云辦事正在大數據利用中施展主要作用，尤其是對于那些短期工作，或是已將大批數據儲備在云上的利用而言。
云辦事對于每自己都具有吸收力。當有人對你說，他們的大數據手段是把所有的數據都儲備在云端 時，你基本無法判斷這些人是有遠見的人，還是在簡樸地重復著專家在產業會議上對他們的建議。
毫無問題，目前大數據和云范例之間存在著龐大的重合之處。這些交集是如此的廣泛，以致于你或許名正言順地宣稱個人正在應用現有的當地Hadoop、NoSQL或企業數據倉庫環境，處置基于云的大數據。請銘記，云辦事被全面解讀為除了公有云、SaaS（軟件即辦事）和多租戶托管環境外，還包含有私有化的配置。
假如你將云的定義局限為公有定購辦事，那麼你將會觸及疑問的核心：這即是要辨別出哪些大數據利用比當地配置（百 家 樂 看 路 技巧比如涉及到預優化硬件器具，或是虛擬化辦事器集群的當地配置）更合適公有云或SaaS配置模式。
從另一個角度來說，在外部辦事商為你提供控制辦事的場合下，你何時或許增加大數據的開拓性、敏捷性、功能、費效比、可信性和可控制性？以下是幾個大數據儲備在公有云辦事上的代表利用案例。
已經被托管在云上的企業利用：假如你像很多機構一樣，尤其是像中小企業那樣，採用外部辦事商提供的基于云的利用，那麼你的很多源買賣數據都已經位于公有云之上。假如你將大批的古史數據儲備在上述云平臺上，那麼它們可能已經堆積至大數據級別。對于辦事商或是其配合同伴推出的增值解析辦事（比如客戶流失解析、營銷優化或是異地備份和客戶數據歸檔等辦事）而言，將數據儲備在云上可能比將數據儲備在當地更具意義。
需求大批預處置的海量外部數據源：假如你正在應用社交媒體數據反饋進行客戶感情監控，那麼當地的辦事器、儲備或是帶寬將無法知足關連解析任務的需要。這是一個代表的利用案例。在這個案例中，你應當應用基于公有云的大數據辦事所提供的社交媒體過濾辦事。
除了當地大數據性能之外的戰術性利用：假如你已經專門為某一利用配置了一個當地大數據平臺，比百家樂預測如專門用于百家樂 投注法非組織化數據源中的海量ETL（抽取轉換加載）操縱的Hadoop集群，那麼採用公有云可以更好地處置新的利用（比如多渠道營銷、社交媒體解析、地理環境空間解析、具有查詢性能的存檔、彈性數據科研沙箱），由於現有平臺并難受合處置這些利用，而公有云的按需辦事功能加倍強盛，也更具費效比。實質上，假如你需求盡可能快地佔有可處置拍字節級、流式、多組織化大數據的本事，那麼公有云解決計劃可能是唯一可行的選項。
巨大短期解析沙箱的彈性部署：假如你有一個需求試探型數據集市（即沙箱）的短期數據科研項目，并且這個沙箱的規模遠遠過份了正常的規模，那麼云可能將是你唯一可行、或是或許累贅得起的選項。在項目發動時期，你可以趕快牟取基于云的儲備空間和處置本事。而在項目了結之后，可以趕快開釋這些儲備空間和處置本事。我將這種模式稱為氣泡集市配置模式，這種模卡利百家樂網址式獨特合適云辦事。
假如你已經做了此中的任何一項，那麼基于云的大數據所面對的手段性疑問就并不是從哪里開端了。跟著基于云的大數據辦事的成熟，以及性價比、開拓性、敏捷性和可控制性的不停增加，疑問將成為你將在哪里休止下來。到2020年，陪伴百家樂算對子越來越多的利用和數據轉移至公有云，關于創造和運營專屬個人的大數據配置的方法可能會和現階段設計屬于個人的辦事器那樣不切實質。
