9、云与大数据：技术融合与应用探索

云与大数据：技术融合与应用探索

1. 云服务在大数据中的应用

在某些情况下，服务提供商难以预估客户的需求，因此从第三方服务提供商处增加额外的容量是常见的做法，而消费者通常并不知道自己正在与额外的云服务提供商打交道。云的特性使其成为大数据理想的计算环境，以下是几种云与大数据结合的应用场景：
- 公共云中的 IaaS ：当你不想使用自己的物理基础设施时，可以借助公共云提供商的基础设施来开展大数据服务。IaaS 能够创建具有几乎无限存储和计算能力的虚拟机，你可以选择所需的操作系统，并根据需求灵活动态地扩展环境。例如，使用亚马逊弹性计算云（Amazon EC2）服务运行实时预测模型，该模型需要使用大规模并行处理来处理数据，可能是处理大型零售数据，或者处理数十亿条点击流数据以实时向客户投放合适的广告。
- 私有云中的 PaaS ：PaaS 是一个完整的基础设施包，可用于在公共或私有云环境中设计、实施和部署应用程序及服务。它使组织能够利用关键的中间件服务，而无需处理管理单个硬件和软件元素的复杂性。PaaS 供应商开始将 Hadoop 和 MapReduce 等大数据技术融入他们的 PaaS 产品中。比如，你可能想构建一个专门的应用程序来分析大量的医疗数据，该应用程序将利用实时和非实时数据，需要 Hadoop 和 MapReduce 进行存储和处理。PaaS 的优势在于应用程序的部署速度快，你无需等待内部 IT 团队掌握新技术，还能更自由地进行实验。一旦确定了可靠的解决方案，当 IT 准备好支持时，就可以将其引入内部。
- 混合云中的 SaaS ：你可能希望分析来自多个渠道的“客户声音”数据