

混合模式才是最佳选择

虽然云有很多优势，但是在某些情况下，本地部署环境可能更合适，尤其对于有敏感信息的企业来说，他们更关注云的安全性。所以，混合云模式可能是这类企业的最佳选择， 56%的IT决策者更愿意使用多云或混合云策略。通过混合云，企业既可以体验云带来的灵活性和可伸缩性，又能把敏感的工作负载留在本地。

而对于那些长期处于数据增长状态的企业来说，数据管理的灵活性和成本节约，可能是最关注的点。所以，云基础设施投资应该是他们考虑的最重要内容。当然，要想从混合云模式中受益，还要有一个合理的云规划。

总之，无论采用何种方式，云都在企业前瞻性中扮演了重要角色。

CPU的主频和缓存是什么意思，怎么看一个CPU的级别

主频也叫时钟频率，单位是MHz，用来表示CPU的运算速度。 CPU的主频＝外频×倍频系数。很多人以为认为CPU的主频指的是CPU运行的速度，实际上这个认识是很片面的。 CPU的主频表示在CPU内数字脉冲信号震荡的速度，与CPU实际的运算能力是没有直接关系的。当然，主频和实际的运算速度是有关的，但是目前还没有一个确定的公式能够实现两者之间的数值关系，而且CPU的运算速度还要看CPU的流水线的各方面的性能指标。由于主频并不直接代表运算速度，所以在一定情况下，很可能会出现主频较高的CPU实际运算速度较低的现象。因此主频仅仅是CPU性能表现的一个方面，而不代表CPU的整体性能。 CPU缓存（Cache Memory）位于CPU与内存之间的临时存储器，它的容量比内存小但交换速度快。在缓存中的数据是内存中的一小部分，但这一小部分是短时间内CPU即将访问的，当CPU调用大量数据时，就可避开内存直接从缓存中调用，从而加快读取速度。由此可见，在CPU中加入缓存是一种高效的解决方案，这样整个内存储器（缓存+内存）就变成了既有缓存的高速度，又有内存的大容量的存储系统了。缓存对CPU的性能影响很大，主要是因为CPU的数据交换顺序和CPU与缓存间的带宽引起的。缓存的工作原理是当CPU要读取一个数据时，首先从缓存中查找，如果找到就立即读取并送给CPU处理；如果没有找到，就用相对慢的速度从内存中读取并送给CPU处理，同时把这个数据所在的数据块调入缓存中，可以使得以后对整块数据的读取都从缓存中进行，不必再调用内存。正是这样的读取机制使CPU读取缓存的命中率非常高（大多数CPU可达90%左右），也就是说CPU下一次要读取的数据90%都在缓存中，只有大约10%需要从内存读取。这大大节省了CPU直接读取内存的时间，也使CPU读取数据时基本无需等待。总的来说，CPU读取数据的顺序是先缓存后内存。最早先的CPU缓存是个整体的，而且容量很低，英特尔公司从Pentium时代开始把缓存进行了分类。当时集成在CPU内核中的缓存已不足以满足CPU的需求，而制造工艺上的限制又不能大幅度提高缓存的容量。因此出现了集成在与CPU同一块电路板上或主板上的缓存，此时就把 CPU内核集成的缓存称为一级缓存，而外部的称为二级缓存。一级缓存中还分数据缓存（Data Cache，D-Cache）和指令缓存（Instruction Cache，I-Cache）。二者分别用来存放数据和执行这些数据的指令，而且两者可以同时被CPU访问，减少了争用Cache所造成的冲突，提高了处理器效能。英特尔公司在推出Pentium 4处理器时，用新增的一种一级追踪缓存替代指令缓存，容量为12KμOps，表示能存储12K条微指令。随着CPU制造工艺的发展，二级缓存也能轻易的集成在CPU内核中，容量也在逐年提升。现在再用集成在CPU内部与否来定义一、二级缓存，已不确切。而且随着二级缓存被集成入CPU内核中，以往二级缓存与CPU大差距分频的情况也被改变，此时其以相同于主频的速度工作，可以为CPU提供更高的传输速度。二级缓存是CPU性能表现的关键之一，在CPU核心不变化的情况下，增加二级缓存容量能使性能大幅度提高。而同一核心的CPU高低端之分往往也是在二级缓存上有差异，由此可见二级缓存对于CPU的重要性。 CPU在缓存中找到有用的数据被称为命中，当缓存中没有CPU所需的数据时（这时称为未命中），CPU才访问内存。从理论上讲，在一颗拥有二级缓存的CPU中，读取一级缓存的命中率为80%。也就是说CPU一级缓存中找到的有用数据占数据总量的80%，剩下的20%从二级缓存中读取。由于不能准确预测将要执行的数据，读取二级缓存的命中率也在80%左右（从二级缓存读到有用的数据占总数据的16%）。那么还有的数据就不得不从内存调用，但这已经是一个相当小的比例了。目前的较高端的CPU中，还会带有三级缓存，它是为读取二级缓存后未命中的数据设计的—种缓存，在拥有三级缓存的CPU中，只有约5%的数据需要从内存中调用，这进一步提高了CPU的效率。为了保证CPU访问时有较高的命中率，缓存中的内容应该按一定的算法替换。一种较常用的算法是“最近最少使用算法”（LRU算法），它是将最近一段时间内最少被访问过的行淘汰出局。因此需要为每行设置一个计数器，LRU算法是把命中行的计数器清零，其他各行计数器加1。当需要替换时淘汰行计数器计数值最大的数据行出局。这是一种高效、科学的算法，其计数器清零过程可以把一些频繁调用后再不需要的数据淘汰出缓存，提高缓存的利用率。 CPU产品中，一级缓存的容量基本在4KB到64KB之间，二级缓存的容量则分为128KB、256KB、512KB、1MB、2MB等。一级缓存容量各产品之间相差不大，而二级缓存容量则是提高CPU性能的关键。二级缓存容量的提升是由CPU制造工艺所决定的，容量增大必然导致CPU内部晶体管数的增加，要在有限的CPU面积上集成更大的缓存，对制造工艺的要求也就越高简单点说，电脑读取数据的时候先在CPU一级缓存里面寻找，找不到再到二级缓存中找，最后才到内存中寻找因为它们的速度关系是一级缓存>二级缓存>内存而制造价格也是一级缓存>二级缓存>内存