本篇教程介绍了大数据分析和移动化如何满足开放云架构需求，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对大数据云计算大数据分析的理解更加深入。

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    分析和解析数据的能力能够为服务提供商、科研院校、企业、出船工公司以及小型企业带来数不清的成长机会。然而这些机会并非绝无挑战而存在。

    管理TB、PB乃至EB的数据将会逐渐成为一种规范，而且云提供商需要考虑这些数据如何使用以及如何授权访问。对于任何寻求在大数据分析上进行掘金的云提供商而言，不管是内部使用，还是构建面向客户的服务，开发出这样的战略都是必须的。

    不管从什么时候开始处理不断增加的数据，这些数据如何存储会成为通用的问题。谁可以访问这个数据，期望转移多少数据都会成为主要的问题。开放云架构通过更加有效地扩展存储，以及集成企业存储平台提供了可能的解决方案，而这二者也是大数据时代两个主要的需求。

    作为一种用例，移动化已经成为云如何解决大数据挑战最好的案例。对于刚开始从事这项工作的人，移动设备上有限的存储意味着平板电脑和智能手机应用通常需要从云端“借用”传统存储和计算资源。

    还有一个领域云计算解决了一个更大的问题：交互性。尽管跨移动设备的用户行为是类似的，但是收集关于这种行为的数据架构和流却差异很大。此外，每一种移动分析服务提供商都有自己的方法来存储用户行为数据。

    此外，用户在其移动设备上同各种内置应用交互，而且他们需要一定程度上的交互性，从而将数据在不同的平台之间转移，这个问题在多种具有竞争管理的移动应用平台和生态系统中急剧增加。移动用户希望任何公开有效的内容或者应用，而不用关心移动平台。无线载体的用户希望对于应用得到同样的访问，他们想要从 Windows台式机应用商店购买音乐，然后同步播放列表到移动设备上，或者是安卓或者iOS上运行的音乐播放器。

    这就需要在数据驱动的世界的平台无关性，这种需求加速了开放云的发展，不仅仅是给用户提供了转移数据的权利，也推进了联合性，为基础架构环境提供了一个完整的视图，创建了开发者社区的协作。回到刚才的例子上，移动应用需要同服务保持一致地工作，不用考虑所运行的移动操作系统，或者在其背后的云提供商。在云提供商之间还是会存在紧张感，他们可能会尝试通过专属平台锁定用户。

    开放云这个术语经常使用，却鲜少定义，引入了广泛的架构特征、特性和功能。开放云拥有开放应用程序接口。开放云为用户提供了按需转移数据的能力。开放云具有联合性，能够让企业在不同的云环境之间转移相同的数据。而且开放云具有基础架构的完整视图。最后，开放云还拥有一个协作的开发者社区，而非基于托管的遗留软件。

    随着企业面临的经济压力、资源限制以及技能短板不断增加，对于云计算的兴趣，尤其是开放云的兴趣也逐渐增长。在私有云和公有云之间的探讨将企业推向了混合云的方向，一种更加灵活的云计算模型，但厂商锁定依然存在。然而开放云提供了减轻这些担忧的互操作性。
   

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