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如今，越(yue)(yue)來(lai)越(yue)(yue)多的企業(ye)將其大(da)數(shu)據(ju)業(ye)務遷移到(dao)公(gong)共(gong)云服務。而企業(ye)同時采用(yong)云計算和大(da)數(shu)據(ju)技術將是一種完美的結合。行業(ye)分析(xi)師和企業(ye)IT決策者(zhe)對(dui)此表示認同，這并不奇怪(guai)：人們將在2018年看到(dao)大(da)量的大(da)數(shu)據(ju)項目(mu)涌入公(gong)共(gong)云。

調(diao)研機構Forrester公司分析師Brian Hopkins在(zai)一篇題(ti)為 將大(da)數(shu)據(ju)項(xiang)目遷(qian)移到公共云中的報告 中指出： 如果企業不這樣做(zuo)，那么將無(wu)法跟上客戶的步(bu)伐。 采用公共云是企業技術(shu)決策者對大(da)數(shu)據(ju)投資的首要事項(xiang)。

甲骨文和英特爾公司委(wei)托Forrester公司進(jin)行的(de)一項調(diao)查表明，在受訪的(de)431家企業(ye)中，有80%希望將(jiang)其(qi)大數據(ju)和分析舉措(cuo)轉移到云端。

據IDC公司預(yu)測： 到2018年(nian)，新的云(yun)計算模式將出(chu)現在(zai)特定的分析工作(zuo)負載(zai)上，與本地部署的分析解決方案相比，云(yun)計算支(zhi)出(chu)的增長(chang)速度將會高出(chu)五倍(bei)。

為什(shen)么突然涌(yong)向云端?

首先，大(da)(da)多(duo)數(shu)企(qi)業在(zai)最初的(de)(de)大(da)(da)型數(shu)據項(xiang)目上(shang)都(dou)取得了(le)成功。來自NewVantage Partners的(de)(de)2017年調查數(shu)據顯示，接受調查的(de)(de)企(qi)業高管中有(you)95%的(de)(de)人(ren)(ren)表(biao)(biao)示實施了(le)大(da)(da)數(shu)據項(xiang)目，80%的(de)(de)人(ren)(ren)表(biao)(biao)示在(zai)大(da)(da)數(shu)據項(xiang)目方面(mian)獲(huo)得成功。由于早期的(de)(de)成功，許多(duo)人(ren)(ren)希(xi)望擴大(da)(da)對大(da)(da)數(shu)據工(gong)具(ju)的(de)(de)使(shi)用。這(zhe)意味著企(qi)業的(de)(de)大(da)(da)數(shu)據軟(ruan)件支出將會更(geng)多(duo)。IDC公(gong)司預測，大(da)(da)數(shu)據分析軟(ruan)件市場將在(zai)未來五年內實現10.6%的(de)(de)復(fu)合(he)年增長(chang)率，因為很多(duo)企(qi)業都(dou)增加了(le)投資。

但是，企業對其內部部署進(jin)行的大數據(ju)分(fen)析的選擇并不滿意。大多數大數據(ju)項目都涉及Hadoop，這(zhe)是非(fei)常棘手的使用。根據(ju)Gartner公司的說法， 整個Hadoop堆(dui)棧的復雜(za)性和可用性讓許多組織(zhi)(zhi)重新(xin)考慮其在(zai)信息基(ji)礎架(jia)構中的角色。與之相反，組織(zhi)(zhi)正在(zai)尋求(qiu)日(ri)益競爭(zheng)和更加方(fang)便的基(ji)于云(yun)計算(suan)的選項，按需定價并適合于目的數據(ju)處理選項。

分(fen)析(xi)師(shi)表(biao)示，那些率先將大(da)數(shu)(shu)據遷(qian)移到公(gong)共(gong)云的公(gong)司已經(jing)有了(le)一些優(you)勢。Hopkins說： 雖然大(da)多數(shu)(shu)公(gong)司認為(wei)他們可以(yi)將業務遷(qian)移到公(gong)共(gong)云，但也(ye)有居心(xin)不良的公(gong)司或個人通過利(li)用大(da)數(shu)(shu)據云創(chuang)新(如(ru)無服務器分(fen)析(xi)和人工智能)來竊取客戶(hu)的資(zi)料(liao)。 他建議企業必須(xu)立(li)即將其數(shu)(shu)據投資(zi)從本地部(bu)署(shu)的數(shu)(shu)據中(zhong)心(xin)或混合部(bu)署(shu)轉向公(gong)共(gong)云。

