想都不用想，越来越多的企业将自己的数据等重要信息迁移到了云存储服务上去，但这个趋势在放缓，因为使用云服务还是有一定局限性的。尽管如此，云存储服务仍然是值得一试的。
大多数的公司在使用的SaaS系统里有很大一部分都在使用公有云服务，但是其中许多企业正在放缓使用公有云的脚步。其中涉及到一些问题，比如说扩展性、成本控制和投入产出比等。根据2014年Gartner的调查研究显示，只有不到一半的大数据公司在使用云计算存储服务。
那么问题就来了，为什么那么多的大企业选择不使用云存储服务呢？尤其是在被爆出安全问题以及更多功能推出了以后......
这里有一个答案，那就是：使用云存储服务是有挑战的，特别是To B的。
正如投资者Ben Horowitz所说的，对于云存储的使用，就像下棋一样。其实这很大程度上取决于你的企业本身有怎么样的硬实力，其实很多的企业和独立开发者都已经习惯使用基于云服务的系统去抓取所需要的信息。面对越来越大额度的投资投资，企业也需要建立起企业数据中心。那么使用云存储服务其实要求他们具备多种综合能力，其中就包括了技术、道德和操作技巧。
有位CIO分享了一段最近的经历：“我们大概花了八个月的时间去搭建一个私有的云存储项目，雇了人，花了钱情人来培训，并且还搭配上了几个顾问，现在它的状态就像是一个访问空间一样。使用这么一个东西去调取数据还要花费很大的力气，所以基本上到现在为止就没怎么用过。”
有一些IT行业的leader反映过，使用云存储的时候不断地出现意想不到的挑战。但其实这其中的问题没有一个是无法克服的，最主要的是你要为你们的项目选择合适的服务才比较重要。Bug多多少少都会有的，扬长避短嘛。
这里提出的有6大挑战，并且告诉大家怎么去克服这些问题。
云服务来自火星，而你的数据来自金星。
就像男人和女人的区别，云端存储和数据中心是截然不同的两回事。这一点被许多人给着实地大大忽视了。
云服务是在数据中心中设置、配置和定价的不同于标准的服务器。如果你一旦开始使用的话，那么你就需要根据你的预算和实际使用情况不断地优化你的使用方案，合理地选择不同的服务搭配。根据负载量的大小对于服务器的选择进行机动性的调整。
虽然这种东西很容易就被聪明的开发人员所玩转，但是整合云服务和搭载数据也是出了名的大难题。这一点的提出仅仅只是对于基本的运行进行搭配指导，并不涉及到内容的架构、部署、集成关系以及管理等。
决定使用正确的技术很重要
“缺乏资源和技术支持是云存储服务的头号挑战，甚至还排在安全问题之前。”这是根据2016年RightScale的云存储服务调查报告的说法。
专家们认为这里的主要问题是云架构仍然不成熟，开发人员的技能也参差不齐，以及后续的更新维护也欠缺着好大一块。相关记录大数据的能力也还不足，并且对于这个新的领域，一些结构性的知识很难找到，也很少有人去系统地分析出来。
从试验到做成产品是一个大飞跃
许多企业反映他们对于自己的数据存储到云服务上是有所保留的，除了复杂的数据和集成工作，增加了新的使用环境就带来了管理的改变和操作障碍，这也让企业用户更加对这类服务产生反感的情况。
如何才能把业务的响应时间快速提高，是一个大问题。如果你在不断测试的过程当中找到问题，也许对团队自身也是一件好事。大企业都是从小企业走过来的，需要不断地在挫折当中前进，所以云存储服务也会给技术团队挖各种各样的坑，这也是一个重大挑战。一旦你迈过去了，那就会是一个大的飞跃。一些资金雄厚的团队甚至不惜在这样的试验上花费上百万美元的大资金。
安全问题被误解了
历史上云存储被媒体所曝光的问题大多数都是安全问题，但实际上专家认为现在的供应商所提供的云服务比以往都更加安全。问题产生的原因可能都不一样，临时使用的云服务、或者一些人为的错误都有可能导致。
Gartner预测，到2020年，95%的云服务漏洞都是基于人为的错误行为所产生。
同样的，企业也不应该被这样的数字吓跑，加强自身技术团队的建设才是重点。只要使用正确的技术方法去处理云安全问题，那么这个问题其实也是不复存在的。
数据迁移也是个大挑战
数据迁移出现问题的重点其实很大程度上是在于数据放错了地方，路径出了问题。更何况更大规模的PB级别的数据迁移呢？事实上这种规模庞大的数据级别的传输也像物流行业一样，在传输的时候透过一定的介质，但是往往是一次性地完成，而不是一次又一次地进行更新。
如何无缝地迁移数据？必须要建立双向的管道，让数据双向流动而不仅仅是单方向另外一方进行传输很重要。许多公司希望使用云收集和预处理的数据，然后移动到数据库，然而有很多人不知道这不仅仅只是从这里到那里的简单过程。
云服务还不规范，缺乏标准化
新兴科技市场经常产生不同的标签、能力和定价模式。对于云服务行业来说是着实存在的，用户必须深入挖掘，了解具体的技术和更广泛的管理服务产品以及众多点解决方案之间的差异。
有些服务是按照付费的方式来选择，而有的又是免费通用的。它们各自有不同的情况，包括不同水平的监测、管理和SLA，业务支持水平也不尽相同。重点是要从云服务供应商那儿找到项目进程合适的搭配解决方案。
这些挑战通通都离不开云服务商的配合，凭借云存储的处理能力和规模，未来的大数据分析必然有其重要的表演机会。也许他们现在最大的资源在于增值服务，但他们也在慢慢不断地开发新的服务。
·完·
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