云是大数据的好地方吗？
这是一个有争议的问题，答案根据你问谁而变化。
上周我参加了波士顿的惠普大数据会议，惠普客户和一位高管告诉我，大数据不适合公共云。
我听说过很多云供应商告诉我相反的。
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CB Bohn是Etsy的高级数据库工程师，以及HP的Vertica数据库的用户。Bohn表示，在线市场使用公共云进行一些工作负载，但其主要函数耗尽了一个共同位置中心。他说，公司对公司举起并将其移植到公共云中没有意义，将Vertica SQL和Hadoop工作量升级到公共云中。本公司将港口港口将所有数据港口港口港口进入云端。然后，一旦转移到云端，公司将不得不支付将其存放在那里的持续成本。与此同时，该公司拥有一家在房屋内设立和专业知识的Co-Lo设施，以管理运行这些计划所需的基础设施。Bohn说，云只是etsy的大数据不好。
惠普大数据软件部门的业务发展副总裁克里斯Selland表示，大多数公司的客户没有以大数据为实质的方式使用云。也许这是因为惠普的大数据云名为Helion，并不像Say亚马逊Web服务或Microsoft Azure一样成熟。但是，Selland表示，具有技术挑战（如数据流通能力和数据延迟）以及非技术原因，例如公司高管对不云的数据更加舒适。
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Bohn不完全反对云。为了快速，大型加工工作云很棒。“Spikey”工作负载需要快速访问大量计算资源是云的理想选择。但是，如果一个组织对计算和存储资源不断需要，如果购买商品硬件并自己运行它可能会更有效。
像亚马逊Web服务这样的公共云供应商做出反对的论点。我问amazon.com CTO Werner vogels最近关于私人云他认为，当AWS可以向他们提供时，企业不应浪费建设数据中心基础设施的时间。2020欧洲杯预赛Bohn认为，只需在长期内购买设备就可以更便宜。
随着公共云已经成熟，很明显仍然有一个关于云对云对的工作负载有什么争论的争论。
这个问题的真实答案是它取决于业务。对于出生在云中并在云中拥有所有数据的启动公司，可以在云中进行数据处理是有意义的。对于拥有大数据中心占地面积的公司或建立共同定位基础设施的2020欧洲杯预赛公司，那么可能没有理由抬起和转移到云端。每个企业都有自己的具体用例，其中一些可能对云等有利，其他事物可能是不可能的。