【.com快译】云计算通过快速部署、低资本成本和可扩展性，为企业带来巨大价值。然而，选择IaaS或PaaS解决方案会对云项目的回报速度和应用程序开发的价值实现时间产生重大影响。将大数据解决方案部署到云端时，早期的一个讨论点和常见的架构决策是选择IaaS解决方案还是PaaS解决方案。大多数大型云服务提供商同时提供高度专业化的PaaS功能和更灵活的IaaS功能，让架构师可以选择功能、成本、速度和可扩展性的合理平衡。大数据市场中的IaaS解决方案通常是通常部署在企业本地，但部署在云服务提供商环境中的虚拟机中的技术。Hadoop、Cassandra和MongoDB等技术通常部署在公共云上，其架构类似于本地环境。PaaS解决方案为范围广泛的用户提供了广泛的功能集，通常通过一组标准的API公开，可以通过编程方式利用这些API来快速开发和部署应用程序。AWS的常见PaaS解决方案包括：用于数据仓库的Redshift和用于NoSQL数据库服务的DynamoDB。Google在提供PaaS功能的同时，还提供了Bigtable（key/value存储系统）和BigQuery（一种高度可扩展的数据分析引擎，支持类似于SQL的大规模数据集查询）。虽然每种解决方案都有独特的优势，但实际采用情况会有所不同，具体取决于具体的运营需求和技术功能要求。IaaS和PaaS之间的一些常见权衡如下：IaaS使云能够部署为与用于本地大数据解决方案的技术架构非常相似。将基于云的架构与供应商认证计划和顶级应用程序框架紧密结合在一起。使应用程序和工作负载在云服务提供商之间更具可移植性。可以考虑范围更广的云，包括提供更传统托管服务的提供商。需要更广泛的技能，包括系统管理和操作。定价通常基于与计算和存储资源相关的小时费用。PaaS通过使用程序化的服务消费方法来缩短实现价值的时间。通过完善PaaS功能获得成熟的可扩展性：首先作为云提供商的内部技术，然后作为PaaS功能提供给外部用户。定价模型通常基于迁移的数据量或对特定API的请求数。在云中构建大数据解决方案时，在考虑IaaS和PaaS功能以确定哪个更适合您的特定用例和工作负载时，有几个关键问题需要评估：技能集评估——PaaS解决方案需要更低操作开销和较少的系统级技能，但确实需要开发人员有经验并熟悉用于调用PaaS解决方案的特定API和方法。应用程序支持——许多大数据部署环境正在利用现成的工具进行可视化和预测分析，这通常需要在数据平台（例如用于PaaS和IaaS部署的平台）中进行认证。您应该评估所有PaaS解决方案，以确保API符合未来将集成的其他工具。成本模型——IaaS和PaaS之间的成本模型有很大不同。PaaS系统会以使用为基础，所以意想不到的负载会对成本产生意想不到的影响，而IaaS是基于可用的计算能力，所以可能会出现为环境配置过多资源，分配未使用资源的浪费钱。就构建大数据平台而言，云计算提供了灵活的选择：可以快速部署的PaaS方案，以及灵活易移植的IaaS方案。您的企业应从核心需求和技术要求入手，以确定最适合您的路径。原文：DeployingBigDataSolutionsintheCloud–UseIaaSorPaaS?/*StyleDefinitions*/table.MsoNormalTable{mso-style-name:Normaltable;mso-tstyle-rowband-size:0;mso-tstyle-colband-大小：0；mso-style-noshow：是；mso-style-priority：99；mso-style-parent：“”；mso-padding-alt：0cm5.4pt0cm5.4pt；mso-para-margin：0cm;mso-para-margin-bottom:.0001pt;mso-pagination:widow-orphan;font-size:10.5pt;mso-bidi-font-size:11.0pt;font-family:"Calibri",sans-serif;mso-ascii-font-family:Calibri;mso-ascii-theme-font:minor-latin;mso-hansi-font-family:Calibri;mso-hansi-theme-font:minor-latin;mso-font-kerning:1.0pt;}【.com独家翻译，合作站点转载请注明出处】
