想利用大資料嗎？采用公共雲或内部部署

到2020年，那些沒有充分利用公共雲進行大資料分析的公司将很難保持新興技術數字上司者的領先地位，而競争對手的發展速度更快。

雲計算對資料和進階分析的影響令人震驚。但現在已經觸及了采用公共雲或内部部署的情況——盡管許多企業仍然在考慮這方面的問題，但他們明白需要投資更多的公共雲來與有能力的客戶接觸。問題是，許多人正在與組織的驅動力和監管問題進行鬥争，這些問題常常展現在技術異議中，而這些反對意見是站不住腳的。

公共雲是2016年大資料的首要任務。為什麼?因為企業在擴充其本地部署基礎設施的過程中陷入了成本壁壘。他們想要更大更快地進行内部配置，包括混合的内部部署部分，但是不能保證速度。業内人士一緻認為混合部署是最好的，但這并不全是這樣。隻有在必要時，企業才應實行公共雲優先政策，并以混合部署或者将采用本地部署的資料中心作為臨時措施。

在一項新的研究中，行業專家發現了大量的證據，使其得出了這個合乎邏輯的結論。最重要的是，一些行業領先的公司認為，他們在公共雲中獲得的大量資料訣竅是他們新的競争優勢。他們意識到，他們将能夠更深入地了解客戶，更快地适應客戶需求，不斷滿意變化的客戶需求。這就是為什麼相信他們是這樣認為的：

雲計算加上大資料會産生指數變化，這被認為是摩爾定律。谷歌公司緻力于公布雲計算的摩爾定律哲學。考慮如果計算雲基礎設施價格繼續下降一半，而大資料處理和分析能力每18-24個月就會翻番。雲計算供應商可以利用規模為内部部署或混合部署競争對手提供更快，更快的新功能，更新版本，并滿足所有客戶的需求。

指數變化正在推動雲計算的創新速度。例如，無伺服器創新，如AWSAthenaforSQL分析，谷歌的新人工智能服務，基于容器的多版本支援不同版本的開源工具，如Spark。

已經轉型為公共雲優先政策的企業，并将利用指數變化的優勢和創新的步伐終将獲勝。例如，在更多PaaS和托管服務上建構洞察應用程式的公司将能夠以更快的步伐擷取新功能和新版本的開放源代碼。

這些趨勢對于在Hadoop和Spark硬體和軟體更新上花費時間來實作其資料架構現代化的公司絕對不可思議。隻需要一到兩個倍增周期，直到内部部署的錨點落在落後。

那麼企業該怎麼辦?首先，需要一個計劃，調研機構Forrester公司認為有步驟建立：為企業的大資料分析重點(SaaS，PaaS或IaaS)選擇初始的基本雲政策;識别候選的雲平台服務，滿足企業最高優先級的洞察需求系統;調整企業的大資料分析路線圖，包括演進企業的雲管理政策;最後選擇适用于其他的基礎雲政策。

行業專家認為大資料已經開始遷移到公共雲，但是會進一步發展，并比人們想象要快得多。擁有架構，知道如何利用新的指數速度的行業上司者最終将會獲勝，而不會落後于人。 

原文釋出時間為：2017-10-24

本文作者：佚名

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