使用云服务构建推荐系统在可扩展性、成本效益和访问托管工具方面具有明显的优势，但也带来了数据隐私、延迟和供应商锁定等方面的挑战。 这些权衡要求开发人员权衡灵活性和易用性与潜在的风险和限制。
一个主要的优势是动态扩展资源的能力。像 AWS 或 Google Cloud 这样的云平台提供自动扩展功能，允许推荐系统处理流量高峰——例如在节假日销售或病毒内容趋势期间——而无需手动干预。 例如，电影流媒体服务可以在晚上高峰时段自动添加更多服务器，以更快地处理推荐。 云服务还通过按需付费的定价降低了前期基础设施成本。 开发人员可以使用无服务器工具（例如，AWS Lambda）来处理轻量级任务（例如预处理用户数据），从而避免了维护始终在线的服务器的需要。 托管机器学习服务（例如，Azure 机器学习）简化了推荐模型的部署和更新，因为它们处理底层基础设施、版本控制和监控。
然而，基于云的推荐器面临着重大挑战。 在第三方服务器上存储和处理用户数据会引发隐私问题，尤其是在 GDPR 等法规下。 开发人员必须实施加密、访问控制和审计跟踪以保护敏感数据——这些任务增加了复杂性。 延迟也可能是一个问题：如果数据处理发生在遥远的云区域，用户在接收推荐时可能会遇到延迟。 例如，全球电子商务平台可能需要部署边缘服务器或使用内容交付网络 (CDN) 来减少响应时间。 供应商锁定是另一种风险。 过度依赖云特定服务（例如，用于存储的 Amazon S3 或用于分析的 BigQuery）可能会使迁移到另一家提供商的成本很高。 缓解这种情况可能涉及使用 Kubernetes 进行容器编排或选择多云存储解决方案，但这会增加开发开销。
总而言之，虽然云服务支持可扩展、经济高效的推荐系统，并且只需最少的基础设施管理，但开发人员必须通过仔细的设计和工具选择来解决隐私、延迟和供应商依赖性问题。