什么是高性能數據分析（ HPDA）？
高性能數據分析（HPDA）結合了高性能計算（HPC）、數據分析和大數據技術。HPDA 利用 HPC 的速度和處理能力，快速從復雜數據集中生成分析報告。HPDA 常用用于以下流程：?
- 基因組測序?
- 自動駕駛?
- 醫學研究?
- 高頻股票交易
HPDA與高性能計算是什么，為什么它們很重要？
數據分析已有數十年甚至數百年的歷史，但數字技術和高性能計算機的出現改變了我們對數據分析的看法。這主要歸因于信息理論和管理的兩個重大變革：?
- ? 大數據 ：隨著聯網計算機和軟件系統的普及，組織（無論是公共還是私營）通過云技術大幅提升了數據收集能力，可分析的數據量遠遠超過了以往任何時代。?
- ? 計算分析 ：大數據架構的最大挑戰之一是數據量過大，人類難以將其組織成有意義的洞察。現代計算機（包括用于自動化、自主系統和機器學習的計算機）被開發出來以更好地處理這些數據。?
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隨著更多數據進入系統，更先進的分析引擎被創建出來以從中總結意見。這些意見幫助開發者和管理員優化數據分析方式，進而推動更高效的數據收集、組織和分析。這種洞察與創新的循環催生了先進的系統，主要是基于云的HPC云平臺。?
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HPC平臺是強大、可擴展且靈活的系統，能夠支持基因組測序、人工智能（AI）、機器學習和數據分析等計算密集型應用的高強度工作負載。利用HPC系統分析海量數據的數據分析被稱為高性能數據分析（HPDA）。與傳統的針對較小數據集的大數據分析類似，HPDA可以從我們擁有的最龐大數集中發現模式、趨勢和洞察。HPDA通過并行計算和專用軟件專注于速度和性能。?
HPDA架構是什么？
雖然組織HPC環境或HPDA系統的方式多種多樣，但仍有一些共同要素。HPDA架構的主要方面包括：?
- ? 簡化的數據攝取 ：將數據從收集點移動到云系統中的可用容器既耗時又耗資。事實上，這一過程可能是HPDA堆棧中最消耗效率的環節之一。優化數據的提取、轉換和加載（ETL）系統至關重要。?
- ? 支持互操作性的軟件 ：如果HPDA系統無法與不同軟件或文件格式兼容，其價值將大打折扣。運行在HPDA云系統上的軟件必須能夠與組織內部或更廣泛的商業和IT生態系統中的其他組件協同工作。?
- ? 數據科學工具 ：實施HPDA系統的初衷是處理數據。很可能會有數據科學家在這些系統上工作，因此需要集成數據管理和數據科學工具。許多科學家不會使用手動軟件，因此這些組件將強調機器學習、AI和商業分析等高級工具。?
- ? 業務應用、翻譯和可視化 ：分析平臺應從分析數據中生成智能，并以有意義的方式呈現給業務用戶，以便他們利用這些洞察做出決策。這可能包括通過軟件和AI驅動的強大圖表、繪圖和語義分析，也可能涉及與業務用戶的深度互動，讓他們參與數據的分類和語義定義，從而驅動數據的解釋和可視化方式。?
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此外，還需要為數據及其使用實施全面的政策和實踐。數據治理、合規性、隱私和安全等重大問題將在HPDA架構的每個方面發揮作用。
HPDA的好處是什么？
通過大數據分析，組織可以從海量數據中獲得先進的洞察和意見。HPDA可以將傳統的數據環境（如Apache Hadoop）與HPC架構結合起來——這兩者在傳統上是無法協同工作的。你可以享受傳統分析無法提供的多項高級優勢：?
- ? 速度 ：HPDA能夠快速分析數據，實現實時處理。這種速度使得數據驅動的企業能夠更高效地收集情報，尤其是在處理大規模數據集時。?
- ? 數據挖掘 ：數據收集本身是一項充滿低效、瓶頸和挑戰的任務。HPDA通過將強大的HPC云系統引入分布式客戶關系管理（CRM）或企業資源規劃（ERP）應用，極大地簡化了數據收集過程，使信息攝取和結構化更加容易。?
- ? 高級分析和可視化 ：并非所有類型的數據分析都適用于所有平臺。在HPDA環境中，大規模圖分析和可視化等更復雜的分析過程變得更加便捷和靈活。HPDA還支持強大的流式分析性能，通過持續分析提供實時情報（與批處理分析相對）。?
- ? 錯誤分析 ：在大規模分析中可能會出現錯誤。在大數據系統中，開發和實施數據組織錯誤分析及補救系統本身就很復雜，即使實現也頗具難度。而HPDA可以在高需求工作負載下實現錯誤檢查和智能糾錯，確保數據和情報的完整性。?
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綜合這些優勢，HPDA正迅速成為許多行業的關鍵組成部分，尤其是在計算和洞察能夠有效增強研究、決策和大規模智能的領域，如金融和投資、醫學研究、生命科學、機器學習和AI。
瑞技能做什么？
HPDA 系統的核心是高性能計算。雖然 HPC 解決方案可通過公有云提供商獲得，但對于生命科學和機器學習等領域的高需求工作負載而言，擁有滿足其研究需求的定制解決方案至關重要。他們可以構建強大的 HPDA 系統來處理一些最大規模的數據集。
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