大数据服务大比拼：AWS VS. AzureVS.谷歌
【TechTarget中国原创】 对于企业用户来说，大数据服务是一项较具吸引力的云服务。三大巨头AWS、Azure以及谷歌都在力争夺得头把交椅，但是最后到底是哪一家能够取得王座之战的胜利呢？ 云市场正在快速发展，同样大数据服务也在不断地变化着。虽然因为这三大云供应商（亚马逊网络服务、微软Azure和谷歌）的起点是不同的，这使得云供应商之间的比较也变得更为困难，但那还是值得尝试的。 云大数据是谷歌公司一直以来在搜索应用方面拥有丰富经验具有协同效应的市场领域，但是亚马逊网络服务（AWS）和Azure则将吸纳一些有趣的初创企业以提升各自的竞争力。 其结果就是大数据服务因功能性和经济性方面的原因变得更具吸引力，从而获得良好发展前景。云用户们将在三大巨头的大数据服务应用争霸战中成为最后的赢家，但这场旷日持久的战争似乎会持续多年。 以下让我们逐一介绍AWS、Azure和谷歌三家现时今日的大数据服务。 亚马逊网络服务 AWS提供了内容极为广泛的大数据服务。例如，亚马逊弹性MapReduce就可以运行Hadoop 和 Spark，而Kinesis Firehose 和 Kinesis Streams 则提供了一种将大型数据集导入AWS的方法。用户可以在Redshift（这是一个PB级的数据仓库）中存储数据，并进行数据比较以便于实现成本降低。Amazon Elasticsearch则是一个在AWS中部署开源Elasticsearch工具的服务，它可用于诸如点击率和日志监控等分析应用。Kinesis Analytics可通过分析数据流辅助实现这一目标。 与谷歌公司不同的是，AWS提供了一整套更大型的数据存储选择。除了大量的AWS简单存储服务，它还提供了一个低延迟的NoSQL数据库DynamoDB；DynamoDB的Titan版可为Titan图形数据库提供存储服务； ApacheHBase则是一个PB级的NoSQL数据库；以及关系型数据库。 AWS还提供了一个商业智能（BI）服务QuickSight，它主要使用内存内并行处理技术以实现高速运行。它主要通过亚马逊机器学习和物联网平台实现，它们可将众多设备连接至云，并可扩展连接数以十亿计的设备和处理万亿数量级的消息。 总之，虽然谷歌公司在搜索和分析引擎方面拥有较大优势，但是AWS拥有更为广泛的服务、BI以及图形处理单元（GPU）实例。 微软Azure 对于分析应用来说，Azure有Data Lake Analytics，该服务使用专用的U-SQL（SQL与C++）和一个基于Hadoop的服务HDInsight。还有一个Azure Stream Analytics服务，它有一个使用全局元数据系统识别数据资产的Data Catalog，以及连接内部与云数据源并管理数据管道的Data Factory。 Azure的大数据存储服务是一个被称为Data Lake Store的Dadoop文件系统。这家云服务供应商提供了各种通用的存储产品，其中包括StorSimple、SQL 和NoSQL数据库以及存储块等。 Azure还配合提供了Power BI和机器学习服务，并设有一个物联网中心。它的云平台还包括了一个搜索引擎。微软的Cortana套件和Cognitive Services则提供了更高级的智能功能。 谷歌 谷歌公司的BigQuery数据服务使用了一个大多数用户（即便是非技术人员）都可直观学习使用、类似于SQL的接口。它可支持PB级数据库，它能够以每秒10万行的速度进行数据流处理，并作为在云存储中运行数据的替代选项。BigQuery还支持地域数据复制，即用户可以自行选择存储他们数据的位置。 BigQuery是一个无需专用基础设施实例的所用即所付服务，它能够让谷歌使用大量的处理器来维持低延迟的快速查询响应。与Spark集成，它还支持Hadoop、Pig和Hive。企业用户还可以使用谷歌的Analytics 和DoubleClick作为数据源，那是一个广告业用户收集供BigQuery使用数据的工具。谷歌的Cloud Dataflow还允许用户对云数据服务进行排序。 谷歌公司提供的其他大数据服务还包括一个用于非关系型数据的NoSQL数据库Cloud Datastore；一个大规模可扩展NoSQL数据库Cloud BigTable；一个针对机器学习应用的托管平台Cloud Machine Learning；以及诸如翻译器和语音转换器这类的辅助工具。 谷歌在大数据服务中所明显缺少的一个产品是GPU实例。鉴于GPU所带来令人难以置信的性能提升，为数据分析应用编写GPU代码确实是一个具有高附加值的技能。谷歌公司在GPU实例产品系列的缺失着实有点让人颇为费解，尤其是AWS公司在2011年就推出了该类服务，而Azure则在2015年新增了该服务。 AWS、Azure和Google：一场你追我赶的大数据应用竞赛 在大数据服务的很多方面，云供应商三大巨头都是步调一致的，但是在性能和易用性方面还是存在着一些差异的，这需要通过实际测试才能予以区分。虽然谷歌公司可能在搜索技术上拥有一定优势，但它在BI前端应用方面落后，而拥有Cortana的微软则在此拥有先机。谷歌公司GPU实例的缺失也是一个显著的区别。 鉴于大数据产品服务如此繁多，而所有的产品都还处于生命周期的初期，它们之间的差异还会因用例或数据类型不同而不同。要在三巨头中做出选择将是比较困难的。确定最适合你自己的云服务的一个方法就是在沙箱中用几个星期的时间来试用各种服务以便掌握它们的第一手使用体验和价格信息。
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