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云計算和大數據到底是什么!有什么區別?怎么用通俗的語言解釋大數據和云計算?
一、云計算和大數據到底是什么!有什么區別?云計算
1、云計算產生的背景
傳統的應用正在變得越來越復雜:需要支持更多的用戶、需要更強的計算能力、需要更加穩定安全等等。
而為了支撐這些不斷增長的需求,企業不得不去購買各類硬件設備(服務器,存儲,帶寬等等)和軟件(數據庫,中間件等等),另外還需要組建一個完整的運維團隊來支持這些設備或軟件的正常運作,這些維護工作就包括安裝、配置、測試、運行、升級以及保證系統的安全等。
便會發現支持這些應用的開銷變得非常巨大,而且它們的費用會隨著你應用的數量或規模的增加而不斷提高。
這也是為什么即使是在那些擁有很出色IT部門的大企業中,那些用戶仍在不斷抱怨他們所使用的系統難以滿足他們的需求。
而對于那些中小規模的企業,甚至個人創業者來說,創造軟件產品的運維成本就更加難以承受了。
云計算是將我們傳統的IT工作轉為以網絡為依托的云平臺運行,NIST(美國國家標準與技術研究院)在2011年下半年公布了云計算定義的最終稿,給出了云計算模式所具備的5個基本特征(按需自助服務、廣泛的網絡訪問、資源共享、快速的可伸縮性和可度量的服務)、3種服務模式(SaaS(軟件即服務)、PaaS(平臺即服務)和IaaS(基礎設施即服務))和4種部署方式(私有云、社區云、公有云和混合云)使用和收費層面而言,云計算遵循按需使用,按需付費的規則。
2、分享幾種關于云計算的通俗觀點
1)水龍頭論:
當需要的時候,扭開水龍頭,水就來了,我只需要操心交水費就是了!
當你需要用一個軟件時,你不用跑去電腦城,打開應用商店,它就下載下來了,你只需要交錢就是了;
當你想看報紙的時候,你不用跑去報刊亭,只要打開頭條新聞,新聞唾手可得;
當你想看書的時候,你不用跑去書城,只需要打開閱讀軟件,找到這樣的一本書,在手機上閱讀;
當你想聽音樂的時候,你不用再跑去音像店苦苦找尋CD光碟,打開音樂軟件,就能聆聽音樂;
云計算,像在每個不同地區開設不同的自來水公司,沒有地域限制,優秀的云軟件服務商,向世界每個角落提供軟件服務——就像天空上的云一樣,不論你身處何方,只要你抬頭,就能看見!
2)段子論:
網上很流行的一種比喻:男人找個女友或老婆是自建私有云,單身約炮或者到娛樂場所消費是公有云服務,按需使用并可彈性擴容,已婚男人找二奶小蜜則屬于混合云。
這種解釋方式對男人比較適用,通常稍微一解釋就心領神會!
3)共享論:
出行需要用車,云計算或者云服務好比乘坐出租車或專車快車共享單車,隨時需要隨時用,按用量(路程)付費即可。
自己買車開車是混合云,車是自己的,出去付費停車或加油相當于部分使用公有云,而亞馬遜或微軟云在國內跟黑車差不多被政策限制。
4)三餐論:
餓了要吃飯,在家里自己做飯屬于自建私有云,需要建造廚房購買鍋碗瓢盆柴米油鹽等,吃完飯還需要自己刷鍋洗碗等運維工作,費時費力;
外面餐館提供的就相當于公有云服務,按需胡吃海塞吃完結賬抹嘴走人,餐館后廚如何安排做菜順序并加快出菜速度就是負載均衡和虛擬化概念;
請廚師到家里上門做飯則屬于典型的混合云,在資產安全的情況下有限使用公有云。
3、云計算的五大特點:
1)大規模、分布式
“云”一般具有相當的規模,一些知名的云供應商如Google云計算、Amazon、IBM、微軟、阿里等也都擁能擁有上百萬級的服務器規模。而依靠這些分布式的服務器所構建起來的“云”能夠為使用者提供前所未有的計算能力。
2)虛擬化
云計算都會采用虛擬化技術,用戶并不需要關注具體的硬件實體,只需要選擇一家云服務提供商,注冊一個賬號,登陸到它們的云控制臺,去購買和配置你需要的服務(比如云服務器,云存儲,CDN等等),再為你的應用做一些簡單的配置之后,你就可以讓你的應用對外服務了,這比傳統的在企業的數據中心去部署一套應用要簡單方便得多。
而且你可以隨時隨地通過你的PC或移動設備來控制你的資源,這就好像是云服務商為每一個用戶都提供了一個IDC(InternetDataCenter)一樣。
3)高可用性和擴展性
那些知名的云計算供應商一般都會采用數據多副本容錯、計算節點同構可互換等措施來保障服務的高可靠性?;谠品盏膽每梢猿掷m對外提供服務(7*24小時),另外“云”的規??梢詣討B伸縮,來滿足應用和用戶規模增長的需要。
4)按需服務,更加經濟
用戶可以根據自己的需要來購買服務,甚至可以按使用量來進行精確計費。這能大大節省IT成本,而資源的整體利用率也將得到明顯的改善。
5)安全
網絡安全已經成為所有企業或個人創業者必須面對的問題,企業的IT團隊或個人很難應對那些來自網絡的惡意攻擊,而使用云服務則可以借助更專業的安全團隊來有效降低安全風險。
二、云計算和大數據到底是什么!有什么區別?大數據
何為大數據?
雖然很多人將其簡單理解為“大數據就是大規模的數據”。
但是,這個說法并不準確!
“大規?!敝皇侵笖祿牧慷?。
但是數據量大,并不代表著數據一定有可以被深度學習算法利用的價值。例如:地球繞太陽運轉的過程中,每一秒鐘記錄一次地球相對太陽的運動速度、位置,可以得到大量數據??扇绻挥羞@樣的數據,其實并沒有太多可以挖掘的價值!
大數據這里我們參閱馬丁?希爾伯特的總結,今天我們常說的大數據其實是在2000年后,因為信息交換、信息存儲、信息處理三個方面能力的大幅增長而產生的數據:
信息交換:
據估算,從1986年到2007年這20年間,地球上每天可以通過既有信息通道交換的信息數量增長了約217倍,這些信息的數字化程度,則從1986年的約20%增長到2007年的約99.9%。在數字化信息爆炸式增長的過程里,每個參與信息交換的節點都可以在短時間內接收并存儲大量數據。
信息存儲:
全球信息存儲能力大約每3年翻一番。從1986年到2007年這20年間,全球信息存儲能力增加了約120倍,所存儲信息的數字化程度也從1986年的約1%增長到2007年的約94%。1986年時,即便用上我們所有的信息載體、存儲手段,我們也不過能存儲全世界所交換信息的大約1%,而2007年這個數字已經增長到大約16%。信息存儲能力的增加為我們利用大數據提供了近乎無限的想象空間。
信息處理:
有了海量的信息獲取能力和信息存儲能力,我們也必須有對這些信息進行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在數據量逐漸增大的同時,也相應建立了靈活、強大的分布式數據處理集群。
大數據在應用層面:
大數據往往可以取代傳統意義上的抽樣調查、大數據都可以實時獲取、大數據往往混合了來自多個數據源的多維度信息、大數據的價值在于數據分析以及分析基礎上的數據挖掘和智能決策。
現在,你是不是徹底理解云計算和大數據了呢?不能說二者毫無聯系,其實之間是存在相關聯性的,而且可以肯定的說,未來就是數據時代,云計算和大數據勢必將成為互聯網必不可少且極具競爭的技術!
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