什么是大数据5V？

作为数据科学术语， 多样性指的是异构来源，比方说结构化数据、半结构化数据、 简直了。 非结构化数据。哎呀，就是有好多种不同的数据来源哦！

Ru果没有对内部数据准备、治理和管理流程进行审核和潜在改革，就无法实现云分析。嗯，就是得把数据整整齐齐，才Neng在云上玩转。

价值的重要性

以Amazon S3为例， 它具有大规模可 性，是数据湖泊的理想选择。但是当用户将数据移动到性Nenggeng高且geng昂贵的存储时则必须忍受较慢的访问速度。哦，就是说好东西贵，便宜的东西慢，怎么选呢，靠谱。？

躺平... 成本控制对于各种规模和经验水平的企业来说dou是一个问题，即使那些精通云计算的企业也是如此。这就是用户必须了解云计算分析和大数据的规模、多样性、速度、准确性、价值这五个V的原因。这些用户必须学会明智地消费，以大化投资回报率。啊，就是要聪明点用，别浪费钱。

云存储的成本影响

多损啊！ 当然 Ru果组织不控制成本，那么所有商业价值douKe以hen快被否定。但是由于存储和分析的云计算成本优化与传统的云计算成本优化实践不一致，所以呢hen难获得成功。云计算分析和消费模型可Neng无法预测，用户通常缺乏他们所需资源的参考框架。还有啊，云计算管理工具在管理分析的Neng力方面仍然是一项正在进行的工作。嗯，就是说搞云计算分析挺麻烦的。

将数据和分析纳入云端为用户提供了新的选项来处理分析， Ru果它符合大数据的五个V的话：规模、多样性、速度、准确性、价值。这个五个V就像是大数据的五个好朋友，得一起玩才好玩，被割韭菜了。。

自助服务分析的魅力与风险

挖野菜。 虽然自助服务分析对于组织来说是一种吸引力， 但Ru果用户过度放纵和限制不到位，它可Neng会导致geng多的意外账单。云原生和第三方工具可用于监控工作负载的推出。就是得有人kan着，别乱花钱。

还有啊，前面提到的两个主要定价模型Yi经成熟，Ke以进行变革。谷歌公司Yi经提供了按使用付费和固定费率之间的选择，而像SAP公司这样的第三方供应商提供了geng传统的订阅模式。主要的公共云提供商可Neng会geng积极地定价， 除了现有的渠道合作伙伴和折扣计划之外他们还会提供geng多的替代方案。嗯，就是价格有好多选择，得挑对的。

速度与准确性

在将分析迁移到云端之前，IT团队还应该了解他们的支出历史和成本管理实践。用户了解他们的历史数据和基线数据越多，他们就越Neng追踪超支情况。就是得知道以前怎么花的钱，现在才Neng控制住，太虐了。。

云计算服务提供商有摄取模型和按使用付费模式这两种主要的定价模式可供到头来用户使用。摄取模型计算存储在服务中的数据量。其示例包括Azure Stream Analytics、Google BigQuery。就是得算算存储了多少数据，才Neng知道要花多少钱，挖野菜。。

规模与多样性

将数据和分析转移到云端在管理规模方面发挥了hen好的作用， 主要原因是它为用户提供了灵活性和可 性，以满足峰值需求。只是在云存储方面企业仍应谨慎行事，不应丢失数据包。Ru果用户在可Neng的情况下不使用低成本存储层，或者在云中放置过多不必要的数据，那么成本会迅速增加。就是别乱放数据，别浪费钱，太离谱了。。

与云中的大数据相关， 速度是来自saas应用程序、云平台、物联网设备、社交网络和任何其他与业务相关的数据点的高速信息积累。当组织试图增加足够的处理Neng力来处理正在生成的大量且连续的数据流时速度变得geng加复杂。 希望大家... 就是数据来得快，处理得也快。

云中大数据的未来

牛逼。 服务提供商根据应用程序运行流处理所需的处理单元数按小时收费。应该注意，容量需求可Neng会增加，具体取决于正在运行的查询的复杂性。就是得kan需要处理多少数据。

实不相瞒... 顾名思义，大数据就是巨大的数据量。云端提供了几乎无限的存储容量，这就是它因为数据量不断增长而成为吸引企业和政府机构有力选择的一个原因。就是云上Neng存好多数据，所以大家dou喜欢。

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