举个例子，Hadoop，改变的不止是数据分析界，它引领了新一代数据公司，它们围绕开源项目创造自己的软件，按需调整和支持那些代码，更像红帽在上世纪 90 年代和本世纪早期拥抱 Linux 那样。软件越来越多地通过公有云交付，而不是运行在购买者自己的服务器，拥有了令人惊奇的操作灵活性，但同时也带来了一些关于授权、支持以及价格之类的新问题。

我们多年来持续追踪这个趋势，这些话题充斥了我们的 Structure Data 会议，而今年的 Structure Data 2016 也不例外。三家围绕 Hadoop 最重要的大数据公司——Hortonworks、Cloudera 和 MapR ——的 CEO 们将会共同讨论它们是如何销售他们围绕开源项目的企业软件和服务，获利的同时回报社区项目。

以前在企业软件上获利是很容易的事情。一个客户购买了之后，企业供应商的一系列软件就变成了收银机，从维护合同和阶段性升级中获得近乎终生的收入，软件也越来越难以被替代，因为它已经成为了客户的业务核心。客户抱怨这种绑定，但如果它们想提高工作队伍的生产力也确实没有多少选择。

而现在的情况不再是这样了。尽管无数的公司还陷于在他们的基础设施上运行至关重要的巨型软件包，新的项目被部署到使用开源技术的云服务器上。这让升级功能不再需要去掉大量软件包再重新安装别的，同时也让公司按需付费，而不是为一堆永远用不到的特性买单。

有很多客户想要利用开源项目的优势，而又不想建立和支持一支工程师队伍来调整那些开源项目以满足自己的需求。这些客户愿意为开源项目和在这之上的专有特性之间的差异付费。

这对于基础设施相关的软件来说格外正确。当然，你的客户们可以自己对项目进行调整，比如 Hadoop，Spark 或 Node.js，但付费可以帮助他们自定义地打包部署如今这些重要的开源技术，而不用自己干这些活儿。只需看看 Structure Data 2016 的发言者就明白了，比如 Confluent（Kafka），Databricks（Spark），以及 Cloudera-Hortonworks-MapR（Hadoop）三人组。

当然还有一个值得提到的是在出错的时候有个供应商给你背锅。如果你的工程师弄糟了开源项目的实现，那你只能怪你自己了。但是如果你和一个愿意提供服务级品质、能确保性能和正常运行时间指标的公司签订了合同，你实际上就是为得到支持、指导，以及有人背锅而买单。

构建在开源之上的商业软件市场的持续成长是我们在 Structure Data 上追踪多年的内容，如果这个话题正合你意，我们鼓励你加入我们，在旧金山，3 月 9 日和 10 日。

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