云计算的推广和应用，让人们开始生活在云的世界里。随着云计算技术应用的日益广泛，云上数据开发应用也越来越成为该领域关注的重点。对于云上数据开发和应用，中培教育《云计算与虚拟化最佳实践》杨老师也谈了自己的观点。

杨老师表示，云上数据开发已经成为云计算领应用技术的发展方向，如何做好云计算的开发应用，将直接关系到云计算在世界发展的前景。

杨老师表示，大数据和云计算已被视为一体两面，但在云上开发大数据应用并非易事。在进行云上开发大数据应用之前，首先应该了解其关键要素。

云上大数据分析系统可以分成三个关键要素去考虑：

1. 分析的类型。根据信息密度和信息质量，需要选择不同的分析服务。如银行交易数据是高质量的信息，可以使用成熟的MPP RDBMS和自带列存储、机器学习库的库内分析技术，但像日志、用户行为是低质量的信息，数据量非常大，但是它的信息密度是不高的，可以考虑具有高可扩展能力的廉价集群存储，像NoSQL Database，并用企业级的SparkHadoop服务进行分析操作。

2. 数据传输效率。把数据上传到云端，低密度数据的传输可能存在效率的问题，需要高速的端到云的传输技术，具有高压缩比、高并发和高效传输协议的传输服务。

3. 数据存储类型选择，包括随机对象存储，大对象的存储，本地盘和远程存储，和存储的性价比。在云平台上可以考虑有的数据做离线计算，对于低活跃度的数据可以使用大对象存储。例如SwiftS3等。对于在线分析，需要IO吞吐率比较高，使用传输效率更好的本地SSD存储、或者挂载外部SANiSCSI等阵列。

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