云计算平台上的大数据服务

以上我们介绍了大数据技术发展依赖的各个重要技术栈。很显然，和传统的应用开发相比，大数据技术相对更加复杂。它不仅涉及复杂的编程框架，还需要一个专业的运维体系。这使得大部分普通企业用户很难自己来搭建大数据开发环境。所以云计算平台在基础云服务之外，也开始结合云计算资源提供大数据服务。阿里云上的MaxCompute是一个全托管的大数据SaaS服务，用户甚至无需管理主机基础设施，直接按照大数据计算任务量付费。顺便说一下，这种直接将计算服务提供给开发者的模式被称为“无服务器”(Serverless)计算，它的目的是为了简化开发工作中的运维任务，让开发者聚焦在应用开发上。不仅仅是大数据领域，在AI，物联网等其他技术领域，无服务器服务模式正在日益成为主流。E-MapReduce则是一整套大数据相关的PaaS服务，用户可以选择利用现成的服务在自己控制的云主机上完成部署，客户主要支付的是基础云的资源费用。和阿里云类似，亚马逊AWS等其他云计算平台也提供丰富的大数据相关平台服务。

应用领域

我们前面提到大数据技术起源于搜索引擎应用。在随后的十多年中，它的主要应用场景依然还是在互联网领域。最常见的应用包括计算广告(依据用户和内容数据动态决定广告投放策略和定价)，内容检索和推荐(百度、头条)，商品推荐和营销活动优化(淘宝、拼多多)。不要小看这几个场景，它们几乎和互联网用户上网过程中的每一分秒都有关系，所以创造了巨大的经济价值。

数据的价值当然不仅仅局限于互联网行业，几乎每个产业都有机会在大数据技术的帮助下发掘出数据的价值，或者改善运营效率，或者发现出新的业务机会。金融行业是较早的受益者。银行贷款业务中的风险控制、零售和结算业务中的欺诈发现、保险业务中的精算和保单个性化定价、证券行业中的期货定价和股价预测等都实实在在在创造出财富。

（编辑：揭阳站长网）

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