如何构建大数据情况下使用的杀手级应用

在大数据的发展热潮中,我们一直没有给予应用足够的关注。虽然大数据可以提供惊人的商业见解,但除非这些商业见解呈现在一个能够激发新的商业行为的应用程序中,否则是毫无价值的。

虚拟机在云应用平台领域充当思想领袖已经有段时间了,现在,我妈应该把注意力转向大数据和云计算的交汇领域。

如何开发一个可以轻松地在私有云和公共云中移动,且可以在防火墙两侧接收数据的应用呢?那么,如何构建大数据的杀手级云应用程序呢?下面是我们的一些初步想法:

1.轻量级的服务:REST是新的SOA——轻量级的服务构成了支持Web前端的基础,而像RabbitMQ这样的发布/订阅消息构成了后端工作流程和处理的基础。

2.移动优先的用户界面:Twitter的引导程序库使开发者可以为移动设备开发HTML5的应用,从而登上了平板和基于浏览器的电脑的平台。

3.快速的数据:扩展应用程序的前端往往需要在内存中的数据管理。与核心数据交互的最简单方法就是通过一个SQL接口,比如SQLFire。

4.大数据:知道现在是怎么回事需要快速的数据,知道怎样做则需要大量的历史数据。这里的关键是提供两个数据源之间的整合,从而使数据仓库与内存数据库的数据尽可能保持最快的更新。

5.应用层管理:将管理应用程序的性能作为一系列逻辑层,而非物理实例,这样就大大降低了系统管理员的管理复杂度。

6.云部署:自动化、像Application Director那样的开发/ 运行解决方案,将黑魔法从大规模系统部署中取出,使多天的部署顺序缩小成为几分钟的脚本。

7.弹性扩展:像Cloud Foundry这样的云计算环境的核心价值是将任务计算资源的大小掌握在手中——当需求高时,资源的规模扩大,反之亦然。

自我修复:云意味着当你的网站因为一个组件崩溃且无法重新启动时,你永远不必说抱歉——再次,Cloud Foundry就派上用场了。(译者/林旭融、言言)