什么是高性能数据分析（ HPDA）？
高性能数据分析（HPDA）结合了高性能计算（HPC）、数据分析和大数据技术。HPDA 利用 HPC 的速度和处理能力，快速从复杂数据集中生成分析报告。HPDA 常用用于以下流程：
- 基因组测序
- 自动驾驶
- 医学研究
- 高频股票交易
HPDA与高性能计算是什么，为什么它们很重要？
数据分析已有数十年甚至数百年的历史，但数字技术和高性能计算机的出现改变了我们对数据分析的看法。这主要归因于信息理论和管理的两个重大变革：
- 大数据 ：随着联网计算机和软件系统的普及，组织（无论是公共还是私营）通过云技术大幅提升了数据收集能力，可分析的数据量远远超过了以往任何时代。
- 计算分析 ：大数据架构的最大挑战之一是数据量过大，人类难以将其组织成有意义的洞察。现代计算机（包括用于自动化、自主系统和机器学习的计算机）被开发出来以更好地处理这些数据。
随着更多数据进入系统，更先进的分析引擎被创建出来以从中总结意见。这些意见帮助开发者和管理员优化数据分析方式，进而推动更高效的数据收集、组织和分析。这种洞察与创新的循环催生了先进的系统，主要是基于云的HPC云平台。
HPC平台是强大、可扩展且灵活的系统，能够支持基因组测序、人工智能（AI）、机器学习和数据分析等计算密集型应用的高强度工作负载。利用HPC系统分析海量数据的数据分析被称为高性能数据分析（HPDA）。与传统的针对较小数据集的大数据分析类似，HPDA可以从我们拥有的最庞大数集中发现模式、趋势和洞察。HPDA通过并行计算和专用软件专注于速度和性能。
HPDA架构是什么？
虽然组织HPC环境或HPDA系统的方式多种多样，但仍有一些共同要素。HPDA架构的主要方面包括：
- 简化的数据摄取 ：将数据从收集点移动到云系统中的可用容器既耗时又耗资。事实上，这一过程可能是HPDA堆栈中最消耗效率的环节之一。优化数据的提取、转换和加载（ETL）系统至关重要。
- 支持互操作性的软件 ：如果HPDA系统无法与不同软件或文件格式兼容，其价值将大打折扣。运行在HPDA云系统上的软件必须能够与组织内部或更广泛的商业和IT生态系统中的其他组件协同工作。
- 数据科学工具 ：实施HPDA系统的初衷是处理数据。很可能会有数据科学家在这些系统上工作，因此需要集成数据管理和数据科学工具。许多科学家不会使用手动软件，因此这些组件将强调机器学习、AI和商业分析等高级工具。
- 业务应用、翻译和可视化 ：分析平台应从分析数据中生成智能，并以有意义的方式呈现给业务用户，以便他们利用这些洞察做出决策。这可能包括通过软件和AI驱动的强大图表、绘图和语义分析，也可能涉及与业务用户的深度互动，让他们参与数据的分类和语义定义，从而驱动数据的解释和可视化方式。
此外，还需要为数据及其使用实施全面的政策和实践。数据治理、合规性、隐私和安全等重大问题将在HPDA架构的每个方面发挥作用。
HPDA的好处是什么？
通过大数据分析，组织可以从海量数据中获得先进的洞察和意见。HPDA可以将传统的数据环境（如Apache Hadoop）与HPC架构结合起来——这两者在传统上是无法协同工作的。你可以享受传统分析无法提供的多项高级优势：
- 速度 ：HPDA能够快速分析数据，实现实时处理。这种速度使得数据驱动的企业能够更高效地收集情报，尤其是在处理大规模数据集时。
- 数据挖掘 ：数据收集本身是一项充满低效、瓶颈和挑战的任务。HPDA通过将强大的HPC云系统引入分布式客户关系管理（CRM）或企业资源规划（ERP）应用，极大地简化了数据收集过程，使信息摄取和结构化更加容易。
- 高级分析和可视化 ：并非所有类型的数据分析都适用于所有平台。在HPDA环境中，大规模图分析和可视化等更复杂的分析过程变得更加便捷和灵活。HPDA还支持强大的流式分析性能，通过持续分析提供实时情报（与批处理分析相对）。
- 错误分析 ：在大规模分析中可能会出现错误。在大数据系统中，开发和实施数据组织错误分析及补救系统本身就很复杂，即使实现也颇具难度。而HPDA可以在高需求工作负载下实现错误检查和智能纠错，确保数据和情报的完整性。
综合这些优势，HPDA正迅速成为许多行业的关键组成部分，尤其是在计算和洞察能够有效增强研究、决策和大规模智能的领域，如金融和投资、医学研究、生命科学、机器学习和AI。
瑞技能做什么？
HPDA 系统的核心是高性能计算。虽然 HPC 解决方案可通过公有云提供商获得，但对于生命科学和机器学习等领域的高需求工作负载而言，拥有满足其研究需求的定制解决方案至关重要。他们可以构建强大的 HPDA 系统来处理一些最大规模的数据集。
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