云计算和云服务的区别，你知道吗？？

学习云计算？ 当然，你需要了解什么是云计算，但是对于云计算来说，可以说一千个人眼中有一千种云计算的定义。 他就像盲人摸象，不同的人有不同的理解。

现阶段最广泛接受的定义是美国国家标准与技术研究所（NIST）：云计算是一种能够方便地访问云系统中可配置计算资源共享池（例如：网络、服务器、存储）的模型。 、应用程序和服务）。 同时，它能够以最少的管理开销以及最少的与供应商的交互来快速配置、提供或释放资源。

当然，这个定义是死的，很多同学可能不理解。 我将用一个例子来解释云计算的概念。 过去，人们家家户户都打井是为了喝水。 当今社会，有水库、自来水公司，家家户户都铺设了自来水管。 人们只需转动水龙头就可以喝到干净、新鲜的水。 如果我们把水管想象成通讯网络，把水龙头想象成我们的手机、平板电脑、个人电脑，那么自来水公司的各种水处理设备和水源就是云端，收集、消毒、净化、过滤的过程。从水源储存水就是云计算。 它是一项将自来水送到家庭并根据用户的用水量收费的云服务。

云计算和云服务具有与自来水一样的优势，比如便捷性。 云服务可按需购买、使用； 它们价格低廉。 购买云服务时，不必购买服务器、花钱维护； 可以从任何地方访问它们。 我们存储在云端的所有数据都可以从任何地点、任何终端进行有效访问，并且计算资源可以在全国范围内部署。

除了这些，云计算还比自来水有更多的优势，因为在云计算的基础上，可以提供视频、图片、文本等各种数据服务，以及金融、健康、交通、教育、电子商务等。 - 政府和电子商务。 面向企业等各行业的云服务。 总之，云计算为我们的社会发展、企业运营、人民生活提供了多种应用和服务，已经成为当今社会发展最重要的驱动力之一。

2、云计算基本架构

1、一般来说，目前公认的云架构分为：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS），分别对应传统IT中的“硬件” 。 、“平台”和“（应用）软件”。 这些术语并不容易理解。 不过，如果你是一个吃货，这个问题就很容易解决。

如果你想吃披萨，你可以自己在家做，但这确实很麻烦。 你要准备很多东西，比如发酵面团、和面、放进烤箱等。 。 。 。 。 这相当于本地部署，需要很多设施。 你也可以从披萨店购买成品，自己在家烤，然后在自己的餐桌上吃。 但与在家制作不同的是，您需要披萨供应商来提供成品披萨。 这就像 Iaas。 当然，你也可以叫外卖，让热腾腾的披萨送到你家，这样你就不用去厨房烤了，可以直接在餐桌上吃。 这相当于Paas。 也可以直接在披萨店吃披萨。 你不需要准备任何东西。 连桌子都是披萨店的。 就像萨斯一样。

这实际上是云计算的三层。 基础设施在底层，平台在中间，软件在顶层。 它们是-as-a-(IaaS)、-as-a-(PaaS) 和-as-a-(SaaS)，可以在这些层之上添加其他“软”层。 你的公司什么都有，现在的状态叫本地部署（On-），就像在家做披萨一样。 几年前，如果您想在办公室或公司网站中运行一些企业应用程序，您需要购买服务器或其他昂贵的硬件来控制本地应用程序并让您的业务运行。 这称为本地部署。 如果你的老板有一天突然意识到，只是为了吃披萨，为什么你必须自己做呢？ 因此，您将考虑云服务提供商。 该云服务提供商可以提供哪些服务？ 它能提供哪些服务？ 云服务就是云计算的三层：IaaS、PaaS和SaaS，就像披萨店提供三种服务：买成品在家做饭、外卖、在披萨店吃。

云计算的部署和配置模式分为：公有云、私有云、混合云。

3、云计算技术特点

(1)规模非常大

“云”具有相当的规模。 云计算已经拥有超过100万台服务器。 IBM、IBM、微软、雅虎等的“云”都拥有数十万台服务器。 企业私有云一般拥有数百或数千台服务器。 “云”可以赋予用户前所未有的计算能力。

(2)虚拟化

云计算允许用户在任何地点、使用各种终端获取应用服务。 所请求的资源来自“云”而不是固定的有形实体。 应用程序运行在“云”中的某个地方，但用户实际上不需要知道或担心应用程序运行的具体位置。 只需一台笔记本电脑或一部手机，我们需要的一切都可以通过网络服务来实现，甚至是超级计算之类的任务。

