云計算的推廣和應用，讓人們開始生活在云的世界里。隨著云計算技術應用的日益廣泛，云上數據開發應用也越來越成為該領域關注的重點。對于云上數據開發和應用，中培偉業《云計算與虛擬化最佳實踐》楊老師也談了自己的觀點。

楊老師表示，云上數據開發已經成為云計算領應用技術的發展方向，如何做好云計算的開發應用，將直接關系到云計算在世界發展的前景。

楊老師表示，大數據和云計算已被視為一體兩面，但在云上開發大數據應用并非易事。在進行云上開發大數據應用之前，首先應該了解其關鍵要素。

云上大數據分析系統可以分成三個關鍵要素去考慮：

1. 分析的類型。根據信息密度和信息質量，需要選擇不同的分析服務。如銀行交易數據是高質量的信息，可以使用成熟的MPP RDBMS和自帶列存儲、機器學習庫的庫內分析技術，但像日志、用戶行為是低質量的信息，數據量非常大，但是它的信息密度是不高的，可以考慮具有高可擴展能力的廉價集群存儲，像NoSQL Database，并用企業級的SparkHadoop服務進行分析操作。

2. 數據傳輸效率。把數據上傳到云端，低密度數據的傳輸可能存在效率的問題，需要高速的端到云的傳輸技術，具有高壓縮比、高并發和高效傳輸協議的傳輸服務。

3. 數據存儲類型選擇，包括隨機對象存儲，大對象的存儲，本地盤和遠程存儲，和存儲的性價比。在云平臺上可以考慮有的數據做離線計算，對于低活躍度的數據可以使用大對象存儲。例如SwiftS3等。對于在線分析，需要IO吞吐率比較高，使用傳輸效率更好的本地SSD存儲、或者掛載外部SANiSCSI等陣列。

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