大數(shù)據(jù)服務對于企業(yè)云來說頗具吸引力，亞馬遜AWS，微軟Azure和谷歌公共云為此在市場中激烈競爭，但哪家公司會脫穎而出呢？
　　
　　云計算的市場正在迅速發(fā)展，而大數(shù)據(jù)業(yè)務也在不斷變化。雖然這對于云計算供應商來說比較困難，這是值得嘗試的，而這對于全球領先三大云計算供應商（亞馬遜網(wǎng)絡服務，微軟Azure和谷歌公共云）來說也是不平等的。
　　
　　在云計算和大數(shù)據(jù)具有協(xié)同效應的市場區(qū)域，谷歌公司在搜索方面經(jīng)驗非常豐富有但亞馬遜網(wǎng)絡服務（AWS）和微軟Azure吸引一些有趣的初創(chuàng)公司增加價值。
　　
　　而大數(shù)據(jù)服務這個充滿活力的服務無論從性能和經(jīng)濟的角度來看越來越有吸引力。云計算用戶將最終從三個云計算巨頭之間的大數(shù)據(jù)競爭中獲益，不過這看起來將要持續(xù)多年。
　　
　　以下仔細看一下亞馬遜AWS，微軟Azure和谷歌公共云目前提供的大數(shù)據(jù)服務：
　　
　　亞馬遜網(wǎng)絡服務
　　
　　亞馬遜網(wǎng)絡服務（AWS）擁有廣泛的大數(shù)據(jù)服務。例如亞馬遜彈性MapReduce，運行Hadoop和Spark而KinesisFirehose和KinesisStreams提供了大數(shù)據(jù)集到AWS。用戶可以通過Redshift存儲數(shù)據(jù)，Redshift是通過數(shù)據(jù)壓縮以幫助降低成本PB級規(guī)模的數(shù)據(jù)倉庫，開源軟件Elasticsearch是部署在AWS中的分析工具，提供如點擊率和日志監(jiān)控等服務。并通過Kinesis補充分析數(shù)據(jù)流。
　　
　　值得一提的是，谷歌提供的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品缺乏的就是GPU實例。
　　
　　與谷歌公司相比，AWS有一個更大的數(shù)據(jù)集的存儲選擇。除了大量的AWS簡單存儲服務的農(nóng)場以外，還擁有低延遲的NoSQL數(shù)據(jù)庫；為Titan圖形數(shù)據(jù)庫提供存儲服務的DynamoDBTitan；PB級的NoSQL數(shù)據(jù)庫和關系數(shù)據(jù)庫ApacheHBase。
　　
　　AWS還具有一個商務智能（BI）服務，QuickSight可以采用并行的方式，在內(nèi)存中實現(xiàn)高速處理。這是亞馬遜機器學習和物聯(lián)網(wǎng)的AWS聯(lián)網(wǎng)（IoT）平臺，該平臺的設備連接到云中，并可以擴展到數(shù)十億美元的設備和萬億條消息。
　　
　　雖然谷歌公司具有邊緣的搜索和分析引擎，而AWS的服務范圍更廣，并有雙圖形處理單元（GPU）的實例。
　　
　　微軟Azure
　　
　　對于分析，微軟Azure有數(shù)據(jù)分析湖，它采用專有的U-SQL與SQL和C++，以及基于Hadoop的服務的HDInsight。此外，還有Azure的分析數(shù)據(jù)服務DataFactory，使用全局元數(shù)據(jù)系統(tǒng)識別數(shù)據(jù)資產(chǎn)和數(shù)據(jù)工廠，其中連鎖內(nèi)部部署和云數(shù)據(jù)源和管理數(shù)據(jù)管道。
　　
　　數(shù)據(jù)存儲湖是Azure在Hadoop文件系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)存儲服務。云服務提供商有廣泛的通用存儲產(chǎn)品，包括StorSimple，SQL和NoSQL數(shù)據(jù)庫和存儲塊。
　　
　　Azure也有PowerBI和機器學習，并設有一個物聯(lián)網(wǎng)中心。云平臺還包括一個搜索引擎。微軟公司的Cortana套件和認知服務可以提供更先進的智能功能。
　　
　　大數(shù)據(jù)的好處
　　
　　PBS公司在2016年播出了人臉大數(shù)據(jù)的紀錄片，引發(fā)了很多社會媒體關于大數(shù)據(jù)的討論和對話。這部紀錄片中顯示大數(shù)據(jù)的好處，人們對大數(shù)據(jù)有一種普遍的興趣，并表明大數(shù)據(jù)幾乎對每一個行業(yè)采用重大影響，其中包括零售，制造和營銷等行業(yè)。
　　
　　谷歌公司
　　
　　谷歌公司的BigQuery資料服務使用一個類似SQL的界面，對于大多數(shù)用戶來說很直觀，甚至非技術的學習。它支持PB級的數(shù)據(jù)庫，并可以執(zhí)行每秒100,000行的數(shù)據(jù)流，以替代從云存儲數(shù)據(jù)的運行。BigQuery同時支持地理復制，并且用戶可以選擇他們自己的存儲數(shù)據(jù)。
　　
　　BigQuery是一個沒有一個專門的基礎設施的即收即付的服務，允許谷歌使用了大量的處理器來維持快速查詢次數(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)流允許用戶進行云數(shù)據(jù)服務排序。
　　
　　谷歌提供其他的大數(shù)據(jù)服務，其中包括非關系型數(shù)據(jù)的NoSQL數(shù)據(jù)庫CloudDatastore；可大規(guī)模擴展的NoSQL數(shù)據(jù)庫CloudBigTable；機器學習的云管理平臺CloudMachine；以及一些輔助工具，如翻譯和語音轉(zhuǎn)換器。
　　
　　值得一提的是，谷歌提供的大數(shù)據(jù)缺乏的是GPU實例。數(shù)據(jù)分析編寫GPU代碼是一個高價值的技能，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GPU實例系列是有點令人費解，尤其是在2011年添加了AWS功能，并在2015年添加Azure。
　　
　　AWS、Azure、谷歌云：一場勢均力敵的大數(shù)據(jù)競爭
　　
　　在許多方面，三大云計算供應商在大數(shù)據(jù)服務方面步調(diào)一致，雖然在性能和使用需要一些實際的測試來辨別之間的差異。雖然谷歌可能具有搜索的優(yōu)勢，但落后于BI前端，微軟公司有Cortana優(yōu)勢。谷歌缺乏GPU實例也是一個顯著的差異。
　　
　　正如任何產(chǎn)品一樣，這些大數(shù)據(jù)服務仍然處在他們的相對起步階段，將有不同的使用或數(shù)據(jù)依賴的情況。因此，用戶在AWS與Azure和谷歌之間進行選擇是比較困難的。而確定最佳云服務的一個方法，就是在幾周的時間內(nèi)嘗試這些云服務，以獲得這些云服務工作的意義。

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