(3)高可靠性

“云”通过数据多副本、容错、计算节点同构互换等措施保证服务的高可靠性。 使用云计算比使用本地计算机更可靠。

(4) 普遍性

云计算不针对特定应用。 在“云”的支持下，可以构建千变万化的应用，同一个“云”可以同时支持不同应用的运行。

(5) 高扩展性

“云”的规模可以动态扩展，以满足应用和用户规模增长的需求。

(6) 按需服务

“云”是一个按需购买的庞大资源池； 云可以像自来水、电和煤气一样计费。

(7) 极其便宜

由于“云”特殊的容错措施，可以用极其廉价的节点组成云。 “云”的自动化集中管理，让大量企业无需承担日益高昂的数据中心管理成本。 “云”的多功能性提高了资源利用率。 与传统系统相比，有了很大的提高，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，往往只需花费几百美元和几天的时间就可以完成以前需要花费数万美元和数月的任务去完成。

4、云计算的发展

1、信息技术发展

大型机时代->微型计算机时代->互联网时代->云计算时代

2.计算机数据处理的发展

并行计算->集群计算->网格计算->云计算

3、云计算应用开发

云存储、云教育、云医疗、云政务

4、发展云计算的企业公司

雅虎研究总监 认为，雅虎、微软、IBM和亚马逊是云计算领域的领导者。

5、云计算的发展阶段

第一阶段：西风昨夜绿树枯萎。 独自登上高楼，眺望世界的尽头。

第二阶段：衣服越来越宽，但你不再后悔，因为美丽而感到憔悴。

第三阶段：在人群中寻找他千百遍，蓦然回首，那个人就在那里，灯火阑珊处。

5.云计算和大数据

1. 大数据的定义

维基百科：也称为巨量数据、海量数据或大数据，是指所涉及的数据量如此之大，以至于无法在合理的时间内截取、管理、处理和组织成人类可以解释的信息。人类。 。 当数据总量相同时，与单独分析独立的小数据集相比，对各个小数据集的分析可以产生大量额外的信息和数据关系，可以用来检测业务趋势。 、确定研究质量、避免疾病传播、打击犯罪或测量实时交通状况等。

：“大数据”是海量、高增长、多元化的信息资产，需要新的处理模式具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。

IDC定义：新一代架构和技术，旨在更经济地从高频、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值。

2、大数据的特点（4V）

（大）：数据量巨大。 从TB级到PB级；

（多种）：数据类型有多种。 网络日志、视频、图片、传感器数据、地理位置信息等。

（高速）：处理速度快，1秒规则，可以从各类数据中快速获取高价值信息，这与传统的数据挖掘技术有本质区别。

价值：合理利用低密度价值数据并进行正确准确的分析将带来高价值回报。

3、大数据与云计算

云计算为大数据提供了弹性扩展且相对廉价的存储空间和计算资源，让中小企业可以像亚马逊一样通过云计算完成大数据分析。

从本质上讲，云计算与大数据是静态与动态的关系； 云计算强调计算，是一个动态的概念； 而数据是计算的对象，是一个静态的概念。 如果结合实际应用，前者强调计算能力或存储能力； 但这并不意味着这两个概念如此不同。 大数据需要有处理大数据的能力（数据采集、清洗、转换、统计等），实际上就是强大的计算能力； 另一方面，云计算的动态性是相对而言的，比如基础设施即服务中的存储设备主要提供数据存储能力，所以可以说动中有静。 如果说数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的有力工具！

大数据技术与云计算的关系------大数据时代极其庞大的数据量以及相当比例的半结构化和非结构化数据的存在，已经超越了传统数据库的管理能力。 大数据技术将是IT领域的新一代技术和架构。 它将帮助人们存储和管理大数据，并从大量高度复杂的数据中提取价值。 相关技术和欧意交易所将不断涌现，IT产业将有可能开辟新的黄金时代。 大数据的本质也是数据，其关键技术仍然无法回避：

1）大数据存储与管理； 2）大数据检索和利用（包括数据挖掘和智能分析）。 围绕大数据，一批新兴的数据挖掘、数据存储、数据处理和分析技术将不断涌现，让我们更容易、更便宜、更快捷地处理海量数据，成为企业业务运营的好助手，甚至改变许多行业的运作方式。 操作模式。

