Dan Sullivan是一名作家、系统架构师和顾问，拥有超过20年关于先进的分析、系统架构、数据库设计、企业安全、商业智能的IT从业经验。他的从业范围广泛，包括金融服务业、制造业、医药、软件开发、政府、零售、天然气和石油生产、发电、生命科学和教育。
在AWS云端运行应用的好的一面是什么？你可以完全控制所运行的每一种虚拟机实例的类型，以及你在上面部署的代码。那么不好的一面是什么？
随着“大数据”对商业智能应用的价值越来越大，企业用户正在寻找存储这类大数据的最佳方法。这样一个为大容量存储业务带来商业价值的存储解决方案是否对云技术产生了威胁？
红帽OpenShift是一个结合了流行源代码管理和自动化构建和测试工具优势的PaaS。虽然该平台旨在实现一些云开发者的工作，但是并非适用于每一个人。
云存储对于一系列的存储需求是一种有效的选择。理解各种云存储系统的关键特性有助于识别合适的用例，并避免潜在且昂贵的错误。
给服务器过高的配置来满足业务需要意味着花费太多冤枉钱，这个错误的另一个极端则更糟糕，即给服务器过低的配置导致应用程序的性能不足。
云为管理大数据和部署逐渐增加的更大的数据仓库提供了越来越多的选择，这些选择会直接影响云管理员的角色。
NoSQL数据库是大型数据集应用中最受欢迎的数据库选择，但是NoSQL数据存储的早期版本并未重视数据安全性方面的功能。
在同一个云计算或跨不同云计算的环境下，对运行其中的不同类型数据库应用程序进行性能比较将是特别具有挑战性的一项工作。
大数据对于企业商务智能的价值无可估量。然而，为了这种价值要挖掘大量非结构化文本数据，这意味着至少需要一个基本的搜索服务，有时候是更加高级的文本分析方法。
Hadoop是数据分析中越来越流行的一种工具，但是管理一个Hadoop集群的系统管理费用却令人怯步。亚马逊率先实现了Hadoop即服务部署，称之为Elastic MapReduce (EMR)。
