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云计算对大数据和高级分析的影响是巨大的。那么我们选择公共云还是本地部署?在我调查的公司中,许多公司仍然持观望态度。这些公司知道,如果他们想与客户建立友好关系,他们需要在公共云上投入更多资金。困难在于许多公司正在努力应对企业发展和监管问题,而且通常存在不合理的技术限制。

公共云曾经是2016年大数据的首选。为什么?由于公司继续扩大本地基础设施,因此面临成本障碍。企业希望拥有更大,更快速扩展的本地配置,包括混合云中的本地部署,但这些都无法跟上步伐。虽然业界一致认为混合云是大数据的最佳选择,但我不这么认为。公司应制定公共云优先战略,仅在必要时使用混合云或本地部署作为临时过渡措施。

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在新研究中,我发现了大量证据,这一证据使我得出了这个合乎逻辑的结论。最重要的是,一些领先的公司认为他们基于公共云的大数据技能是他们新的竞争优势。他们意识到这将使他们能够更深入地了解客户,更快地适应不断增长的客户期望和不断变化的客户需求。这就是为什么我认为他们正确地思考这个问题:

云计算和大数据带来了指数变化,可以参考摩尔定律。谷歌公开承诺使用摩尔定律对云服务进行定价。想象一下,如果云基础设施价格下降一半会发生什么,大数据处理和分析能力会每18到24个月翻一番。与本地部署或混合云竞争对手相比,云服务提供商可以利用规模优势更快地向所有客户提供新功能,更新版本和补丁。

指数变化正在继续推动云计算领域的创新。例如,服务器创新,例如用于SQL分析的AWS Athena,来自Google的新人工智能服务,以及基于支持不同版本的开源工具的容器的Spark。

已经转向公共云优先级战略并且有能力利用指数变化和创新的公司将获胜。例如,在PaaS和托管服务上构建富有洞察力的应用程序的公司将能够更快地吸收新功能和新的开源版本。

这些趋势表明,花时间在Hadoop和Spark硬件和软件升级上以使其数据架构现代化的公司注定要失败。只有一个或两个乘法周期,本地部署的配置将落后。

那我们该怎么办?首先,你需要一个计划。市场研究组织Forrester认为,制定计划需要采取以下步骤:为大数据分析选择初始基本云战略(SaaS,PaaS或IaaS),以确定满足您自身富有洞察力的系统需求的候选云平台服务,包括云管理大数据分析路线图,包括策略,最后根据需要重复上述其他基本云策略的步骤。

我认为大数据迁移到公共云已经开始了,它们的速度和范围超出了我们的想象。那些拥有这种架构并知道如何利用新的指数变化的领先公司将赢得竞争。答案已经很明确了。不要犹豫,选择公共云或本地部署。