拥抱大数据岂能新瓶装旧酒?

大数据风潮渐盛,触动愈来愈多企业的心弦,无论是否真有大量非结构化数据亟待处理,都期盼藉由MPP大规模平行处理技术的引入,替代沿用许久的系统,换得更佳效能。听闻各界将大数据形容得出神入化,彷佛过去得耗时数天完成的工作量,3小时内就可轻松搞定,一来一往之间,差距实在很大。

而当IT主管为此内心澎湃之余,回头瞥见系统架构庞大、维护成本高昂的旧式数据仓储,自然亟欲除之而后快,就算不能快刀斩断所有历史包袱,至少可让部分任务 开始交由MPP(Massively Parallel Processing)数据库接手,想来也是不错的选择。big data

尤其包括银行、保险或电信等的行业,愈来愈讲究个人化营销;可以预见,尔后数据量必然快速增长。但倘若任由这些数据继续驻足现有数据仓储,不消5到7年,容量将不敷使用,又得向原厂朝贡一大笔系统升级费用。

而每次升级所换得的效能提速,说实在也并非看得到特别显著的效益,投资报酬率(ROI)如此之差,真是何苦来哉?值此时刻,甚具成本效益诱因的MPP列式数据库、大数据处理平台,无疑对企业来说具有莫大吸引力。

毕竟企业往后10年、20年甚或更久远的鸿图大业,实在不能让”历史遗迹”绑架挟持,一旦周而复始陷入这个泥沼,竞争力恐遭侵蚀,后果不堪设想。所以愈来愈多IT主管不再彷徨犹豫,开始将市面上所有MPP数据库通通研究调查一遍。

原本IT主管满心期待,以为这些MPP数据库测试出来的结果,肯定让人眼睛为之一亮,担心届时会有”不知该选谁”的甜蜜负担。

岂料前前后后做了2到3个月的POC,结果却颇令人跌破眼镜,几个表现较佳的产品,效能只比既有的数据仓储系统好了一点点,其余参赛者,甚至出现性能不升反降之例,遂让IT主管大为傻眼,原来各界大力推崇的大数据技术,还真是”闻名不如见面”!

正要放弃导入新系统之际,这时有同事表达质疑,放眼市场,认同大数据为大势所趋者,绝非小猫两三只,而是多如过江之鲫,怎么可能人人都是空口说白话?是否因为测试考题失当,才导致大数据技术长才惨遭埋没?此话一出,IT主管反而感觉不安与困惑,又回过头来和参与POC的厂商交换意见,后来证实,先前举办的这一系列测试活动,确实漏洞百出,其结果根本不足采信。

新瓶装旧酒口感自然差!

原来,这套测试剧本,是长年维护资料仓储的同仁写出来的;碍于工作职掌限制,他的视野,只停留在积习已久的陈旧逻辑,看不到公司所规划的未来应用蓝图。

然而现存数据仓储之所以不合时宜,有一个很重要的症结,即是它的系统架构是十多年前的产物,如今时空背景物换星移,要想继续往下走,势将面临愈来愈多的瓶颈与挑战,就好比其他人都开飞机了,你还在开老爷车,当然需要调整。

当企业好不容易想通了,决定从善如流引进飞机,却以老爷车时代的旧逻辑编写测试脚本,规定驾驶员只能按照这套脚本行事。结果这些身怀绝技的驾驶好手, 受限于游戏规则,无奈仅能比照驾车模式来开飞机,可想而知,其下场往往可能是花了大半天还无法升空,又或直接失速坠毁,那怕飞机性能再优越,都已经无济于事。

事已至此,为了亡羊补牢,一切只能重新来过;首先必须改写剧本,然后再花2、3个月重做POC。剧本怎么改?

重点在于,用户绝不能将旧的应用系统,原封不动搬到新平台做测试,那就会出现无法升空或坠机等憾事,肯定是行不通的,所以说, 应用系统的局部修改(更动主结构兹事体大,能免则免),显然有其必要性。

开发与维运团队宜连手主导系统测试

综观多数企业的IT团队,总是存在着两队人马,其中一组专事系统维运,另一组则负责新应用的开发;前者太过保守、后者太过大刀阔斧,由任何一方来主导大数据项目的POC,似乎都失之偏颇。

在此情况下,最恰当的做法,即是由两队人马通力合作,既能遥望企业下一步的应用场景,又不失四平八稳,可避免对既有信息架构产生巨大冲击;唯有如此,才能设计出最合理的测试案例,据此制定出最佳解决方案。

然而依照观察,对大数据深感兴趣、已推展到POC阶段的企业,10家里面大约有7到8家仍沿用旧逻辑来设计测试案例,因此总是测不出所以然来,其比例相当之高。

如果任由这样的迷思持续蔓延,恐使得富含价值的大数据技术,只因不当扭曲的测试数据,沦为一桩桩搁浅的项目计划,使得企业平白错失蓄积优势的良机,实在非常可惜,由此可见测试剧本的合理性,确实在大数据时代扮演至关重要的角色。

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