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快速数据需要新框架

根据今天在纽约举行的Strata数据会议上来自Lightbend的一份报告,开发人员正在采用新的流数据框架,并转向微服务以满足更快使用数据的需求。

快速数据横幅

报告开始的前提是新兴技术使数据的爆炸性增长具有:

对于企业如何与数据进行交互以创造未来的商机产生巨大影响。

为了探究所谓的“快速数据”的影响,Lightbend是Scala语言的创建者,Apache Spark和其他许多大数据中最常用的框架都被编写在Scala语言中,调查了2457位开发人员,以研究采用趋势。

Lightbend首席执行官Mark Brewer在评论快速数据的采用时告诉IProgrammer:

为了在数字时代竞争,企业越来越需要更快地使用数据。对速度的需求正在从分析扩展到可实时适应不断变化的条件,个性化客户参与度并为所有事物提供动力的应用程序。

报告中提出的三个主要发现是:

快速数据具有明确的商业价值-总体而言,有60%的开发人员表示,尽管跨行业的模式各不相同,但他们的高级管理层理解快速数据的价值-保险,建筑和政府的可能性较小,而生物技术和农业在该领域处于领先地位。

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企业将需要批处理和流传输来获取快速数据-开发人员说他们90%的数据处理工作量都包含一个实时组件。开发人员正在根据快速数据要求选择新的框架和语言。

快速数据技术的采用似乎比Hadoop快三倍,其最大障碍是选择正确的工具和技术,而软件开发生命周期的设计阶段则是最棘手的问题。

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Lightbend报告说,尽管快速数据工具正在迅速兴起,但在开发人员的应用中,一些工具比其他工具更多,其中Kafka在当前使用方面处于领先地位:

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它还认为,快速数据架构的一个关键特征是在流应用程序中使用微服务,并揭示了在生产中具有高级快速数据用例的开发人员中有75%的开发人员依赖微服务:

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调查还发现,随着快速的数据用例进入生产微服务,其DevOps敏捷性和可预测性越来越受到重视。

总而言之,数据需求正在影响技术的选择,有37%的开发人员回答:

我们正在根据新框架更有效地处理数据的能力来选择它们

和18%的回答:

我们正在根据新语言更有效地处理数据的能力来选择

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