近年来,大数据所带来的挑战推动了计算技术的快速发展,催生了分布式并行处理平台Hadoop、软硬件一体化数据库服务器Exadata等一批新产品。对于电信运营商这样的大型企业而言,需要思考如何应用这些新技术,解决在大数据时代背景下所面临的挑战,从而提升企业价值。
数据处理面临5个挑战
当前,电信运营商通过多年的信息化建设,已建成各种各样的业务系统和IT支撑系统,而随着业务规模、用户需求的不断提升以及移动互联网应用的快速发展,在数据处理上正面临着各种挑战。其存在的问题主要包括5个层面。
一是需要处理的数据量日益庞大,难以实现海量数据的高效存储和访问。电信运营商仅一个省公司一个月的计费清单量就多达数十亿条记录,使用传统的数据处理方法效率往往低下乃至不可忍受。而运营数据的日报、月报和实时营销等需求,更是令统计、分析、挖掘、营销等系统不堪重负。
二是无法应对高并发读写的需求。当前的业务环境中,一些营销优惠活动,例如网厅的秒杀活动、iPhone首发优惠办理等,容易引发一些难以预估的短时间内极端高并发读写需求,并往往达到每秒上万次读写请求,这使得传统技术难以承受如此巨大的负载。
三是数据模型扩展困难。在目前激烈竞争的行业环境下,电信业务变化频繁,部分数据如客户特征信息、客户联系方式等,经常出现数据模型扩展需求,对传统的技术而言,数据模型的变更涉及的工作复杂而庞大。
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本文链接:运营商迎来“大数据”机遇挑战
http:www.cps800.com/news/30308.htm
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