Я не використовував ці фірми, але це лише деякі варіанти. Однак налаштування на EC2 дуже проста. Принаймні після того, як ви оніміли голову, вдарившись об стіну досить сильно і досить часто. Це також збільшує ваш поріг болю. Дітям у наші дні це набагато простіше. Коли я починав роботу, ми займалися обчисленням туману: ми не мали найменшого туману, що робимо.
Нагадування убік ... Інструменти та ресурси існують, щоб обійти цих постачальників і почати самостійно. JD Longsegue спростив почати використовувати R на EMR.
Що стосується Python, boto - це набір, який дозволяє легко ввімкнути і запустити Python на EC2. Також досить легко налаштувати і запустити Python на Google AppEngine , якщо ви бажаєте розглянути альтернативу EC2. Якщо ви знаєте Python, то насправді не потрібно найняти компанію, яка б здійснила підйом за вас, якщо тільки ви не знайомі зі масштабуванням, заточуванням, балансуванням навантаження тощо, навіть на концептуальному рівні. З іншого боку, якщо ви задумали витратити багато грошей на подібні послуги, непогано ознайомитись з тим, як зробити свій код ефективним.
Що стосується Octave на хмарі, то я не маю уявлення, що існує крім цих трьох компаній. Monkey Analytics колись пропонував це, але, схоже, їх уже немає. Я рекомендував би уникати Octave і зосередитися на Python або R.
Одним із ресурсів для полегшення налаштування є StarCluster . Знову ж таки, немає досвіду з ними, але це може бути корисним маршрутом.
Чесно кажучи, Ubuntu (або Windows) та EC2 не так важко вивчити. Я б дуже не рекомендував Windows для R, оскільки серед розробників R та Windows немає великої любові. (Примітка. Наскільки я можу сказати , немає серйозних хмарних сервісів Mac OS X.) Коли ви маєте віддалений робочий стіл, ви займаєтеся бізнесом. Вивчення масштабування - наступний крок.
Оновлення 1: Інші, більш загальні, послуги управління хмарою включають RighstScale та Scalr.
Оновлення 2: Я хочу наголосити на тому, що важливо навчитися налаштовувати власні екземпляри та кластери в хмарі для себе. Серед переваг практичної роботи:
- Дізнайтеся, як керувати сумішшю ресурсів (кілька екземплярів, кілька типів екземплярів, безліч HD-дисків, різні зони доступності або регіони, різні інструменти моніторингу тощо)
- Тінкер з графічними процесорами, якщо бажаєте (перевірити
gputools)
- Ви можете легше оновити або відкатати свій вибір пакетів
- Можливо, ви зможете отримати набагато менші витрати, використовуючи або точкові екземпляри, або зарезервовані екземпляри.
- Ви можете спробувати різні R GUI або IDE, що може не бути варіантом для постачальників хмарних технологій.
Існують переваги використання керованого постачальника, наприклад, коротша крива навчання, можливо, краща підтримка для обміну ресурсами між групою, а може бути і деякі приємні штучки, але я не можу говорити про переваги, оскільки я почав використовувати EC2 перед будь-яким із них вийшов на ринок.