1.套裝軟件搭配自組硬件
 
　　目前包括Hadoop、Greenplum以及Aster Data都有純軟件產(chǎn)品以及軟硬件整合的一體機(jī)產(chǎn)品，如果企業(yè)選擇以純軟件產(chǎn)品，雖然具有可以自由搭配硬件的優(yōu)勢(shì)，但卻也相對(duì)挑戰(zhàn)企業(yè)的技術(shù)能力，因?yàn)檐浖臄?shù)據(jù)處理效能是否可以充分發(fā)揮，往往與所搭配的硬件規(guī)格、平臺(tái)架構(gòu)以及系統(tǒng)調(diào)校有關(guān)。
 
　　一般來(lái)說(shuō)，企業(yè)在評(píng)估數(shù)據(jù)處理平臺(tái)時(shí)，如果選擇采用軟件型態(tài)的解決方案，通常都具有強(qiáng)大的系統(tǒng)架構(gòu)規(guī)畫能力與維護(hù)能力。不過(guò)，臺(tái)灣有家晶圓公司為了解決大數(shù)據(jù)問(wèn)題，1年多前開(kāi)始尋找各種軟硬件的大數(shù)據(jù)解決方案，最后則決定以Hadoop搭配x86架構(gòu)，作為發(fā)展大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的主軸。然而，在第一階段的概念驗(yàn)證結(jié)束后，這家晶圓廠商公司小規(guī)模試行，并且部署了10～20臺(tái)服務(wù)器，卻發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理效能不如預(yù)期，理論上，以Hadoop架構(gòu)可以幾分鐘完成的數(shù)據(jù)量，最后卻花費(fèi)了1小時(shí)，其中的關(guān)鍵在于企業(yè)IT人員對(duì)Hadoop技術(shù)的掌握能力不足，以致于造成MapReduce程式與HDFS、Linux相互爭(zhēng)奪硬件資源，最后導(dǎo)致當(dāng)機(jī)。
 
　　2.軟硬件整合的一體機(jī)
 
　　相較于軟件解決方案的技術(shù)門檻，以硬件形式推出的一體機(jī)，不僅同時(shí)具有軟硬件整合的優(yōu)勢(shì)，更重要是，系統(tǒng)效能調(diào)校也已經(jīng)做到最佳化，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，采用一體機(jī)可以大幅節(jié)省部署大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)的時(shí)間，后續(xù)的維護(hù)也比較輕松，不過(guò)，一體機(jī)通常會(huì)配置比較貴的硬件，因此，成本效益的考量仍舊是企業(yè)必須斟酌的地方。
 
　　目前IBM、Teradata、惠普、甲骨文、精誠(chéng)資訊Etu以及EMC都推出了大數(shù)據(jù)一體機(jī)產(chǎn)品。不過(guò)，各家廠商所采用的數(shù)據(jù)處理技術(shù)是否具有開(kāi)放性，將是企業(yè)未來(lái)面臨擴(kuò)充時(shí)能否無(wú)痛轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵。以EMC的產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，雖然是采用MapReducer的理論來(lái)做分散運(yùn)算，但儲(chǔ)存技術(shù)是來(lái)自EMC的MapR File System，而非Hadoop的HDFS，因此，雖然可以橫向擴(kuò)充，但儲(chǔ)存技術(shù)就必須依循EMC的發(fā)展。
 
　　各大數(shù)據(jù)廠商為了因應(yīng)大數(shù)據(jù)需求，不可能沿用10年前就開(kāi)始發(fā)展的數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，因此過(guò)去2年并購(gòu)動(dòng)作頻頻，IBM收購(gòu)數(shù)據(jù)分析公司Netezza、惠普買下了即時(shí)分析平臺(tái)Vertica、數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)廠商Teradata并購(gòu)Aster Data、儲(chǔ)存大廠EMC更接連收購(gòu)數(shù)據(jù)倉(cāng)儲(chǔ)廠商Greenplum以及磁碟陣列廠商Isilon，這些數(shù)據(jù)大廠通過(guò)并購(gòu)所取得的技術(shù)，目前都已經(jīng)與既有產(chǎn)品線完成整合，同時(shí)并相繼推出了一體機(jī)產(chǎn)品，例如：Teradata的Aster Data Appliance，預(yù)計(jì)未來(lái)還可看到更多有關(guān)一體機(jī)的產(chǎn)品。
 
　　3.采用云端巨量分析服務(wù)
 
　　然而，從企業(yè)的角度來(lái)看，大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)并非一定得要通過(guò)軟硬件廠商取得，在美國(guó)，有不少企業(yè)的大數(shù)據(jù)處理，是部署在云端架構(gòu)系統(tǒng)環(huán)境上，目前這個(gè)領(lǐng)域主要的服務(wù)供應(yīng)商有Amazon，Amazon的云端服務(wù)AWS，總共有20多種服務(wù)，其中的EMR(Elastic MapReduce)服務(wù)，可以讓企業(yè)省去部署Hadoop叢集的工程，企業(yè)只需要把MapReduce程式，載入到EC2(Elastic Compute Cloud)虛擬機(jī)器執(zhí)行EMR來(lái)運(yùn)算即可。
 
　　除此之外，由于Amazon在臺(tái)灣并沒(méi)有機(jī)房，而大數(shù)據(jù)所處理往往是TB級(jí)以上的數(shù)據(jù)量，以這樣的數(shù)據(jù)量與目前的網(wǎng)路頻寬傳輸速度，絕對(duì)無(wú)法因應(yīng)企業(yè)營(yíng)運(yùn)的大數(shù)據(jù)處理需求。業(yè)內(nèi)人士指出，如果大數(shù)據(jù)處理的需求，只是一次性或者是短期的數(shù)據(jù)處理需求，可以通過(guò)Amazon這樣的云端服務(wù)模式處理數(shù)據(jù)，但若是長(zhǎng)期需求，則不建議。
 
　　總之，究竟大數(shù)據(jù)要用哪一種平臺(tái)來(lái)處理，除了對(duì)各種技術(shù)平臺(tái)的掌握能力之外，還要看企業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)分析速度的期待，需要多快就要產(chǎn)生分析結(jié)果，幾秒鐘內(nèi)就要做決策判斷，又或大數(shù)據(jù)的應(yīng)用是要做長(zhǎng)時(shí)間的大量數(shù)據(jù)分析。