Data Mustering

Monash Research的一个Blog提出了这个新词

Muster：召集（军队），点名儿

以下是Monash的解释：

“从源自不同地方的数据合到一起备用”（使用方式可能是分析或者操作），表达这个意思的词原本可以是“聚集 Aggregation”或者“收集 Collection”，无奈以上两个词都被数据管理领域作为专有名词占用了，就算是“Marshalling”，也有了特定的含义，所以，可以试试“Mustering” 这个词。

Data Mustering的含义至少包含以下三种场景：

1. 整合的（关系型）数据仓库

2. 海量Bit（字节）桶

3. 海量Bit（字节）流

第一项术语是最早由Teradata引入的，用来表达真正意义上的数据仓库，而不是以前很多所谓的EDW，其实本质上仅仅是一个Data Mart（数据集市）

第二项术语的含义是：用户收集所有的数据（通常是机器产生的很多种Log数据），汇总到一个系统中，管理上通常是使用类似Hadoop这样的开源系统，哦，忘记讲了，数据需要增量式的管理

时下，有很多并不是那么廉价的“Bit桶”解决方案（价格和使用成本），例如，Hadoop Appliances，Splunk和MarkLogic，在诸多提供商里面，Cloudera和IBM是那种为标准Hadoop提供专有升级、改制服务的公司

第三项术语表示数据流引擎上的多个数据流聚合，典型的产品是Sybase提出来的CEP（复杂事件平台），应用在传统的经济型分析和资本市场，还有很多其他流式系统提供商也确认这种场景

最后，“Mustering”是一个军事上用的词，表示集合军队用于检阅或者开拔。

原文：http://www.dbms2.com/2011/11/28/terminology-data-mustering/