在云端部署大数据应用时，企业有各种各样的选择，而且选择的数量还在不断增加中。拥有更多的选择意味着IT团队也要做出一些重要的决定。他们应该信赖云设备还是自己构建必要的基础架构呢？

　　大数据云设备的第一波浪潮始于去年。Cloudera、EMC、Yahoo旗下Hortonworks、Infobright、MapR Technologies和YottaStor都加入了这场游戏。

　　使用大数据设备对于企业来说有很多好处，首先是便捷。但是通常第三方大数据工具的高成本驳斥了这个好处。

　　“厂商配置了这些类型的设备，拥有大数据分析深入直接的经验，因此他们尝试将设备和合适的存储、内存、带宽、软件结合在一起，网络经常是大数据需求中容易忽视的部分，”Evan Quinn，他是Enterprise Strategy Group的分析师。最终，IT部门不再必须确定如何配置这个系统。

　　此外，设备经常捆绑了管理软件和维护服务，不再只是关注设备硬件，而是协助企业符合业务目标。

　　“为了实现这一点，大数据项目需要交付引人注目的业务好处，”Charles Zedlewski表示，他是Cloudera的产品副总裁，“有时候，企业关注于技术的优雅，而没有清晰的业务目标。”大数据工具也有一些潜在的缺点，包括安全问题。企业牵扯到财务服务和医保可能就不希望将其数据放到第三方提供商的云中。

　　另外，性能会受阻。大数据厂商典型的提供泛型平台，可能对于企业的唯一应用并不会优化。

　　成本是另一个问题。“价格有巨大的变化，开始是一万美金，有时候会超过一百万美金，”Zedlewski说道。

　　尽管大数据云设备简化了部署，他们不是简单的插入式系统。有很多的支持和维护问题。IT部门需要追踪版本控制问题；他们还不得不让数据进入大数据工具中，结果来自于这个设备。因此，企业需要要把程序放在合适的地方备份，在改变时迁移数据。

　　ESG发现，尽管大数据云应用代表了实施的大多数，大约10%-15%，这个数字还在上升，“在未来半年到一年中，我预计大数据厂商将会提出更多有吸引力的云设备产品，”Quinn表示。