三家 Hadoop 厂商衰落启示：云大数据是颠覆者吗？

其中，大数据软件栈和运维其的成本有些关系，有些用户完全通过开源软件实现，但是实际上付出了极大的人力成本。无论如何，不管是自建还是基于公有云，以上成本都是显性存在的，公有云可以省去一些大数据软件栈搭建及运维的成本，前两项成本则是购买公有云服务和自建的区别。此外，自建服务的弹性较小，云平台可以随时提供弹性能力。  

至于云平台大数据服务的价格高昂与否，其实完全取决于公有云服务的定价。对于那些在 IaaS 层面采用自己设计、生产的 CPU、网络、存储等基础设施的公有云厂商来说，往往对于超大客户有比较大的让利能力。  

对于不同类型的企业，选择大数据平台服务时关注的点会差异很大。举例来说，更关注成本且需要削峰的，建议优先选择 Serverless 服务;更关注资源隔离和独享的，建议选择包周期的资源类型服务;对于已有大数据平台经验的企业，则优选通用开源大数据开发平台类服务;对接口要求简单通用的，则优选 Serverless 服务。  

大数据社区的多样性，导致了选择的多样性。具体原因可能很难一概而论，有的公司想总有一天要建立自己的私有云设施，所以仅希望公有云提供 IaaS;有的公司是因为已经在私有云方面具备很长的历史，团队、经验等都是现成的，因此在公有云的 IaaS 上自行搭建大数据服务。但是，对于绝大部分企业来讲，使用公有云的大数据服务会更省心，成本更低。  

赵军表示，华为云目前提供通用的开源大数据开发平台，例如MRS(大数据平台)、DWS(数据仓库)、CSS(搜索引擎)等，帮助原本使用开源大数据平台的用户无缝迁移到华为云大数据平台;Serverless 的大数据服务，例如DIS(数据接入)、CDM(数据迁移)、CS(实时流处理)、CloudTable(表格存储)、DLI(数据湖探索) 等，帮助客户按需使用大数据平台资源，支持数据采集、接入、存储、分析等，最低成本帮助客户解决削峰场景，并且与 AI 很好结合，可以让用户更容易使用 AI 技术;数据管理平台，例如DAYU(数据治理)，帮助客户解决数据治理相关的问题;全栈大数据服务，包括多种专业化单一引擎的大数据服务;总之，主要意图是希望降低企业获取大数据服务的门槛，做到按需使用。在接口和应用开发体验方面完全与社区一致，同时提供按需、弹性、运维等支持，包括论坛等。  

总体来看，企业如何选择取决于公有云运营者能否提供充分的迁移支持，让大数据服务的消费者省心、放心。省心指的是大数据服务与 Hadoop 社区的兼容性，这个兼容性能够让迁移的成本最小甚至无感知。放心指的是大数据服务有强大的团队支持，而不是简单的把 Hadoop 社区的东西拖来安装一下售卖。国内的公有云厂商在这方面的差别还是比较大的，有的走自研道路，可能存在社区兼容性跟进慢等情况;有的基本没有私有云大数据服务，导致自己的大数据服务没有充分锤炼。  

短期来看，赵军表示，企业大数据服务的公有云、混合云和多云模式将共同存在。长期来看，公有云和私有云架构将逐渐趋同，甚至提供一致的体验，随着可信规则的建立，公有云可能会慢慢取代私有云，并且是多公有云模式，避免单一厂商锁定。未来，华为云大数据服务的发展方向是：数据安全可信，在华为云已经获得国际上主流的 ISO 27001 & 27017 & 27018 & CSA STAR 四个安全复审和认证的基础上，会在技术上继续发力，让用户进一步认可在公有云上的数据安全;支持 ARM，依托自产硬件，提供极致的成本竞争力;大数据技术更易用，降低使用门槛;与 AI 进行深度结合，让数据发挥更大的价值，让 AI 触手可得;大数据计算自动优化，实现大数据计算的“自动驾驶”。

【凡本网注明来源非中国IDC圈的作品，均转载自其它媒体，目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。】

延伸阅读：

• 大数据融合推动贵州转型升级高质量发展
• 云计算成本优化的六大支柱
• 区块链电信行业应用白皮书全球首发 高升控股子公司参编

（编辑：PHP编程网 - 黄冈站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!