分析和解析數據的能力能夠為服務提供商、科研院校、企業、出船工公司以及小型企業帶來數不清的成長機會。然而這些機會并非絕無挑戰而存在。

管理TB、PB乃至EB的數據將會逐漸成為一種規范，而且云提供商需要考慮這些數據如何使用以及如何授權訪問。對于任何尋求在大數據分析上進行掘金的云提供商而言，不管是內部使用，還是構建面向客戶的服務，開發出這樣的戰略都是必須的。

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不管從什么時候開始處理不斷增加的數據，這些數據如何存儲會成為通用的問題。誰可以訪問這個數據，期望轉移多少數據都會成為主要的問題。開放云架構通過更加有效地擴展存儲，以及集成企業存儲平臺提供了可能的解決方案，而這二者也是大數據時代兩個主要的需求。

作為一種用例，移動化已經成為云如何解決大數據挑戰***的案例。對于剛開始從事這項工作的人，移動設備上有限的存儲意味著平板電腦和智能手機應用通常需要從云端“借用”傳統存儲和計算資源。

還有一個領域云計算解決了一個更大的問題：交互性。盡管跨移動設備的用戶行為是類似的，但是收集關于這種行為的數據架構和流卻差異很大。此外，每一種移動分析服務提供商都有自己的方法來存儲用戶行為數據。

此外，用戶在其移動設備上同各種內置應用交互，而且他們需要一定程度上的交互性，從而將數據在不同的平臺之間轉移，這個問題在多種具有競爭管理的移動應用平臺和生態系統中急劇增加。移動用戶希望任何公開有效的內容或者應用，而不用關心移動平臺。無線載體的用戶希望對于應用得到同樣的訪問，他們想要從 Windows臺式機應用商店購買音樂，然后同步播放列表到移動設備上，或者是安卓或者iOS上運行的音樂播放器。

這就需要在數據驅動的世界的平臺無關性，這種需求加速了開放云的發展，不僅僅是給用戶提供了轉移數據的權利，也推進了聯合性，為基礎架構環境提供了一個完整的視圖，創建了開發者社區的協作。回到剛才的例子上，移動應用需要同服務保持一致地工作，不用考慮所運行的移動操作系統，或者在其背后的云提供商。在云提供商之間還是會存在緊張感，他們可能會嘗試通過專屬平臺鎖定用戶。

開放云這個術語經常使用，卻鮮少定義，引入了廣泛的架構特征、特性和功能。開放云擁有開放應用程序接口。開放云為用戶提供了按需轉移數據的能力。開放云具有聯合性，能夠讓企業在不同的云環境之間轉移相同的數據。而且開放云具有基礎架構的完整視圖。***，開放云還擁有一個協作的開發者社區，而非基于托管的遺留軟件。

隨著企業面臨的經濟壓力、資源限制以及技能短板不斷增加，對于云計算的興趣，尤其是開放云的興趣也逐漸增長。在私有云和公有云之間的探討將企業推向了混合云的方向，一種更加靈活的云計算模型，但廠商鎖定依然存在。然而開放云提供了減輕這些擔憂的互操作性。

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