活动报名 | All In Cloud 时代，如何定义下一代云上大数据分析技术？

据 IDC 预测，全球数据量将从 2018 年的 33 ZB 增长到 2025 年的 175 ZB。凭借弹性扩容、按需付费等优点，企业数据上云已经成为潮流，随着云上基础设施的快速发展和迁移上云方案更加简单可靠，All in Cloud 时代已经到来。到 2021 年，预计全球 49% 的数据将被存储在公有云上。

 

在大数据分析领域，过去的十年中，Hadoop 凭借高扩展、低成本以及成熟的生态圈，一直占据主导地位，而如今，在云计算的巨浪下，Hadoop 的风光不再。

 

 

以上是从 Google Trend 上获取的 Hadoop、Data Lake 等词的热度变化趋势图。可以观察到，近五年内：

• Hadoop 的热度迅猛下降；
• Data Warehouse 的热度稳定波动；
• Data Lake 和 Redshift（AWS 的著名云原生数据仓库）的热度显著提升。

 

越来越多的企业正在从 On-Premise 的数仓方案，转向基于云（包含公有云和私有云）的解决方案，这种趋势在美国已经被广泛接受，在国内也已方兴未艾。

 

由于无可取代的弹性扩展性、容灾性、低 TCO 和几乎无限量的存储空间，基于云平台的数据仓库技术正在逐渐让众人相信拥抱云原生才是数据仓库技术以及相关数据分析技术未来。机会与挑战并行，在拥抱云原生的过程中，许多企业会面临如下挑战：

• 如何从 0-1 快速上云，加速数字化转型？
• 在云上如何应对几何级增长的数据量和并发用户，同时降低 TCO？
• 在云上如何提高数据分析体验，快速响应业务需求？

 

云原生数据仓库厂商 Kyligence 一直致力于云上数据分析体验。9 月 19 日起，由 Kyligence 主办的「All In Cloud | 聚焦企业数字化转型实战」系列活动正式上线！首场会议邀请到金融、零售、SaaS 等领域海内外知名企业分享他们在云上数字化转型、大数据分析 、AI 赋能等领域的实战经验，为参会者带来大数据全球最新视野及最新动态。