当非结构化数据位于关系数据中时，访问数据的复杂性可能会阻碍人们获取数据。常见的报告工具不起作用。考虑采用大数据是简化复杂访问的一个有效步骤。不幸的是，同样的安全设置通常无法从现有关系系统迁移到大数据系统上。使用的大数据越多，良好的安全性就会变得越重要。最初，安全保护可能很少，因为没有人知道如何处理大数据。随着公司开发出了更多使用大数据的分析，需要对结果（尤其是报告和仪表板）进行保护，这类似于保护来自当前关系系统的报告。 开始使用基于云的大数据，了解需要在何时应用安全性。
支持多租户和灵活的部署
云的使用带来了多租户的概念，但这显然不是内部大数据环境中的考虑因素。许多人对将关键数据放在云环境中感到不安。而重要的是，云提供了开始实现大数据项目所需的低成本和快速部署。正是由于云提供商将数据放在了具有共享的硬件资源的架构中，成本才会显著降低。上帝是公平的，将数据放在您的服务器上，由其他某个人来管理整个设置也未尝不可。但是，在大数据需求是间歇性的时候，这不是一个经济高效的业务模型。结果会产生更高的开支，因为公司将为大量空闲时间付费，尤其在实现第一个项目期间，在分析师探索、考虑和了解大数据的时候。
集成API并通过它们进行扩展
大数据是为供自定义应用程序访问而设计的。常见的访问方法使用 RESTful应用编程接口 (API)。这些 API 可用于大数据环境中的每个应用程序，用于管理性控制、存储数据和报告数据。因为大数据的所有基础组件都是开源的，所以这些 API 经过了全面地说明并且可以广泛使用。希望基于云的大数据提供商允许访问目前和未来的所有具有适当安全保护的 API。
崔康 热情的技术探索者，资深软件工程师，InfoQ编辑，从事企业级Web应用的相关工作，关注性能优化、Web技术、浏览器等领域。