云計(ji)算和大數(shu)據：遷(qian)移的好(hao)處

基于云(yun)計算的(de)大數據服務提供與其他公共云(yun)服務相(xiang)關的(de)所有優點。他們承諾(nuo)提供更高的(de)敏捷性和(he)靈(ling)活性，能夠從(cong)任何地方訪問數據的(de)能力，易(yi)于配置和(he)管理以及成本效益。

此外，公(gong)共云特別適合大(da)(da)數(shu)據(ju)和分析(xi)工作(zuo)負(fu)載，因為(wei)它(ta)們具有可伸縮性。基于云計算的大(da)(da)數(shu)據(ju)供應商Qubole公(gong)司(si)表示(shi)， 云計算與(yu)大(da)(da)數(shu)據(ju)真是一個(ge)完美的搭(da)配，因為(wei)云計算所具備的動態擴充性與(yu)可負(fu)擔性，可以滿足大(da)(da)數(shu)據(ju)分析(xi)所需(xu)資源的龐(pang)大(da)(da)規模與(yu)突(tu)發(fa)性質的需(xu)求。

同樣(yang)，Gartner公司指出： 基于云計算的大數(shu)據服務(wu)提供了令人印象深刻的功能，如快速配置、大規模(mo)可擴展性(xing)和(he)簡(jian)化管理。

在甲骨文和英特爾提(ti)供(gong)贊助的(de)調查報告中，Forrester公司指出： 采用(yong)云計算(suan)進(jin)行大數據分析的(de)企業可以實現更大的(de)創(chuang)新、更高的(de)集(ji)成度和更高的(de)安全性(xing)。

隨著軟件(jian)即服務(SaaS)的(de)(de)(de)日益普及，其(qi)趨(qu)勢也使得基于云(yun)計算的(de)(de)(de)大(da)數(shu)據(ju)服務更具吸引(yin)力。 Progress軟件(jian)公司(si)的(de)(de)(de)2017年數(shu)據(ju)連接展望發現(xian)： 從(cong)2016年到(dao)(dao)2017年，SaaS采(cai)用(yong)率從(cong)62%上(shang)升到(dao)(dao)79%，其(qi)中超(chao)過50%的(de)(de)(de)SaaS采(cai)用(yong)者(zhe)使用(yong)兩(liang)(liang)個(ge)或兩(liang)(liang)個(ge)以上(shang)的(de)(de)(de)SaaS數(shu)據(ju)源，超(chao)過35%的(de)(de)(de)SaaS采(cai)用(yong)者(zhe)采(cai)用(yong)的(de)(de)(de)更多。 由于他們的(de)(de)(de)大(da)量數(shu)據(ju)已經駐留(liu)在(zai)云(yun)端，因(yin)此許多企業發現(xian)將數(shu)據(ju)保留(liu)在(zai)云(yun)端進(jin)行集成(cheng)和分析(xi)是合理的(de)(de)(de)，而不是將其(qi)轉移(yi)到(dao)(dao)本地部署(shu)的(de)(de)(de)數(shu)據(ju)中心。

如前所(suo)述，企業采用(yong)云(yun)計算(suan)也(ye)使得利(li)用(yong)人工智能和機器學習(xi)等技(ji)術創新(xin)變得更加容易。Hopkins表示： 到2020年(nian)，那些沒有充分(fen)利(li)用(yong)公(gong)(gong)共云(yun)進行(xing)大(da)數據分(fen)析(xi)的公(gong)(gong)司(si)將(jiang)難以(yi)保持(chi)數字領導者的創新(xin)速度，這些行(xing)業領導者使用(yong)新(xin)興技(ji)術進行(xing)創新(xin)比競爭(zheng)對手更快。

而云(yun)計算也(ye)可以提供長期的(de)價(jia)(jia)格優勢。Hopkins說(shuo)： 許多(duo)公(gong)(gong)司認為在公(gong)(gong)共云(yun)中存儲大型數據(ju)集(ji)的(de)5年或10年總體(ti)擁有成本(TCO)與本地部(bu)署數據(ju)中心(xin)相(xiang)比太高。但其價(jia)(jia)格在此期間將下降一半，而分析處理的(de)能力每隔幾年就會(hui)翻一番，成本急劇(ju)下降將使公(gong)(gong)共云(yun)的(de)激勵措(cuo)施變得不可抗拒。

他總結說： 企(qi)業(ye)架構(gou)師必須認識到，大(da)數(shu)據和(he)公共(gong)云(yun)的(de)(de)結合不僅僅是一種趨勢，它也是數(shu)字恐龍的(de)(de)一個滅絕事件(jian)，數(shu)字化的(de)(de)先行(xing)者將利用大(da)數(shu)據創新(xin)實現加速發展，獲(huo)得更多的(de)(de)客戶，而那些在這方面落后的(de)(de)企(qi)業(ye)終將被淘汰。