大数据商业模式和架构——云计算及其分布式结构是重要的方法。 大数据处理技术正在改变计算机当前的运行模式，改变世界：它可以处理几乎所有类型的海量数据。 ，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频还是其他形式的数据； 它运行得非常快：事实上几乎是实时的； 它具有通用性：因为它使用最常见、成本最低的硬件，而云计算则将计算任务分布在由大量计算机组成的资源池中，让用户按需获取计算能力、存储空间和信息服务。 云计算及其技术使人们能够以低廉的价格获得海量的计算和存储。 云计算的分布式架构可以很好地支持大数据存储和处理需求。 这样低成本的硬件+低成本的软件+低成本的运维更加经济实用，让大数据的处理和利用成为可能。

大数据存储和管理——不可避免的云数据库。 很多人将NoSQL称为云数据库，因为它的数据处理模型完全分布在各种低成本服务器和存储磁盘中，因此可以帮助网页和各种交互。 快速处理性应用过程中的海量数据。 它利用分布式技术结合一系列技术对海量数据进行实时分析，满足大数据环境下的一些业务需求。 但我说这是错误的，至少是片面的，并不能完全解决大数据存储管理的需求。 云计算将对关系数据库的发展产生巨大影响。 然而，大多数大型业务系统（如银行、证券交易等）和电子商务系统所使用的数据库仍然基于关系数据库。 随着大量的云计算应用必然会对这些系统的构建产生影响，进而影响整个业务系统和电子商务技术以及系统的运营模式的发展。 基于关系数据库服务的云数据库欧意交易所将是云数据库的主要发展方向。 云数据库（）提供海量数据的并行处理能力和良好的扩展性，同时还支持在线分析处理（OLAP）。 和在线事务处理（OLTP）能力，提供超性能的数据库云服务，成为集群环境和云计算环境的理想平台。 它是一款高度可扩展、安全且容错的软件，使客户能够通过整合降低 IT 成本、管理位于多个位置的数据、提高所有应用程序的性能和实时性能并做出更好的业务决策。

云计算能为大数据带来的变化——首先，云计算为大数据提供了相对廉价的存储空间和可灵活扩展的计算资源，让中小企业像亚马逊一样通过云计算完成大数据。 分析。 其次，云计算IT资源庞大、分布广泛。 对于拥有众多异构系统的企业来说，这是一种快速、准确地处理数据的有力方法，甚至是唯一方法。 当然，大数据走向云计算还取决于数据通信带宽的提升和云资源的建设。 既要保证原始数据能够迁移到云环境，又要保证资源池能够按需弹性扩展。 数据分析集逐渐扩大，企业级数据仓库将成为主流。 未来将逐步纳入行业数据、政府公开数据等多源数据。

大数据和云计算未来的发展方向和趋势------虽然大数据在中国还处于起步阶段，但其商业价值已经显现。 未来，数据可能成为最大的交易商品。 但是，大量的数据并不能算是大数据。 大数据的特点是数据量大、数据类型多样、非标准化数据价值最大化。 因此，大数据的价值在于通过数据共享和交叉复用获得最大的数据价值。 在他看来，未来的大数据将像基础设施一样，有数据提供者、管理者和监管者。 数据的交叉复用将使大数据成为一个主要产业。 大数据的总体情况和发展趋势主要体现在几个方面：大数据与学术、大数据与人类活动、大数据的安全与隐私、关键应用、系统处理以及对整个行业的影响。 从大数据的总体趋势来看，数据规模将变得更大，数据资源将被资源化，数据价值将被凸显，数据私有化将出现，联盟共享将出现。 大数据的发展将催生许多新兴职业，包括数据分析师、数据科学家、数据工程师等。 拥有非常丰富的数据经验的人才将成为稀缺人才。 随着大数据的发展，数据共享联盟将逐渐成长并成为行业的核心组成部分。 随着大数据的共享规模越来越大，隐私问题也随之出现，比如手机每天产生的通话、位置等。 但在带来便利的同时，也带来了个人隐私问题。 数据资源利用，大数据已成为国家、企业、社会层面的重要战略资源，成为新的战略制高点和抢购的新焦点。

以上是我对云计算的相关理解。 技术在不断发展，数据量也在不断扩大。 这种趋势已经不可阻挡。