Cloudera其实是针对客户，帮助客户做到这一点，来提供类似于安全、高可用性、复制，这些企业级的特性。这些如果是客户自己要做的话，其实是要占用很多的工作量。Cloudera在自己的一个平台上面，就可以做到统一的数据的管控，能够做到部署。
在云上，最常见的有两种工作状态，一种是上移和转移，就是把以前的工作负载从私有的平台转到云上；另外一种是Cloudera在云上生态的工作负载，在这上面有很多客户大规模的部署。Cloudera在云平台、软件及硬件方面都有很好的生态圈。Cloudera云计算工程副总裁Vikram Makhija在接受本站记者采访时这样表示。
Cloudera用技术解放用户
Cloudera在Hadoop和Spark上居于领先地位，其一直专注于开源软件的商业化应用。谈到优势，Vikram Makhija认为：云提供商自己是不去开发Hadoop产品的，它只是选一个Hadoop版本来用，基本上他们都会提供一个全级给客户，这时候客户需要自己在实施当中去考虑高可用性和安全性两个方面，需要自己去部署。
Cloudera其实是针对客户，帮助客户做到这一点，来提供类似于安全、高可用性、复制，这些企业级的特性。这些如果是客户自己要做的话，其实是要占用很多的工作量。Cloudera在自己的一个平台上面，就可以做到统一的数据的管控，能够做到部署。
相对于友商，Cloudera在云上管理的工具比他们更加的完善，类似于Cloudera Director这样的部署，Cloudera都可以提供比他们更有竞争能力的管控工具，能够帮助企业客户去部署自己的大数据平台。
智能大数据分析搞定各种复杂应用
在大数据的应用与分析方面，Cloudera同样有很多应用案例。Vikram Makhija介绍道，英特尔在制造芯片检查方面，就是依靠Cloudera的平台来实现。数据是从当时的环境生产设备上面复制之后，通过加工和处理很快得到分析结果。在国内，Cloudera也有类似的应用，比如台湾和大陆芯片制造厂商都在用Cloudera的方案去部署生产线上芯片质量的管理。
另外，车联网方面也有非常重要的应用案例。国内有很多企业在制造新车，新车上市之前是要有测试车在路面上去跑，每天把数据拿出来分析。在过去没有大数据之前，有几台车在街上跑，几分钟就会产生很多数据。每天回来有几十G、上百G的数据拿来分析。
客户之前运用传统数据库来做分析，但感觉成本非常高，因为几台车产生上百G数据，几天下来系统就支撑不住了。后来他就采取Cloudera的方案，用Cloudera提供的大数据平台，每天把从车上拿来的数据去分析，原来是一分钟取一次，现在按秒级来取，每天就不是以G为单位，而是以TB为单位。每天汽车实时车况形成一个分析，用这种新型的方式成本降了很多，又可以做更全面的分析，用户非常满意。
此外，Cloudera也有很多“工具”能够帮助用户管理云资源，Director可以更方便地跨各种云环境部署和管理Cloudera Enterprise集群生命周期。客户可以选择用于AWS、谷歌云平台（Google Cloud Platform）和Microsoft Azure的模板，以快速完成配置、增大/缩小集群规模以及终止集群，客户还能够从一个统一的界面监控和管理所有集群。
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