將(jiang)大數據(ju)遷移到云端(duan)的挑戰

當然，企業將數(shu)TB或上PB的(de)數(shu)據遷移(yi)到公共云也(ye)面臨著巨大的(de)挑戰。

在(zai)調(diao)查中(zhong)，49%的受(shou)訪(fang)者(zhe)表示(shi)，他(ta)們的數(shu)據(ju)在(zai)越(yue)來越(yue)多的數(shu)據(ju)源中(zhong)傳播(bo)，這將面臨集成(cheng)的挑戰。41%的受(shou)訪(fang)者(zhe)表示(shi)將云數(shu)據(ju)與內(nei)部數(shu)據(ju)集成(cheng)起來是困難的。

NewVantage公司的(de)調(diao)查突出(chu)(chu)了文化(hua)的(de)作用。在(zai)接受(shou)調(diao)查的(de)受(shou)訪者(zhe)中，52.5%的(de)人指出(chu)(chu)組(zu)織的(de)問題和阻(zu)力是他們實施大數據項目(mu)的(de)最大障礙(ai)，29.5%表示他們的(de)組(zu)織缺乏連貫的(de)數據戰略。

此外，企業也(ye)必(bi)須克服技術(shu)障礙。 Forrester公司的調查發現(xian)，集(ji)成(cheng)、安全和數據管理(li)仍然是關鍵問題。

云端的大數據提示

那么組織如何克服這些挑戰呢(ni)?專(zhuan)家提(ti)供了幾條(tiao)建議：

制(zhi)定路線圖。Hopkins表示： 企業(ye)需(xu)要現在就停(ting)止(zhi)投資本地部署的大數據功能。 他建(jian)議企業(ye)制(zhi)定一個(ge)計劃，最終將所有的大數據業(ye)務(wu)轉移到(dao)公(gong)共云上，并且需(xu)要從提供(gong)最大潛在價值的項目開始。

不只(zhi)是(shi) 提升和轉移 。分(fen)析師和供應商都表示(shi)，如果企業只(zhi)是(shi)將現(xian)有的(de)大(da)規模數據基礎架構(gou)克隆到云服務(wu)中，那么不太(tai)可(ke)能獲得組織希(xi)望(wang)實現(xian)的(de)所有好(hao)處(chu)。相反(fan)，他(ta)(ta)們需(xu)要重新構(gou)建解(jie)決方案，以便他(ta)(ta)們能夠利(li)用公共云提供的(de)獨特優勢和自動(dong)化功能。

確(que)定SaaS、PaaS或IaaS是否最適合企(qi)業的需(xu)求。企(qi)業對于大(da)(da)數據(ju)云服務有很多不(bu)同的選擇，其(qi)中包括軟件(jian)即服務(SaaS)、平(ping)臺即服務(PaaS)和基(ji)礎(chu)架構即服務(IaaS)。組織(zhi)的現有基(ji)礎(chu)設(she)施(shi)、大(da)(da)數據(ju)應用程(cheng)序、遵從性需(xu)求和專業知識水平(ping)可能比(bi)其(qi)他組織(zhi)更具吸引力。

嘗試選擇。大(da)多數公共云供應商(shang)允許企(qi)業(ye)(ye)在有限的時間(jian)內以很少的成本或免費嘗試他們的服務。專家建(jian)議，在承諾(nuo)采用大(da)規模大(da)數據項(xiang)目之前，企(qi)業(ye)(ye)應該充(chong)分利用這些試用機會。

考慮與合作伙伴(ban)合作。許(xu)多供(gong)應商(包括領先的(de)公(gong)共云(yun)提(ti)供(gong)商)都提(ti)供(gong)旨在幫(bang)助(zhu)簡化(hua)將大數(shu)據從數(shu)據中心轉移(yi)(yi)到云(yun)端(duan)的(de)過程。企業(ye)可(ke)以與提(ti)供(gong)商合作，使用(yong)其提(ti)供(gong)的(de)服務(wu)加快(kuai)云(yun)遷移(yi)(yi)過程。

基于云端的大數(shu)據服務

實(shi)際上，數(shu)十家企業提供基于云端(duan)的大數(shu)據服(fu)務(wu)。其中包括一些眾(zhong)所周知的企業：

Amazon Web Services

Microsoft Azure

Google Cloud Platform

IBM Cloud

Oracle

Tableau

Teradata

Datameer

TIBCO Jaspersoft

Hortonworks

Cloudera Altus

Databricks

Qubole

主要公共(gong)云供應(ying)商提供的大數據服務

在競爭激烈的云計(ji)算(suan)和大數據市場中，供應商的產品不斷變化。為了獲得(de)最新的信息，企業需(xu)要經常訪問這(zhe)些(xie)頁面：

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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