如今大多数大型组织绝不会只选择一家供应商来运营其数据和人工智能项目。单独的首选云服务供应商？也许，但多云和混合云采用已经增长，特别是当这些组织为下一个不可避免的公共云中断做准备时。公司需要灵活的选择，以最具成本优化的方式在何时何地运行其工作负载，比如在经济衰退或预算紧张时。
如果您看看财富 2000 强 IT 组织的数据和人工智能架构，会发现供应商实施的各种技术点状分布在 Gartner 魔力象限和 Forrester 波段中。
当您积极参与并购活动并需要快速获胜时，很容易被某些供应商的宣传所吸引。尽管这些大型组织有着维护开放生态系统方法的最佳意图，但有时在大量投资那些被过度炒作的产品之前，他们未能仔细阅读细则。
结果将是伴随着砖墙的意外架构——将组织锁定在单一供应商，这可能导致更高的成本、有限的灵活性和创新速度变慢。
本博客探讨了最常见的厂商锁定陷阱以及在平台评估中应提出的关键问题，并举例说明 Cloudera 的开放数据架构如何帮助您规避这些挑战。
被迫进行成本高昂的云迁移，缺乏对数据架构和数据主权的支持
你们的数据和人工智能平台是否能在我的数据存储位置运行？
Cloudera 可以在数据所在的任何地方运行，因此您可以使用同一个一致的平台安全地处理和管理混合环境中的分布式数据。Cloudera 对 Trino 的整合使这一优势更进一步。它支持在数据仓库、数据湖和本地系统之间进行快速联合查询——无需移动数据。通过集中访问和加速洞察，Trino 是组织构建统一数据编织并为下一个前沿做准备的关键推动者：智能体 AI。
仅在云端的数据和人工智能平台如果不强制进行耗资数百万美元进行重写和重构的云迁移，就无法处理本地数据——最终您会被锁定在单一供应商。
你们的平台是否允许我跨数据连接数据，从本地系统到公共云及其他各处？
这就是数据编织支持的——允许任何人安全高效地访问和使用数据。Cloudera 刚刚被评为 2025 年 Forrester Wave 数据架构平台领导者，认可了我们在这一领域的优势。
未满足支持数据织体使用场景最低数据管理要求的供应商未被纳入 Forrester 报告。注意那些未包含在此评估中的流行平台供应商——投资他们的解决方案将迫使您的组织将所有数据迁移到单一系统中。
你们的平台是否能在隔离环境中运行，以实现主权部署？
Cloudera 通过支持完全隔离的主权部署来提供私有 AI，其中控制平面和数据永远不会离开您的环境——这是受监管行业的要求，尤其是公共部门。其他平台需要与其控制面板保持持续连接，使得真正的私有人工智能变得不可能。
仅能在功能有限的数据资产中工作的目录
你们的数据目录能覆盖我的整个数据资产吗？
Cloudera（尤其是 Cloudera Octopai Data Lineage）在所有数据平台上提供全栈谱系和治理。其他平台只管理您迁移到该平台的数据，破坏了数据网格架构。此外，Cloudera Octopai Data Lineage 提供开箱即用的可视化谱系，具有完全集成——这是与其他供应商相比的一个关键差异，其他供应商只提供 API 端点，但没有工具、UI 或集成。
你们的数据和 AI 平台是否提供全面的治理？
Cloudera Shared Data Experience (SDX) 已在生产环境中验证多年，为所有工作负载提供完整的治理。
其他厂商在这方面表现不佳：一家多年前就宣布了目录产品，而基于标签的治理等功能直到最近才上线，距最初宣布已有三年；而关键功能如基于属性的访问控制仍处于公开预览阶段。在大型公告和生产交付之间存在两到三年的差距，这正是制造炒作的定义。
隐性成本、缺乏防护措施和不成熟的数据仓库
你们是否提供透明的定价方案，并设有保障措施以避免账单金额超出预期？
Cloudera提供透明定价 ，没有隐藏的乘数或消费陷阱。其他供应商在没有防护措施的情况下推出功能，给客户带来数千美元的意外账单，即使只是进行了一天的测试。
