云分析公司的7项必备能力

由于云供应商提供一系列选择和定价模式，因此根据您的需求选择合适的云公司可能具有挑战性。许多云技术正在迅速进入市场，对“云本土”供应商的期望值特别高。

云是任何企业IT方案都需要的战略投资。但是，在分析基础设施设计方面，没有一刀切的解决方案。在评估最适合您企业需求的解决方案时，我们建议根据以下标准对云公司进行评级：

1. 他们真的能为你省钱吗？

许多云公司吹捧的一个关键好处是前期成本低，部署时间快。但是，云本地解决方案可能并非对每个人都更便宜，尤其是对于企业规模的工作量。由于仅限云的供应商以较大集群或多个集群的形式扩展硬件以解决性能和并发性等问题，因此此过程在超大规模级别上变得低效且成本高昂。

寻找具有按消耗计费的解决方案，这样就不需要定金，只需按使用计算费用。您只需支付您使用的数据存储和处理费用。这意味着没有长期合同去锁定你几个月或几年。无需担心利用率、容量大小或限制。您还应具有使用透明度，以便您可以按部门分配成本并设置阈值警报。

2. 它们是否提供灵活的部署选择？

在2016年对Teradata客户进行的调查中，90%的受访者表示，他们希望到2020年在本地和云中同时部署。事实证明，这一预测是准确的。同时具有跨不同选项运行和迁移分析工作负载的灵活性，可提供极大的操作敏捷性。它还允许随着业务的发展调整工作负载的运行方式和位置，从而减轻客户的架构决策风险。灵活性和便携性也使客户可以随时移动，因此可以避免被锁定。

3. 它们是否将计算和存储分开？

如果云公司提供同时扩展存储和计算解决方案的解决方案，您可能会遇到一些问题。企业有时会选择这种方法来管理海量数据，认为在降低成本的同时，它们会最大限度地提高性能。

但是，能够独立扩展这些功能非常重要。如果数据以快速的速度流入，则当数据值未知时，必须以与存储相同的水平扩展计算节点可能会推高成本。或者，即使存储的数据量没有变化，需求也可能推动根据业务用户的需求扩大计算规模。

4. 它们是否提供灵活且经济高效的数据存储？

近年来，有些组织选择在Hadoop上存储数据，希望这会是一个更便宜、更灵活的选择。然而，许多企业发现，Hadoop提供的实际情况完全相反，局限他们在本地处理数据。虽然Hadoop使数据轻松传输到企业的系统中，但很难在需要时将数据取出。

您的供应商应提供原生对象存储，以便您可以廉价快捷的利用您的所有数据。寻找具有无限可扩展性的本地对象存储可以提供更轻松的管理和更好的性能。

5. 它们是否提供了足够的弹性缩放选项？

云公司经常吹捧弹性扩展能力，但您要确保您有广泛的扩展选项。这些可以包括以下内容：

• 向上和向下扩展——更改实例大小，例如从小型到中型或大型实例，只需重新启动即可，而无需数据再分配。
• 缩放和放大——调整计算实例的数量，而不影响存储，无需数据再分配。
• 停止/启动——关闭计算实例以停止一段时间的核心操作来优化花费，然后在需要时再次重新启动。

6. 它们是否具有核心分析生产能力？

有些公司可能很快设计一个只用于测试和开发新产品的云解决方案。但是，如果没有核心分析生产能力，这些公司就缺乏充分创新所需的基础。寻找提供端到端安全的核心功能，以及有成熟经验的分析生产技术的基础。

7. 它们是否有效地集成了提供商和工具？

企业必须支持多样化的数据类型、工具甚至云平台，才能跟上当今的创新步伐。和谐地整合各种方法将使您的解决方案更强大。

寻找能够有效地将数据湖、数据仓库和分析相结合的集成解决方案。确保整个企业和开源生态系统的用户能够通过API轻松连接到平台。他们应该能够通过单个无缝界面访问单个受信任的数据源，并利用平台运行强大的分析，为下游应用程序提供支持。

您的解决方案还应支持多个云。与云服务的本地集成使企业能够从单个环境中运行高级分析，该环境可以调入并加入来自其他来源的数据，如亚马逊S3和Azure Blob。

竞争将提供灵活、经济、企业规模的分析解决方案。但是，您不需要将自己限制在云本地平台或仅云平台上——更广泛地思考您的企业需要什么，并渴望在未来实现什么目标。然后按图索骥，不要将就。

当涉及到云平台解决方案时，您不必将就。

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