林玉蘋的部落格

博翔科技為專業機械設備歐規/台灣TS標章/美規及半導體設備SEMI S2輔導顧問公司

從事設備安全檢測驗證的輔導機構，擁有經驗豐富的機械安全輔導工程師，並與多家國內外知名驗證公司合作。

服務範圍包含各項產業機械、工業電控系統、鞋廠自動化設備、半導體設備及光電廠設備…等產品。

透過我們的服務，協助客戶滿足各國安規的需求，進而提升產品的安全性及競爭力，將產品行銷至國際。

博翔科技有限公司在各大經濟體系的安全認證規範已擁有了十餘年的經驗與經歷，瞭解著安全技術與設計在認證過程的困難點

藉此Protect & Safe 秉著提供更方便更完善的認證與產品給您，

並提供CE認證、TS認證、MD認證、LVD認證、EMC認證、UL認證、NRTL認證、SEMI認證、CB認證、PSE認證、CCC認證、ASME認證、CNS認證、NFPA認證、510K認證等服務，邀請您一起邁向世界的安全技術頂端

博翔團隊核心成員出身法人中心，相較國內其他安全檢測驗證同業，博翔的強項在於成員經驗豐富，輔導過相當多的成功案例，及能為客戶提供從產品查驗、測試、驗貨與取得國外安全認證的一條龍式全方位解決方案

甚至該公司已自行開發出安全護罩、安全模組多項安全元件，期能協助客戶在兼顧「品質、安全、交期與成本」等考量下，提升其產品在全球市場的競爭力。

並且擁有最完善的設備整改服務，以符合國際標準，保證出口！

可採用標準: 2006/42/EC, EN ISO 10218-1, EN ISO 10218-2, EN ISO 11161-1, EN ISO 12100, EN ISO 13849-1, EN 12622, EN 60204-1, EN ISO 13857, EN ISO 13855, EN ISO 13851,SEMI S2, SEMI S10, SEMI S8, SEMI S22, SEMI S14, SEMI S17, SEMI S28, SEMI S26等

