零门槛构建弹性大数据云分析平台

周期特别长，涉及机房选择、硬件采购、集群部署、测试调优、数据服务、运维管理等诸多环节。

成本高：成本分为两类，一类是服务器、存储、网络、运维、IDC等显性成本，另一类是业务影响、资源闲置、弹性扩容、一次性资金投入等隐性成本。这些成本的投入是确定的，但产出却是未知的。

门槛高：近些年大数据技术蓬勃发展，数据集成、数据存储、分析计算及数据作业每个维度都有很多细分的技术，任何一个技术都需要投入专人进行深入研究，对于普通企业来说人才门槛很高。

见效慢：大数据分析平台需要自始至终不断地进行迭代和修正，直至数据质量符合预期，数据分析结果可信，才能真正达到极致弹性性能、高可靠、多场景应用的效果。

大数据分析平台建设之云托管

自建大数据分析平台种种不足的背景下，云托管应需而生，原因有三：其一、企业甩掉重资产的包袱；其二、大数据技术趋于成熟，企业不再聚焦于大数据技术本身，而是需要一批具有大数据技能的人来做大数据的开发；其三、云厂商结合自身的优势，提供了云上大数据托管平台。

自建大数据分析平台通常是基于开源Hadoop平台，而云托管是把自建开源Hadoop平台转化为企业级、标准型大数据分析平台，具备统一集群管理、完备的监控报警、计算与存储分离、弹性扩容、按需构建、数据安全、低门槛运维、丰富云生态对接等优势。

EMR提供了基础资源、平台管理、数据存储、数据集成、计算引擎、数据使用和作业管理等平台能力，对于所有组件都提供了完备的监控报警，任何组件异常都可以第一时间做报警并且通知到用户，同时基于平台提供了智能的运维管理、调度等

（编辑：南昌站长网）

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