如何選擇最適合大數據項目的云模型
企業可以在私有云、公有云或者混合云商部署大數據項目。然而，你的云環境選擇會對成本、技術需求以及其他因素產生巨大影響。
為了提供一個業務所有且操作的專屬云，私有云虛擬化本地存儲和計算資源。組織需要直接的云環境控制，通常出于安全或者法規限制，典型地會選擇私有云，由于私有云在本地的數據中心 內，這些環境需要額外的存儲和計算資源，以及類似Hadoop這樣的軟件支持大數據。企業必須承擔所有的基礎架構陳本，并且處理任何可能出現的技術問題或者架構問題。最終，業務無法在私有云上部署大數據。
第三方提供商穿件且操作的公有云，共享了物理資源，比如網絡、存儲和計算。用戶在云提供商的云中上傳和操作工作負載，由于公有云提供商支持很多用戶，計算基礎架構要比私有云更加寬泛且可擴展。用戶可以用分布式計算軟件擴展治理大量的計算能力，只需要為所使用的資源付費即可。為了降低操作成本，一旦計算工作完成，不使用的資源就會被釋放。公有云代表額一種“實用”計算模式，對于按需的大數據任務很適合。
混合云融合了私有云和公有云，可以讓工作負載在二者之間遷移。當額外的計算需要時，混合云使用公有云資源，也就是我們所說的云爆發。私有云支持基礎的工作負載，同時公有云資源按需臨時調整。這個特性也支持大數據分析。然而，組織很少使用混合云進行大數據項目，因為公有云更加簡單，且從長期的價格來看也更加有利。
隨著企業需要更多的數據驅動來做出決策，大數據就會變得更加重要。但是這僅僅是開始。類似物聯網這樣的技術為業務提供了如同海嘯般的新數據，科學家和政府正在分析。雖然大數據并不取決于云，但是云促進了大數據存儲和分析，提供了可擴展性、按需的計算資源，且價格合理。
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