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，但卻也相對挑戰(zhàn)企業(yè)的技術(shù)能力，因為軟件的數(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、平臺架構(gòu)以及系統(tǒng)調(diào)校有關(guān)。
 
　　一般來說，企業(yè)在評估數(shù)據(jù)處理平臺時，如果選擇采用軟件型態(tài)的解決方案，通常都具有強大的系統(tǒng)架構(gòu)規(guī)畫能力與維護能力。不過，臺灣有家晶圓公司為了解決大數(shù)據(jù)問題，1年多前開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)處理平臺的主軸。然而，在第一階段的概念驗證結(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，最后卻花費了1小時，其中的關(guān)鍵在于企業(yè)IT人員對Hadoop技術(shù)的掌握能力不足，以致于造成MapReduce程式與HDFS、Linux相互爭奪硬件資源，最后導(dǎo)致當(dāng)機。
 
　　2.軟硬件整合的一體機
 
　　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，不僅同時具有軟硬件整合的優(yōu)勢，更重要是，系統(tǒng)效能調(diào)校也已經(jīng)做到最佳化，對于企業(yè)來說，采用一體機可以大幅節(jié)省部署大數(shù)據(jù)處理平臺的時間，后續(xù)的維護也比較輕松，不過，一體機通常會配置比較貴的硬件，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、精誠資訊Etu以及EMC都推出了大數(shù)據(jù)一體機產(chǎn)品。不過，各家廠商所采用的數(shù)據(jù)處理技術(shù)是否具有開放性，將是企業(yè)未來面臨擴充時能否無痛轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵。以EMC的產(chǎn)品來說，雖然是采用MapReducer的理論來做分散運算，但儲存技術(shù)是來自EMC的MapR File System，而非Hadoop的HDFS，因此，雖然可以橫向擴充，但儲存技術(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年前就開始發(fā)展的數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，因此過去2年并購動作頻頻，IBM收購數(shù)據(jù)分析公司Netezza、惠普買下了即時分析平臺Vertica、數(shù)據(jù)倉儲廠商Teradata并購Aster Data、儲存大廠EMC更接連收購數(shù)據(jù)倉儲廠商Greenplum以及磁碟陣列廠商Isilon，這些數(shù)據(jù)大廠通過并購所取得的技術(shù)，目前都已經(jīng)與既有產(chǎn)品線完成整合，同時并相繼推出了一體機產(chǎn)品，例如：Teradata的Aster Data Appliance，預(yù)計未來還可看到更多有關(guān)一體機的產(chǎn)品。
 
　　3.采用云端巨量分析服務(wù)
 
　　然而，從企業(yè)的角度來看，大數(shù)據(jù)處理平臺并非一定得要通過軟硬件廠商取得，在美國，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)虛擬機器執(zhí)行EMR來運算即可。
 
　　除此之外，由于Amazon在臺灣并沒有機房，而大數(shù)據(jù)所處理往往是TB級以上的數(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，絕對無法因應(yīng)企業(yè)營運的大數(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Amazon這樣的云端服務(wù)模式處理數(shù)據(jù)，但若是長期需求，則不建議。
 
　　總之，究竟大數(shù)據(jù)要用哪一種平臺來處理，除了對各種技術(shù)平臺的掌握能力之外，還要看企業(yè)對大數(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)用是要做長時間的大量數(shù)據(jù)分析。