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內容簡介

作者介紹

詳細資料

當前，數據作為一種資源越來越被人們所重視，數據的價值也逐漸在企業數字化轉型的過程中得以體現。對於企業來說，信息和數據流就是企業的血液流，而如何更好地使用數據，發揮數據的更大價值是企業數字化轉型成功與否的關鍵。 企業為了在市場中獲得優勢，越來越需要從不斷增長的數據量中進行分析從而獲得更深入的內容，為了應對海量數據的管理和數據有效分析使用的問題，越來越多的企業選擇了數據湖方案。 「數據湖」不是真的湖，而是由多源渠道、複雜格式的海量數據匯集而成數據湖，其定位和價值不只是容器那麼簡單。「數據湖」已經成為企業數字資產的作業系統,也正在驅動應用場景創新。研究機構MarketsandMarkets最新發布的研究報告顯示，2019年全球數據湖市場規模為79億美元，到2024年，該市場將突破200億美元，增長至201億美元，預測期內（2019—2024年）的複合年增長率為20.6%。 在數據湖的成長史中，亞馬遜扮演著重要的角色。自2006年AWS發布Amazon S3以來，AWS的雲上數據湖就已經埋下了伏筆。經過近十年的醞釀，AWS逐漸將Amazon S3發展成雲上數據湖的核心，並圍繞Amazon S3陸續開發出一系列數據湖相關服務，構建了一套完整的AWS 數據湖生態體系。 雲中的數據湖VS傳統數據倉庫 「數據湖」的概念由來已久，最早可追溯到2011年。很多時候，數據湖被認為是數據倉庫的升級版，實際上數據湖與數據倉庫代表著企業想達成的不同目標。數據湖與數據倉庫也有明顯的區別。 AWS首席雲計算企業戰略顧問張俠表示，在數據湖概念出現之前，傳統分析方法多沿襲「資料庫→數據倉庫→BI」的路徑，大量資源投入其中，建設周期長且容易形成數據孤島。隨著數據來源、現代應用、用戶的多元化，傳統資料庫/數據倉庫為核心的分析方法不能應對數據的指數級增長，無法有效支持各種數據類型和分析需求。 ... 「過去，數據像一條小河，我們知道小河大概有多少水，於是設計河道、閘門來處理使用數據。但是在網際網路時代，數據呈爆炸增長，數據像洪水猛獸般湧出來，而且很難掌握數據的性質，要想規則整理存儲數據於數據倉庫里，需要花很多時間。在這樣的背景下，我們找到一大片濕地、窪地，把所有數據就像湖水一樣先蓄在這裡，再用工具來分析管理。」張俠用小河與濕地、湖泊來講述傳統數據與數據湖之間的差異。從本質上說，數據湖與數據倉庫在本質上有三大區別。 第一，數據湖能處理所有類型的數據，如結構化數據，非結構化數據，半結構化數據等，數據的類型依賴於數據源系統的原始數據格式。數據倉庫只能處理結構化數據進行處理，而且這些數據必須與數據倉庫事先定義的模型吻合。 第二，數據湖擁有足夠強的計算能力用於處理和分析所有類型的數據，分析後的數據會被存儲起來供用戶使用。數據倉庫處理結構化數據，將它們或者轉化為多維數據，或者轉換為報表，以滿足後續的高級報表及數據分析需求。 第三，數據湖通常包含更多的相關的信息，這些信息有很高機率會被訪問，並且能夠為企業挖掘新的運營需求。數據倉庫通常用於存儲和維護長期數據，因此數據可以按需訪問。 張俠表示，數據湖有兩個很重要的特點，一個是高可用、高持久、海量的數據存儲。一個是同時滿足安全、合規、可以審計等要求。數據湖不僅能解決傳統數據倉庫面臨的難題，也能兼容傳統的數據倉庫的數據分析方法，還能與機器學習結合，做更多預測性的分析。 總的來說，數據湖可以覆蓋原來的一些資料庫和數據倉庫時代的要求，但是這不意味著數據倉庫會被替代。企業可以根據自身需求和能力，同時打造數據倉庫和數據湖，以滿足不同業務需求。 兩大重磅產品發布，AWS的雲上數據湖方案 當前，雲中的數據湖正在成為許多組織的主流策略，在數據處理和可用性方面，為決策者提供了更大的靈活性。數據湖的數據分析完整流程有收集，存儲，分析，應用四個大的階段，這四個階段也是數據湖建設的必要路徑。AWS數據湖除了提供主要的四個階段功能服務外，還為用戶提供了一系列的管理工具， 以松耦合的方式與 S3 作為核心存儲的數據湖緊密集成，提供企業級整體方案。 ... 隨著時間的演變, Amazon S3 已經作為 AWS 數據湖方案的存儲核心服務。在計算與存儲分離理念的基礎上，AWS 的其它服務都採用了松耦合的設計與 S3 在數據湖場景進行了緊密集成與創新，這也包括數據湖構建必不可少的計算集群。 有了數據湖，企業還需要各種各樣的工具來對「湖」中不同類型、不同需求的數據進行抓取、調用，來快速實現數據的分析和挖掘，釋放數據價值。AWS數據分析組件涵蓋數據移動、數據存儲、數據湖、分析和機器學習五大維度，基於AWS的整個大數據分析全景圖中，絕大多數服務目前都已在中國落地。 2020年3月24日，AWS宣布上線的兩項服務：AWS Glue和Amazon Athena，這兩項服務都是基於無伺服器架構的託管服務，用戶不需要關心後臺的計算和存儲資源，只要通過訪問接口進行操作即可。這意味著AWS的數據湖的工具鏈進一步完善，讓AWS的數據湖解決方案大拼圖越漸豐滿。 ... Amazon Athena是一種交互式查詢服務，它讓客戶可以使用標準SQL語言、輕鬆分析Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 中的數據。由於Athena是一種無伺服器服務，因此客戶不需要管理基礎設施，而且只為他們運行的查詢付費。Athena可以自動擴展，並行執行查詢，所以即便是大型數據集和複雜的查詢，也能很快獲得查詢結果。此外 Athena 還可以對接 QuickSight 完成多種類型的數據可視化任務。 AWS全球副總裁及大中華區執行董事張文翊表示，「現在，我們很高興由西雲數據運營的AWS中國（寧夏）區域推出Amazon Athena，以響應AWS中國客戶的需求。Amazon Athena完全不需要管理基礎設施，任何能夠編寫SQL查詢的人都能以高性價比的方式快速分析他們在Amazon S3中的數據。」 AWS Glue是一種全託管的數據提取、轉換和加載 (ETL) 服務及元數據目錄。它讓客戶更容易準備數據，加載數據到資料庫、數據倉庫和數據湖，用於數據分析。使用AWS Glue，在幾分鐘之內便可以準備好數據用於分析。由於AWS Glue是無伺服器服務，客戶在執行ETL任務時，只需要為他們所消耗的計算資源付費。 「AWS可擴展、可靠的雲存儲，加上我們廣泛的分析服務，使客戶比以往任何時候都更容易收集、存儲、分析和共享數據，」張文翊表示，「隨著AWS Glue在由西雲數據運營的AWS中國（寧夏）區域正式上線，中國區域的客戶可以輕鬆地從任意多的數據源傳輸和處理數據，整合數據到數據湖，並且可以選用多種AWS分析服務，迅速開始分析所有數據。」 至此，AWS 形成了一套比較成熟完整的數據湖技術體系。 數據湖已成熟，AWS助力企業挖掘數據價值 「在四年前，數據湖已經進入第二發展階段。從兩三年前開始，AWS的數據湖解決方案就基本上成熟了，主要的元素都到位了，也有一些很成功的案例。」張俠表示，數據湖在中國處於比較早期的發展階段，這個時機非常重要，「下一代網際網路、電商、5G、邊緣計算等這些東西都上來以後，與之相對應，我們更要走數據湖實現數據存儲、數據分析的道路。所以，利用這個時機把數據湖的知識、AWS的解決方案介紹給客戶和行業人士，讓他們能從中受益，是我們喜聞樂見的。」 正如張俠所說，當前已經有大量的企業和機構都已經開始採用AWS的數據湖和數據分析雲服務，例如，娛樂業的福克斯電影公司、金融領域還有著名的基金管理公司Vanguard、證券交易所NASDAQ，網際網路及電商方面除了Amazon還有全球民宿短租公寓預定平臺Airbnb…… ... 其中，Club Factory是一家中國的跨境電商平臺，它的業務需要做個性化推薦、內部運營分析以及供應商管理等場景，每天要處理15億條行為日誌，支撐180個活躍數據分析調度，每天需要把4000多個業務數據同步到AWS的數據倉庫Redshift。AWS的數據湖滿足了其業務增長需求，同時成本也有優化，Club Factory還特別提到了Glue自動化ETL操作帶來的便利性。 從全球和中國範圍內我們都看到了很多用戶使用AWS的企業為自己的創新和發展洞察先機起到了很好的作用。未來，AWS希望更多中國區域的大數據開發者，企業大數據技術決策者能夠了解AWS 數據湖的整體解決方案，以及AWS所倡導的數據湖理念，從而幫助企業更好地利用數據價值進行創新。 作者：梅雅鑫

文章來源取自於：

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