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数据的增长与多元化趋势给传统数据仓库体系带来巨大压力，并直接推动各类新兴技术方案的诞生。在这样的时代背景之下，云解决方案迅速普及，同时凭借着按使用量计费且易于上手的规模化优势切实同市场需求相对接。而关于云数据仓库，我们在投身其中之前显然有必要作出以下思考。
1. 确定用例
2. 机器学习与数据科学
3. 实时与可操作分析
4. 混合型工作负载分析
5. 切实把握云数据仓库能力
二、大数据资产需要大数据保护加以捍卫
原文标题：Big Data Needs Big Data Protection
将社交、移动、云以及物联网加以结合所产生的大数据爆炸催生出一种新的超大规模分布式数据中心应用。为了满足这种新兴应用对于存储及分析的严苛要求，企业也在别无选择之下迈向Hadoop等大数据平台。然而，我们发现自身长久以来高度依赖的时间点备份与恢复能力在这一领域毫无作为——这就引出了今天的议题，如何利用大数据手段保护大数据资产。
1. 复制不再表现为时间点备份
2. 数据丢失带来前所未有的严重后果
3. 重构数据成本高昂
4. 应用停机时间应被控制在最低水平
5. Hadoop数据湖将快速增长为PB规模
三、Kubernetes如何上手：分步讲解
原文标题：How to get started with Kubernetes
一切创新事物都会带来新的冲突，容器技术自然也不例外。尽管它能够轻松实现应用程序打包与运行，且消除与此相关的一切迁移摩擦，但容器本身的管理同样极具挑战。面对这样的难题，Kubernetes横空出世，并凭借着在谷歌内部的长久运作经验技惊四座。在今天的文章中，我们将从基础说起，聊聊Kubernetes的整个上手流程。
1. 选择Kubernetes主机
2. 选择Kubernetes云
3. Kubernetes的节点需求
4. 建立您的容器集群
5. Kubernetes导航
四、八大关键助你的DynamoDB之旅走向成功
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原文地址：http://www.cnblogs.com/gongxiaojiu/p/7236723.html
