目前最大的誤區(qū)之一仍然是，只有大公司才能負(fù)擔(dān)得起大數(shù)據(jù)驅(qū)動的解決方案，它只適用于海量數(shù)據(jù)，而且價格昂貴。這已不再是事實，有幾次技術(shù)變革改變了這種心態(tài)。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟度

第一次技術(shù)變革與成熟度和質(zhì)量有關(guān)。毫無疑問，十年前，大數(shù)據(jù)技術(shù)需要做出一定的努力才能使其工作或使所有部分協(xié)同工作。

過去有無數(shù)來自開發(fā)人員的故事，他們浪費了80％的時間試圖用Spark，Hadoop，Kafka或其他方法克服愚蠢的故障。如今，這些技術(shù)已變得足夠可靠，它們消除了早期的各種故障并學(xué)會了如何相互配合。

與捕捉內(nèi)部錯誤相比，出現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施故障的機會要大得多。在大多數(shù)情況下，即使是基礎(chǔ)設(shè)施問題也可以容忍，因為大多數(shù)大數(shù)據(jù)處理框架的設(shè)計都是容錯的。此外，這些技術(shù)為計算提供了穩(wěn)定、強大和簡單的抽象，并允許開發(fā)人員專注于開發(fā)的業(yè)務(wù)方面。

各種大數(shù)據(jù)技術(shù)

第二次技術(shù)變革正在發(fā)生——近年來，無數(shù)的開源和專有技術(shù)被發(fā)明出來——Apache Pino、Delta Lake、Hudi、Presto、Clickhouse、Snowflake、Upsolver、Serverless等等。數(shù)千名開發(fā)者的創(chuàng)造力和創(chuàng)意已經(jīng)轉(zhuǎn)化為大膽而卓越的解決方案，并具有巨大的激勵作用。

讓我們討論一個典型的分析數(shù)據(jù)平臺（ADP）。它包括四個主要層次：

· 儀表板和可視化– ADP的外觀，向最終用戶提供分析摘要。

· 數(shù)據(jù)處理–數(shù)據(jù)流水線，用于驗證，豐富和轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)從一種形式到另一種形式。
數(shù)據(jù)倉庫–存放組織良好的數(shù)據(jù)的地方–匯總，數(shù)據(jù)集市等

· Data Lake，用于存放純原始數(shù)據(jù)的地方，是Data Warehouse的基礎(chǔ)。

· 每個等級都有足夠的替代品，可滿足任何口味和要求。這些技術(shù)中有一半是在過去5年內(nèi)出現(xiàn)的。

關(guān)于它們的重要一點是，技術(shù)的開發(fā)旨在相互兼容。例如，典型的低成本小型ADP可能包含Apache Spark作為處理組件的基礎(chǔ)，AWS S3或類似的Data Lake，Clickhouse作為倉庫，OLAP用于低延遲查詢，而Grafana用于漂亮的儀表板。

具有更強保證的更復(fù)雜的ADP可以以不同的方式組成。例如，將Apache Hudi和S3引入作為數(shù)據(jù)倉庫可以確保更大的規(guī)模，而Clickhouse仍然可以低延遲地訪問聚合數(shù)據(jù)。

成本效益

第三次技術(shù)變革是由云端造成的。云服務(wù)成為真正的游戲規(guī)則改變者。他們將大數(shù)據(jù)作為即用型平臺（大數(shù)據(jù)即服務(wù)）進行處理，使開發(fā)人員可以專注于功能開發(fā)，從而使云計算能夠關(guān)注基礎(chǔ)架構(gòu)。

開發(fā)人員可以選擇特定技術(shù)和一定程度的無服務(wù)器。無服務(wù)器越多，它的可組合性就越好，但是更多的供應(yīng)商鎖定將使它成為不利的一面。鎖定在特定的云提供商和無服務(wù)器堆棧上的解決方案可以縮短上市時間。在無服務(wù)器技術(shù)之間明智地選擇可使解決方案具有成本效益。

