这个说法确实很有趣。我们选择谷歌的MapReduce框架作为2009年排名第一的新兴企业技术的理由是，这项技术能让某些东西完全焕然新生：即使用商用硬件对超大规模的数据完成分析。

　　随着这项技术的出现，云成为一次性大规模数据处理的完美之所：将现有数据的复件上传，无论是大块头的数据仓库还是小容量的内部博客文件都可以这么做——因此你无需考虑可用性或者在你只使用一次的基础架构上投资。去年四月，亚马逊公司的Elastic MapReduce加入云服务的家庭就在意料之中。

　　MapReduce并不是唯一参与这场竞争的产品。使用分行式数据库进行大规模数据处理是分析应用软件重获青睐的老办法。标准的以SQL为基础的数据库有着众所周知的性能局限。因此为什么不将你的SQL数据上传到云上的专用处理服务上，让提供商将其转化为非SQL的格式来执行工作任务呢？

　　以云为基础的研发平台还能提供其他产品很难实现的能力。Salesforce公司的Force.com已经为构建多用户租赁网络应用软件提供了丰富的研发环境。微软公司的Azure也承诺说汇集了微软和第三方提供的综合性服务，这就比用户自己承担配置任务要好得多。

　　当人们在探讨云服务时，他们通常关注的是用低成本的解决方案能取代平常的非关键性IT事务，比如说电子邮件或者演示和测试平台。但是云最有趣的潜力是作为交付互联网服务的平台使用，在无需前端费用的前提下将全新的能力快速交付给用户。希望通过云服务的战略性优势并将其结合到现有流程和基础架构中的企业将在未来十年中会充分享受到云服务带给他们的巨大收益。