6、可規劃和預見的系統擴容、升級路線圖。

二、云計算與大數據的區別
簡單來說：云計算是硬件資源的虛擬化，而大數據是海量數據的高效處理。雖然從這個解釋來看也不是完全貼切，但是卻可以幫助對這兩個名字不太明白的人很快理解其區別。當然，如果解釋更形象一點的話，云計算相當于我們的計算機和操作系統，將大量的硬件資源虛擬化后在進行分配使用。
可以說，大數據相當于海量數據的“數據庫”，通觀大數據領域的發展我們也可以看出，當前的大數據發展一直在向著近似于傳統數據庫體驗的方向發展，一句話就是，傳統數據庫給大數據的發展提供了足夠大的空間。
大數據的總體架構包括三層：數據存儲，數據處理和數據分析。數據先要通過存儲層存儲下來，然后根據數據需求和目標來建立相應的數據模型和數據分析指標體系對數據進行分析產生價值。
而中間的時效性又通過中間數據處理層提供的強大的并行計算和分布式計算能力來完成。三者相互配合，這讓大數據產生最終價值。
不看現在云計算發展情況，未來的趨勢是：云計算作為計算資源的底層，支撐著上層的大數據處理，而大數據的發展趨勢是，實時交互式的查詢效率和分析能力，借用Google一篇技術論文中的話：“動一下鼠標就可以在妙極操作PB級別的數據”，確實讓人興奮不能止。
三、云計算與大數據的聯系
那么上面說了大數據和云計算的區別，兩者之間又有著非常緊密的聯系，大數據是云計算非常重要的應用場景，而云計算則為大數據的處理和數據挖掘都提供了最佳的技術解決方案。
大數據必然與云計算相關(大數據和云計算沒有必然聯系，你要作大數據，可以用云計算，也可以不用)，數據中心是云計算的基礎，從技術上看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分，大數據必然無法用單臺的計算機進行處理，必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術，隨著云時代的來臨，大數據(Big data)也吸引了越來越多的關注。
但有一點不變的是，不管云計算怎樣去變化，必然需要依托數據中心實現落地。可以說，云計算是數據中心“葉子”，云計算通過“光合作用”促進數據中心的發展，而數據中心得壯大又為云計算發展提供了堅實的基礎，這二者起到相互依存，互相促進的作用。