大数据和云计算：完美结合

数据是新的石油——我们的生活不断与多种不同类型的技术交织在一起，这些技术不断地创造数据，比如我们智能手机上的应用程序、我们身上的可穿戴设备、我们访问的网站以及其他所有在线内容。如果加以利用，这些数据可以使公司有能力获得关于多个不同业务方面的分析见解，从而显着改善服务的交付方式。

想想 Facebook 如何为每个人提供独特的内容，或者谷歌如何为其排名信号提供最准确和最相关的结果，如今每一个顶级服务之所以能够运作，是因为它以前所未有的方式处理大量数据。

这是大数据领域，通过云计算提供的可扩展性和成本效益使其成为可能。

云计算为任何公司提供了一个分散的资源池，可以访问其大数据处理需求。无论您是想存储数据、构建数据还是从中获得分析见解，现代云计算产品都可以帮助您提供专门满足此类需求的一流解决方案。

不仅如此，Amazon Web Services 和 Microsoft Azure 等顶级云提供商也在不断开发有助于创建和利用大数据的工具。例如Amazon Elastic Inference 是一种加速从大数据推导出推理过程的产品。

这使得它们都成为另一个不仅存在而且被企业以正确方式利用的先决条件。

以下是云计算可以为大数据领域提供的一些明确优势的列表：

敏捷基础设施：

留出一个资源池来构建用于存储和处理大数据的内部基础设施对公司来说可能是一项艰巨的任务。太贵了，尤其是中小型企业追求。

除此之外，您还需要一个专门的人员团队来建立需要大量培训的整个前提。这些障碍使资源有限的任何公司几乎不可能沉迷于与大数据分析相关的任何事情。

云计算根据您的独特需求为您提供现成的基础架构，从而消除了所有此类麻烦。您可以从任何地方以您认为适合您要求的任何身份开始。这实际上就像“即插即用”一样简单。您只需将大数据迁移到云服务器并开始处理它们就行了。

此外，现代云服务提供商提供专用工具，让您不仅可以存储大数据，还可以进行分析并从中获取洞察力。

灵活性：

可扩展性一直是云服务的顶级 USP 之一。现在，企业无需在其服务器网络中构建冗余容量来处理短期内突然大量涌入的数据。

云服务为他们提供了根据需要扩展或收回其使用量的机会，因此您只需使用和支付所需的费用。这使得即使是预算非常有限的小型企业也可以深入研究大数据，从而创造了公平的竞争环境。

自动化：

如今，云服务提供了多种不同类型的集成工具，可以自动执行与存储、保存和处理大数据相关的大部分流程。

生成的数据量可以有多种形式，要理解如此多的非结构化数据，您需要使用具有能力和处理能力的自动化工具来从中获取洞察力。许多不同的云提供商已经提供此类工具，您可以根据自己的要求调整和自定义这些工具，从而使您无需持续干预即可运行分析。

降低成本：

现代云计算提供商越来越多地采用新方法来确保每个人都尽可能负担得起大数据分析的成本。

例如亚马逊使用一种称为“Fargate”的定价模型，其中仅在云服务“执行”特定操作（例如分析特定数据流）时向消费者收费，而无需为托管和存储数据本身付费。

这使得云计算成为计划开展围绕大数据开展业务的公司的资源极其丰富的平台。

更容易从攻击中恢复系统：

网络威胁的数量逐年增加，大数据存储库面临的风险也随之增加。传统的数据恢复中心不仅建设成本高昂，而且还很容易与网络中的其他组件一起受到损害，因为它们通过一组共享资源相互连接。

在网络攻击的情况下，如果您的大数据存储在您自己的服务器网络中，您将面临风险。攻击者可以索要赎金以释放数据，或者如果您不这样做，则威胁要使其无法使用。这是一个灾难性的场景，任何公司都不应该愿意置身其中。

这就是为什么将大数据存储在云中变得如此可行的原因，因为它消除了在遭受攻击时对您的数据造成的直接风险，并且还允许您在攻击平息时通过检索数据来更快地恢复。

总结：

云计算领域不断开发更新的策略，以帮助使企业的大数据流程更加精简和灵活。但是，要有效地使用云平台满足您的大数据需求，您需要获得适当类型的培训，使您能够应对在此过程的执行阶段遇到的所有挑战。

这种合作关系的成功取决于您可以在多大程度上利用云平台来运行优化的大数据程序。

CloudInstitute.Io 为您提供多种不同的培训计划，以了解这种关系的动态及其支配因素，为您提供正确的知识，以便在云中运行大数据计划时获得最大收益。