IDC预言大数据将按照60%每年的比率增加结构化以及非结构化数据。各个行业需要为这些新增的数据做好充足的准备，而在之前传统数据库一直是这个问题的答案。然而通过云技术，供应商推出了更多的方式在公有云中托管这些数据库；云服务供应商提供了一系列服务让用户轻松完成数据库的扩展，将用户从繁琐的数据库硬件定制中解放出来。大数据研究公司Wikibon的专家Jeff Kelly说道：“鉴于大数据的发展趋势，这是个非常巨大的市场。云端将是大数据前进的最终归宿。”
当然在DBaaS中仍然存在着问题，特别是围绕着高度机密信息的云存储以及各种原因引起云中断。但是云数据库和工具这个新兴市场明显在加速。这里Network World将把目光专注于10个云数据库工具。其中有一些与传统供应商有着直接关系，SQL或者NoSQL数据库，当然还有一些其它的各种各样开源数据库。当然这里列出的10个云数据库不可能面面俱到，比如一些大型数据库公司：Orcale、HP以及EMC/VMware也必然完成了自己的云数据库以及针对这些工具的计划。
Amazon Web Services
Amazon Web Services上可以使用多种基于云端的数据库，有关系型的也有非关系型的。Amazon Relational Database（RDS）上可以运行MySQL、Oracle以及SQL Server等多种实例，而Amazon SimpleDB更是个专为小型用户设计的弱数据结构模型数据库。在NoSQL方面，Amazon DynamoDB更采用了SSD方案，并且自动的将工作复制到3个以上的可用空间。Wemer Vogles —— AWS CTO更透露说，DynamoDB是AWS史上增速最快的服务；Aamazon还发布了一些数据管理服务，比如：新发布的数据仓库Redshift以及Data Pipeline（用于管理多来源数据）。
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EnterpriseDB
EnterpriseDB专注于开源的PostgreSQL数据库，但是它赖以成名的却是Oracle数据库应用程序上的实力。通过使用EnterpriseDB的Postgres Plus Advance Server，用户可以通过EnterpriseDB使用为本地Orcale数据库编写的应用程序。EnterpriseDB已同时实现对HP和AWS的支持。EnterpriseDB还同时具备了二进制复制及周期性备份。
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Garantia Data
Garantia为用户提供了一个网关服务，通过这个服务用户可以在AWS公有云内存中运行开源的Redis和Memcached非关系数据库服务。使用Garantia的软件可以帮助开发者为这些开源数据平台自动的扩展节点，创建集群以及容错模型。
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Google Cloud SQL
Google的云数据库服务主要出台了两个产品：Google Cloud SQL和Google BigQuery；Google Cloud SQL被Google打造成一个类MySQL的完全关系型数据库基础设施，而Google BigQuery则被塑造成在Google云基础设施上运行大数据集查询的分析工具。
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Microsoft Azure
微软使用其SQL Server技术提供一个关系型数据库，允许用户直接访问云中SQL数据库或者在虚拟主机中托管SQL服务器实例。微软同时还强调混合型数据库，使用SQL Data Sync整合了用户本地及Azure云上的数据。微软同样有个基于云的NoSQL数据库 —— Tables，Blobs文件（2进制对象存储） —— 专门为媒体文件（视频、音频）做了优化。
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