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2．高速网络接入。
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3．资源池。
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4．快速的系统弹性。
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5．可以衡量的服务。
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同时满足这5个特性的才是云计算。很容易就能发现，麦肯锡的定义与NIST的定义有很多相似之处。你可以在NIST的网站获取更多云计算领域的相关信息。〔4〕
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任何事情都有好的一面和坏的一面，有强项与弱项，有优点与缺点，云计算也一样。一个组织要了解足够多的信息以做出正确的选择。毋庸置疑，未来在高级分析领域，云计算将得到越来越广泛的应用，开发类的工作更是如此。但随后我们也将看到，对于生产性的工作，云计算的应用方式还不是非常清晰。我们将讨论2种不同类型的云：（1）公有云；（2）私有云。
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4.4.1 公有云
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公有云已经获得了相当多的宣传与关注。对公有云的用户来说，他们将自己的数据上传至外部的某一云计算系统中，获得系统所分配的资源以进行数据处理工作，最后系统会根据用户的使用量向他们收取相应的费用。
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这种模式很显然有许多优点。
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■ 网络接入是必要的，用户只为他们的使用而付费。
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■ 用户不再需要去构建一个能满足其最大资源需求的系统，然后承担大部分时间系统资源闲置的风险。
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■ 如果有突发性的任务处理需求，在公有云环境下，用户可以很快地得到新的系统资源，用户只需要为这些新资源付费即可。
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■ 系统部署通常来说很快。只要可以连接到公有云环境，用户上传了自己的数据，立刻就可以开始分析工作。
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■ 根据公有云的定义，数据是保存在企业内部防火墙之外的系统中，这让不同区域之间的数据共享变得相当简单，任何人都可以被授予登录系统并使用这些数据的权限。
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同时，公有云也存在一些缺陷。
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■ 通常来说，公有云不会提供性能方面的承诺。根据公有云的定义，在同一时间可以有很多人对同一份数据或资源发起一系列的大型查询。当然，您也可以购买一台只供您自己使用的云服务器。
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■ 这会带来性能方面巨大的不确定性。一旦提交了一项处理任务，系统能在多长时间内完成是不确定的。历史的经验可以作为判断依据，但并不能保证这一次会一样。
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■ 对数据安全性的担忧一直存在。虽然很多人可能认为这种担心没有必要，因为这只具有理论上的可能性，但人们对数据安全性的认识本身就是一个大问题。
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■ 如果被广泛地使用，公有云可以变得非常昂贵，因为它会对每一个用户的所有使用行为进行收费。效率不高的“坏”查询可能会耗费大量的系统资源，而现在这些“坏”查询在你自己的系统里也会出现，但不会带来任何直接的实际成本，而在公有云环境下，你却可能因此被收取一大笔费用。
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■ 如果需要对数据进行持续跟踪，并对数据的保存地域有明确的要求，那么就无法使用公有云。在公有云环境下，你甚至无法确定数据是不是还全部保存在本国范围内。
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通过上面的分析，你认为公有云适合哪些场景？哪些场景不适合使用公有云？
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云计算的硬件资源是弹性的，这意味着在任何时间都可以很容易地增加新的硬件资源。这也意味着可以很容易地在某一台服务器上增加更多的CPU、存储与内存，然后获得更多的计算能力。在任何时候，你也可以直接使用10台或更多的服务器，只要你为此付费。请注意，这种扩展性与MPP系统的扩展性是不同的。公有云的大部分服务器是各自独立运行的，MPP则是一个单一的大系统。如果一个企业有许多中小型的处理过程和任务，云计算将可以发挥巨大的作用。然而，假如有一些超大型任务，且每个任务都超过了单个云计算服务器的处理极限，这时云计算就没什么用了。虽然MPP软件可以在云内运行，但云环境下的底层硬件设备是不确定的，可能随时发生变化，这对MPP软件的处理性能有非常不利的影响。
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也许，对公有云来说，最适合的使用方式是纯粹的研发类工作。在这种情况下，系统性能的不确定性变得没那么重要。如果一个分析专家想对某些新的数据进行实验性地探索研究，希望发现这些数据的价值，公有云则是一个非常好的选择。分析专家可以把大部分的时间放在分析、探索等工作上，而不需要考虑性能的问题。只有在准备进行分析流程的部署时，系统性能才会变成一个关键问题。对于那些不是非常重要的分析流程，甚至某些流程的部署工作，公有云都是一个可行的长期选择。
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当数据安全是一个大问题时，公有云也将麻烦重重。有必要为公有云应用好的安全协议和工具，并保证公有云环境的高度安全性。唯一不在你控制范围的是，云服务提供商企业中的员工。如果他们是某种程度上的小偷或者黑客，他们将会对使用公有云的企业造成损害。这样的事情发生的概率极低，但是安全漏洞造成的公众抗议将更加严重，尤其是造成安全漏洞的是云服务提供商企业的员工而不是使用该服务的企业的员工时。将敏感的数据放到云上需要制定一个强大的安全计划，否则，永远不要这么做！
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