調研機構Forrester公司分析師Brian Hopkins在一篇題為“將大數據項目遷移到公共云中的報告”中指出：“如果企業不這樣做，那么將無法跟上客戶的步伐。”采用公共云是企業技術決策者對大數據投資的首要事項。
甲骨文和英特爾公司委托Forrester公司進行的一項調查表明，在受訪的431家企業中，有80%希望將其大數據和分析舉措轉移到云端。
據IDC公司預測：“到2018年，新的云計算模式將出現在特定的分析工作負載上，與本地部署的分析解決方案相比，云計算支出的增長速度將會高出五倍。”
為什么突然涌向云端?
首先，大多數企業在最初的大型數據項目上都取得了成功。來自NewVantage Partners的2017年調查數據顯示，接受調查的企業高管中有95%的人表示實施了大數據項目，80%的人表示在大數據項目方面獲得成功。由于早期的成功，許多人希望擴大對大數據工具的使用。這意味著企業的大數據軟件支出將會更多。IDC公司預測，大數據分析軟件市場將在未來五年內實現10.6%的復合年增長率，因為很多企業都增加了投資。
但是，企業對其內部部署進行的大數據分析的選擇并不滿意。大多數大數據項目都涉及Hadoop，這是非常棘手的使用。根據Gartner公司的說法，“整個Hadoop堆棧的復雜性和可用性讓許多組織重新考慮其在信息基礎架構中的角色。與之相反，組織正在尋求日益競爭和更加方便的基于云計算的選項，按需定價并適合于目的數據處理選項。”
分析師表示，那些率先將大數據遷移到公共云的公司已經有了一些優勢。Hopkins說：“雖然大多數公司認為他們可以將業務遷移到公共云，但也有居心不良的公司或個人通過利用大數據云創新(如無服務器分析和人工智能)來竊取客戶的資料。”他建議企業必須立即將其數據投資從本地部署的數據中心或混合部署轉向公共云。
云計算和大數據：遷移的好處
基于云計算的大數據服務提供與其他公共云服務相關的所有優點。他們承諾提供更高的敏捷性和靈活性，能夠從任何地方訪問數據的能力，易于配置和管理以及成本效益。
此外，公共云特別適合大數據和分析工作負載，因為它們具有可伸縮性?；谠朴嬎愕拇髷祿蘍ubole公司表示，“云計算與大數據真是一個完美的搭配，因為云計算所具備的動態擴充性與可負擔性，可以滿足大數據分析所需資源的龐大規模與突發性質的需求。”
同樣，Gartner公司指出：“基于云計算的大數據服務提供了令人印象深刻的功能，如快速配置、大規?？蓴U展性和簡化管理。”
在甲骨文和英特爾提供贊助的調查報告中，Forrester公司指出：“采用云計算進行大數據分析的企業可以實現更大的創新、更高的集成度和更高的安全性。”
隨著軟件即服務(SaaS)的日益普及，其趨勢也使得基于云計算的大數據服務更具吸引力。 Progress軟件公司的2017年數據連接展望發現：“從2016年到2017年，SaaS采用率從62%上升到79%，其中超過50%的SaaS采用者使用兩個或兩個以上的SaaS數據源，超過35%的SaaS采用者采用的更多。”由于他們的大量數據已經駐留在云端，因此許多企業發現將數據保留在云端進行集成和分析是合理的，而不是將其轉移到本地部署的數據中心。
如前所述，企業采用云計算也使得利用人工智能和機器學習等技術創新變得更加容易。Hopkins表示：“到2020年，那些沒有充分利用公共云進行大數據分析的公司將難以保持數字領導者的創新速度，這些行業領導者使用新興技術進行創新比競爭對手更快。”
而云計算也可以提供長期的價格優勢。Hopkins說：“許多公司認為在公共云中存儲大型數據集的5年或10年總體擁有成本(TCO)與本地部署數據中心相比太高。但其價格在此期間將下降一半，而分析處理的能力每隔幾年就會翻一番，成本急劇下降將使公共云的激勵措施變得不可抗拒。”
他總結說：“企業架構師必須認識到，大數據和公共云的結合不僅僅是一種趨勢，它也是數字恐龍的一個滅絕事件，數字化的先行者將利用大數據創新實現加速發展，獲得更多的客戶，而那些在這方面落后的企業終將被淘汰。”
將大數據遷移到云端的挑戰
當然，企業將數TB或上PB的數據遷移到公共云也面臨著巨大的挑戰。
在調查中，49%的受訪者表示，他們的數據在越來越多的數據源中傳播，這將面臨集成的挑戰。41%的受訪者表示將云數據與內部數據集成起來是困難的。
NewVantage公司的調查突出了文化的作用。在接受調查的受訪者中，52.5%的人指出組織的問題和阻力是他們實施大數據項目的最大障礙，29.5%表示他們的組織缺乏連貫的數據戰略。
此外，企業也必須克服技術障礙。 Forrester公司的調查發現，集成、安全和數據管理仍然是關鍵問題。
云端的大數據提示
那么組織如何克服這些挑戰呢?專家提供了幾條建議：
•制定路線圖。Hopkins表示：“企業需要現在就停止投資本地部署的大數據功能。”他建議企業制定一個計劃，最終將所有的大數據業務轉移到公共云上，并且需要從提供最大潛在價值的項目開始。
•不只是“提升和轉移”。分析師和供應商都表示，如果企業只是將現有的大規模數據基礎架構克隆到云服務中，那么不太可能獲得組織希望實現的所有好處。相反，他們需要重新構建解決方案，以便他們能夠利用公共云提供的獨特優勢和自動化功能。
•確定SaaS、PaaS或IaaS是否最適合企業的需求。企業對于大數據云服務有很多不同的選擇，其中包括軟件即服務(SaaS)、平臺即服務(PaaS)和基礎架構即服務(IaaS)。組織的現有基礎設施、大數據應用程序、遵從性需求和專業知識水平可能比其他組織更具吸引力。
•嘗試選擇。大多數公共云供應商允許企業在有限的時間內以很少的成本或免費嘗試他們的服務。專家建議，在承諾采用大規模大數據項目之前，企業應該充分利用這些試用機會。
•考慮與合作伙伴合作。許多供應商(包括領先的公共云提供商)都提供旨在幫助簡化將大數據從數據中心轉移到云端的過程。企業可以與提供商合作，使用其提供的服務加快云遷移過程。
基于云端的大數據服務
實際上，數十家企業提供基于云端的大數據服務。其中包括一些眾所周知的企業：
Amazon Web Services
Microsoft Azure
Google Cloud Platform
IBM Cloud
Oracle
Tableau
Teradata
Datameer
TIBCO Jaspersoft
Hortonworks
Cloudera Altus
Databricks
Qubole
主要公共云供應商提供的大數據服務
在競爭激烈的云計算和大數據市場中，供應商的產品不斷變化。為了獲得最新的信息，企業需要經常訪問這些頁面：
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