AWS、Azure、谷歌云：一場(chǎng)勢(shì)均力敵的大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)

　　Azure也有PowerBI和機(jī)器學(xué)習(xí)，并設(shè)有一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)中心。云平臺(tái)還包括一個(gè)搜索引擎。微軟公司的Cortana套件和認(rèn)知服務(wù)可以提供更先進(jìn)的智能功能。

　　大數(shù)據(jù)的好處

　　PBS公司在2016年播出了人臉大數(shù)據(jù)的紀(jì)錄片，引發(fā)了很多社會(huì)媒體關(guān)于大數(shù)據(jù)的討論和對(duì)話(huà)。這部紀(jì)錄片中顯示大數(shù)據(jù)的好處，人們對(duì)大數(shù)據(jù)有一種普遍的興趣，并表明大數(shù)據(jù)幾乎對(duì)每一個(gè)行業(yè)采用重大影響，其中包括零售，制造和營(yíng)銷(xiāo)等行業(yè)。

　　谷歌公司

　　谷歌公司的BigQuery資料服務(wù)使用一個(gè)類(lèi)似SQL的界面，對(duì)于大多數(shù)用戶(hù)來(lái)說(shuō)很直觀(guān)，甚至非技術(shù)的學(xué)習(xí)。它支持PB級(jí)的數(shù)據(jù)庫(kù)，并可以執(zhí)行每秒100,000行的數(shù)據(jù)流，以替代從云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的運(yùn)行。BigQuery同時(shí)支持地理復(fù)制，并且用戶(hù)可以選擇他們自己的存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

　　BigQuery是一個(gè)沒(méi)有一個(gè)專(zhuān)門(mén)的基礎(chǔ)設(shè)施的即收即付的服務(wù)，允許谷歌使用了大量的處理器來(lái)維持快速查詢(xún)次數(shù)。也支持park，Hadoop，Pig和Hive集成。企業(yè)也可以使用谷歌Analytics(分析)和DoubleClick。谷歌云數(shù)據(jù)流允許用戶(hù)進(jìn)行云數(shù)據(jù)服務(wù)排序。

　　谷歌提供其他的大數(shù)據(jù)服務(wù)，其中包括非關(guān)系型數(shù)據(jù)的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)CloudDatastore;可大規(guī)模擴(kuò)展的NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)CloudBigTable;機(jī)器學(xué)習(xí)的云管理平臺(tái)CloudMachine;以及一些輔助工具，如翻譯和語(yǔ)音轉(zhuǎn)換器。

　　值得一提的是，谷歌提供的大數(shù)據(jù)缺乏的是GPU實(shí)例。數(shù)據(jù)分析編寫(xiě)GPU代碼是一個(gè)高價(jià)值的技能，可以讓GPU獲得令人難以置信的性能提升。谷歌公司缺乏一個(gè)GPU實(shí)例系列是有點(diǎn)令人費(fèi)解，尤其是在2011年添加了AWS功能，并在2015年添加Azure。

　　AWS、Azure、谷歌云：一場(chǎng)勢(shì)均力敵的大數(shù)據(jù)競(jìng)爭(zhēng)

　　在許多方面，三大云計(jì)算供應(yīng)商在大數(shù)據(jù)服務(wù)方面步調(diào)一致，雖然在性能和使用需要一些實(shí)際的測(cè)試來(lái)辨別之間的差異。雖然谷歌可能具有搜索的優(yōu)勢(shì)，但落后于BI前端，微軟公司有Cortana優(yōu)勢(shì)。谷歌缺乏GPU實(shí)例也是一個(gè)顯著的差異。

　　正如任何產(chǎn)品一樣，這些大數(shù)據(jù)服務(wù)仍然處在他們的相對(duì)起步階段，將有不同的使用或數(shù)據(jù)依賴(lài)的情況。因此，用戶(hù)在AWS與Azure和谷歌之間進(jìn)行選擇是比較困難的。而確定最佳云服務(wù)的一個(gè)方法，就是在幾周的時(shí)間內(nèi)嘗試這些云服務(wù)，以獲得這些云服務(wù)工作的意義。