对于了解大数据的人肯定不会对Hadoop陌生,那到底什么是Hadoop即服务(HaaS)呢?本文将带你来一探究竟。 HaaS出现背景:
开源大数据框架Apache Hadoop已经成了大数据处理的事实标准,同时也几乎成了大数据的代名词,虽然这多少有些以偏概全。根据Gartner的估计,目前的Hadoop生态系统市场规模在7700万美元左右,2016年,该市场规模将快速增长至8.13亿美元。 但是在Hadoop这个快速扩增的蓝海中游泳并非易事,不仅开发大数据基础设施技术产品这件事很难,销售起来也很难,具体到大数据基础设施工具如Hadoop、NoSQL数据库和流处理系统则更是难上加难。客户需要大量培训和教育,付费用户需要大量支持和及时跟进的产品开发工作。而跟企业级客户打交道往往并非创业公司团队的强项。此外,大数据基础设施技术创业通常对风险投资规模也有较高要求。 种种这些就催生了众多Hadoop作为一种服务(HaaS)提供商的诞生。HaaS为不堪重负,渴求Hadoop,但又缺乏相应的内部资源或专业知识的数据中心管理员们提供了一个绝佳的机会。
HaaS的价值
与直接在物理机上部署Hadoop相比,很明显HaaS可以做到按需购买、按需使用,并且只为使用时间付费。同时,和其他“…即服务”的模式一样,如果你不再需要Hadoop环境了,现有的资源可以被用于其他的工作负载。 在物理机上部署Hadoop通常还需要专项的资金投资、数据中心的机柜空间、精密空调、电力和其他各种技术问题。而对于HaaS,用户需要考虑的只是管理一些额外的虚拟设备,或者投入一些资金在设备群集上。
HaaS标准:
用户需要什么样的HaaS呢?每家服务提供商之间的差别是巨大的。HaaS供应商们提供一系列的功能和支持,从基本的访问Hadoop软件到虚拟机,从“自行运行”(RIY)环境软件的预配置到包括工作监督和调整支持的全方位服务支持。对于HaaS的任何评价都应该考虑到如何更好的让每一项服务能够满足您的业务目标,同时尽量减少Hadoop和基础设施的管理问题。下面我们列举五个标准,也许可以帮助您区分不同的HaaS备选方案。
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