盡管此選項對初創(chuàng)公司而言不是很有用，因為它們傾向于利用典型的10萬美元云信用額度，并且在AWS，GCP和Azure之間進行跳轉(zhuǎn)是一種很普通的生活方式。必須事先弄清這個事實，而必須提出更多與云無關(guān)的技術(shù)。

通常，工程師會區(qū)分以下成本：開發(fā)費用、維修費用、變更成本。

開發(fā)費用

云技術(shù)無疑簡化了工程工作。有好幾個區(qū)域?qū)λ蟹e極的影響。

第一個是架構(gòu)和設(shè)計決策。無服務(wù)器堆棧提供了豐富的模式和可重用組件集，為解決方案的體系結(jié)構(gòu)提供了堅實而一致的基礎(chǔ)。

只有一個問題可能會減慢設(shè)計階段：大數(shù)據(jù)技術(shù)是自然分布的，因此在設(shè)計相關(guān)解決方案時必須考慮可能的故障和中斷，以確保數(shù)據(jù)的可用性和一致性。另外，解決方案所需的精力更少，可以擴展。

第二個是集成和端到端測試。無服務(wù)器堆棧允許創(chuàng)建隔離的沙箱，播放，測試，修復(fù)問題，從而減少開發(fā)回送和時間。

另一個優(yōu)勢是，云強加了解決方案部署過程的自動化。不用說，此功能是任何成功團隊的必備屬性。

維修費用

云提供商聲稱要解決的主要目標(biāo)之一是減少監(jiān)視和保持生產(chǎn)環(huán)境活動的精力。他們試圖建立幾乎沒有零投入的理想抽象。

但是，實際情況有所不同。關(guān)于這個想法，通常維護仍然需要一些努力。下表突出顯示了最突出的種類。

但除此之外，該方案在很大程度上取決于基礎(chǔ)架構(gòu)和許可成本。設(shè)計階段非常重要，因為它可以挑戰(zhàn)特定技術(shù)并提前估算其運行時間成本。

變更成本

大數(shù)據(jù)技術(shù)關(guān)注客戶的另一個重要方面-變更成本。我們的經(jīng)驗表明，大數(shù)據(jù)與任何其他技術(shù)之間沒有區(qū)別。如果解決方案不是過度設(shè)計的，那么變更的成本就可以與非大數(shù)據(jù)堆棧完全媲美。大數(shù)據(jù)帶來了一個好處。大數(shù)據(jù)解決方案被設(shè)計為分離是很自然的。設(shè)計正確的解決方案看起來不像是整體解決方案，可以在需要的地方短期內(nèi)應(yīng)用局部更改，而影響生產(chǎn)的風(fēng)險較小。

總而言之，我們確實認(rèn)為大數(shù)據(jù)可以負(fù)擔(dān)得起。它為開發(fā)人員提出了新的設(shè)計模式和方法，開發(fā)人員可以利用它來組裝符合最嚴(yán)格的業(yè)務(wù)要求并同時具有成本效益的任何分析數(shù)據(jù)平臺。

大數(shù)據(jù)驅(qū)動的解決方案可能是快速成長的初創(chuàng)公司的良好基礎(chǔ)，這些初創(chuàng)公司希望變得靈活，應(yīng)用快速更改且TTM跑道短。一旦企業(yè)需要更大的數(shù)據(jù)量，大數(shù)據(jù)驅(qū)動的解決方案就可以與企業(yè)一起擴展。

大數(shù)據(jù)技術(shù)允許以小規(guī)?；虼笠?guī)模實施近實時分析，而經(jīng)典解決方案卻難以與性能相提并論。

云提供商已將大數(shù)據(jù)提升到了新的水平，從而提供了可靠，可擴展和即用的功能。快速交付來開發(fā)具有成本效益的ADP從未如此簡單。利用大數(shù)據(jù)提升您的業(yè)務(wù)。