本帖最后由 lvroubaozi 于 2018-5-10 15:45 编辑
大数据服务入云 理论上来说，所有数据中心可以处理的任务都可以放在云端进行处理。大数据服务入云，正在成为一种趋势，即BDaas – 通过云端对大量数据进行处理分析。这种服务有各种各样的样式、功能以及目标应用场景，但基本都会归结为相同的问题：大量数据的云端存储以及分析。 对于那些自己拥有数据中心并希望搭建混合云架构的公司来说，将数据在云端进行分析是一项很间距的任务。这些企业一般不会将整个IT架构都搬到云端，无论云端服务多么的好。很多种业务需求都驱动着这种混合架构的发展，比如降低数据存储成本、共享数据需求、收集新数据等。但是混合架构远比想象的复杂很多。很多公司缺乏时间以及技术去整合、部署和操作。在这方面，新兴公司则拥有在云端部署业务的优势。一位CIO讲的很现实,”我们花了八个月的时间在云端建了一个数据存储环境，我们招了很多人，让很多人接受培训，现在，这个云端数据环境开始工作了，但是这个环境就像是一个太空站，每次把数据上传上去花费了我们太多的精力，结果就是云端不能作为一个常规的工作方式，结果就是并没有让我们省钱”。 这是一个很常见的问题，所以，大数据云服务也是为了解决这种问题。 大数据服务现在已经有了很大的变化，但是大家有一个基本共识就是，未来大数据服务都会在云端，这些服务提供数据处理、数据分析、以及提供数据处理工具，但是不同服务商提供的服务则有着很大的差距。 最终，大数据服务还是关于数据分析的。一些服务专注于数据科研、还有一些专注于数据工程或数据存储。 大数据服务有一个大家容易产生的误会需要解释一下，大数据服务其实并不提供数据，大多数的大数据服务商会专注于数据处理平台，帮助客户分客户的大数据。
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