数据迁移的现状是什么样的？原来数据分析师都在关注这个

无论是日常的后端系统，还是与人工智能或物联网相关的雄心勃勃的新项目，企业都需要能够依赖他们一直在处理的数据的可用性和完整性。

例如，对于无人驾驶汽车，各方(乘客、汽车制造商、保险公司和第三方服务提供商)都需要绝对保证其连接的汽车仪表、传感器和基于云的平台能够实时发送、接收、解释和处理数据。据估计，配备传感器、摄像头和激光测量(激光雷达测量)的无人驾驶汽车每秒可产生100GB的数据。

数据迁移的现状是什么样的？为不断变化的数据集(无停机、无中断)提供可行服务的唯一方法是通过我们称之为活动数据复制的方法。这允许实时数据同时存在于多个位置，而不存在不同步的风险，并且在更新每个端点时不会中断。这种能力将使汽车制造商和服务合作伙伴能够分析和响应实时数据，了解车辆运行情况，实时识别异常情况，并确定需要提前采取哪些补救措施。

数据迁移的现状是什么样的？公司不需要从明星那里寻求这样的数据完整性挑战。许多组织正转向基于Hadoop的分析，一种快速处理大规模数据的特殊方法，将大数据转换为有意义和可操作的日常活动。例如，许多企业使用Hadoop来分析和响应twitter活动。然而，这通常意味着将数据放入云中，在云中，所需的处理能力很容易获得。

除非他们正在处理历史数据，否则公司将继续需要访问其核心业务系统中的数据——这些数据将继续更新。在这种情况下，使用云进行处理并不仅仅是将一批完整的数据发送到目的地，而是将其返回到目的地，并在魔术发生后返回。

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