你们的数据仓库是否能够处理真正的企业需求？
Cloudera 数据仓库提供生产级数据仓库功能，具有高可用 (HA) 和无缝扩展。
虽然其他供应商也增加了自动扩展和 HA 功能，但重要的是要审查这些功能是兼容的还是独立的——如果是后者，您将不得不二选一。需要注意的其他限制还有区域存储和供应商管理存储。
数据流受限，并让可疑的性能增益造成负担
您的数据和 AI 平台能处理数据密集型流媒体工作负载吗？
Cloudera 提供经过生产验证的Apache Flink、Kafka 和 NiFi，用于处理复杂的流式工作负载。其他供应商无法与 Flink 竞争，尤其是在流媒体播放方面。
你们是否会对流媒体工作负载的性能提升收取费用？
Cloudera Streaming 没有高级定价层级。其他公司强制使用约 3 倍的成本乘数，即使流式工作负载通常没有性能提升。根据内部分析，这些供应商在您进行优化时收取更多费用的情况并不少见——最高可达 80%。
你们的平台是提供真正的开源 Kafka，还是专有的、未经验证的版本？
Cloudera 依赖于成熟、开源且拥有良好口碑的 Apache Kafka。还有一些人根本不运行 Apache Kafka。他们提供了一个专有的 Kafka 类似产品，该产品仍处于早期阶段，尚未在大规模应用中得到验证，且定价不透明。
关于 AI 所有权的不明确（对比API 访问租赁) 和 AI 助理（对比聊天机器人）
有了你们的数据和人工智能平台，我将拥有我的人工智能模型，还是你们只是向我收取 API 访问费用？
Cloudera AI 使企业能够在自家基础设施上私密地拥有并运营其 AI 模型。其他供应商充当公共 API 的“中间商”，使客户面临突然的服务中断和无上限的成本，同时收取巨额费用。
你们的平台是否配备了可靠的 AI 助手以提升生产力？
Cloudera AI Assistants 从一开始就集成在平台上，具备真正的智能功能。其他厂商正在将基础的检索与响应聊天机器人重新包装为创新——但如果它无法追踪数据沿革、执行治理或跨结构化与非结构化数据进行推理，那它就只是用更好的界面进行搜索而已。
供应商们在没有支持这些声明的基础设施的情况下，跳上了“开放”和“统一”的潮流
您的数据和人工智能平台到底有多开放？
Cloudera 目前垮多个引擎支持 Apache Iceberg 和 Hudi，无惧厂商锁定。其他厂商声称采用开放方式，但他们的表格格式支持往往需要几年时间，甚至仍处于测试阶段，且本质上仍是专有的，困住了客户。
你们的平台为 Apache Iceberg 提供哪些级别的支持？
Cloudera 支持 Apache Iceberg，支持全平台的读写功能，无惧厂商锁定。Cloudera 的 Iceberg REST Catalog 通过提供开放、通用的元数据层，进一步增强了数据共享，实现了跨主流平台、引擎和团队的零复制访问。
其他供应商声称开放，但他们的 Iceberg 支持仍处于测试阶段。而他们的 “统一” 表格格式？数据从业人员在实际部署中跳过它——使用它意味着复制数据或牺牲性能，因为他们的优化只适用于专有格式。
避免供应商锁定：选择一个真正开放、统一、受监管的数据和人工智能平台
Cloudera 是唯一一家大型组织信任的、能够将人工智能应用于其任何数据所在之处的数据和人工智能平台公司。与其他提供商不同，Cloudera 利用成熟的开源基础提供一致的云体验，融合公有云、数据中心和边缘。作为大数据领域的先驱，Cloudera 赋能企业应用人工智能，并掌控 100% 数据，涵盖各种形式，提供统一的安全、治理和实时预测性洞察。全球各行各业的大型组织都依赖 Cloudera 来改变决策方式，最终提高利润、抵御威胁并拯救生命。
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