云存储如何支持大数据应用？

云存储通过提供几乎无限、可扩展且经济高效的大容量数据集存储能力，从根本上支持了大数据应用。其按需弹性允许组织无需预先进行基础设施投资即可处理不可预测的数据量。这种对分布式计算资源的可访问性对于跨不同地区和平台高效处理和分析大数据至关重要。 其支持的核心是对象存储（如S3、GCS、Azure Blob），专为海量非结构化数据设计，具有高耐久性和可用性。云存储将存储与计算分离，允许独立扩展存储容量和分析处理能力（计算集群、无服务器函数）。集成的数据湖功能有助于组织结构化和非结构化数据以进行分析。自动分层到更便宜的冷存储等功能可优化不常访问的大数据档案的成本，同时保持可访问性。 云存储作为集中的、可扩展的存储库，用于摄入和存储原始及处理后的大数据。处理框架（如Spark、Hadoop）直接从云存储服务访问数据进行计算。这支持批处理分析、实时流处理、AI/ML模型训练和交互式查询等基本大数据工作流。它消除了管理物理存储集群的成本和复杂性，实现了灵活的资源扩展，并利用先进的云数据服务获得更快、更经济高效的大数据洞察。