一、什么是云计算？

学云计算？，自然要明白云计算是什么，但是对于云计算，可谓一千个人眼里就有一千种云计算的定义。他就像盲人摸象一样，不同的人对它有着不同的理解。

现阶段广为接受的是美国国家标准及技术研究所（NIST）的定义：云计算是一种模型，能以按需方式，通过网络，方便的访问云系统的可配置计算资源共享池(比如：网络，服务器，存储，应用程序和服务) 。同时它以最少的管理开销及最少的与供应商的交互，迅速配置提供或释放资源。

当然，定义是死的，很多同学可能看不明白，我用一个例子来说说云计算的概念。过去，人们为了喝水，各家各户都挖了水井。而现在社会，有了水库、自来水公司，每家每户铺设了自来水管，人们一拧水龙头就能喝上干净、新鲜的水了。如果我们把水管看成通信网络，把水龙头看做我们的手机、平板、个人电脑，那么自来水公司的各类水处理设备和水源就是云，从水源地采水、消毒、净化、存储的过程就是云计算。而把自来水送达到家里，并按照用户的用水量收费就是云服务。

云计算和云服务拥有像自来水一样的优点，比如便捷，云服务可以按需购买使用；价低，购买云服务不用自己买服务器花钱维护；随处可达，我们存放在云上的所有数据在任何地点、任何终端都可以有效的访问到，并且可以全国调配计算资源。

除了这些，云计算还拥有比自来水更多的优点，因为在云计算的基础上，可以提供视频、图片、文字等各类数据服务，还可以提供金融、健康、交通、教育、电子政务、电子商务等各类行业性的云服务。一句话，云计算为我们社会发展、企业运行、人们生活提供了丰富多彩的应用和服务，已经成为当今社会最主要的发展驱动力之一。

二、云计算的基本架构

1. 一般来说，目前大家比较公认的云架构是划分为：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS），它们分别对应于传统IT中的“硬件”、“平台”和“（应用）软件”。这几个术语并不好理解。不过，如果你是个吃货，这个问题就好解决了。

假如你想吃披萨你可以在家自己做，但这真是个麻烦事，你的准备很多东西，发面、做面团、进烤箱。。。。。这就相当于本地部署，需要很多设施。你也可以从披萨店里买回成品，回家烘焙就好了，在自己的餐桌上吃。不过和自己在家做不同，你需要一个pizza供应商来提供成品披萨。这就如同Iaas。当然你也可以打电话叫外卖将做好的热腾腾的披萨送到家中，这样你就不用再到厨房去烘烤，直接拿到餐桌就可以食用。这就相当于Paas。你还可以直接在披萨店吃披萨，你什么都不需要准备，连餐桌也是pizza店的，这就如同Saas。

这其实就是云计算的三个分层，基础设施在最下端，平台在中间，软件在顶端，分别是分别是Infrastructure-as-a-Service(IaaS)，Platform-as-a-Service(PaaS)，Software-as-a-Service(SaaS)，别的一些“软”的层可以在这些层上面添加。而你的公司什么都有，现在所处的状态叫本地部署(On-Premises)，就像在自己家做pizza一样。几年前如果你想在办公室或者公司的网站上运行一些企业应用，你需要去买服务器，或者别的高昂的硬件来控制本地应用，让你的业务运行起来，这就叫本地部署。假如你家BOSS突然有一天想明白了，只是为了吃上pizza，为什么非要自己做呢?于是，准备考虑一家云服务供应商，这个云服务供应商能提供哪些服务呢?其所能提供的云服务也就是云计算的三个分层：IaaS、PaaS和SaaS，就像pizza店提供三种服务：买成品回家做、外卖和到披萨店吃。

云计算的部署配置模式则分为:公有云，私有云，混合云。

三、云计算技术特点

(1) 超大规模

“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。

(2) 虚拟化

云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机，就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。

(3) 高可靠性

“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。

(4) 通用性

云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。

(5) 高可扩展性

“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。

(6) 按需服务

“云”是一个庞大的资源池，你按需购买；云可以像自来水，电，煤气那样计费。

(7) 极其廉价

由于“云”的特殊容错措施可以采用极其廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使大量企业无需负担日益高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提升，因此用户可以充分享受“云”的低成本优势，经常只要花费几百美元、几天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的任务。

四、云计算的发展

1，信息技术的发展

大型机时代->微型机时代->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，云计算运用的发展

云存储、云教育、云医疗、云政务

4，发展云计算的企业公司

雅虎研究主管,普拉巴卡·拉加万，他认为Google、雅虎、微软、IBM和亚马逊这几家公司是云计算的引领者。

5，云计算的发展阶段

第一阶段：昨夜西风凋碧树。独上高楼，望尽天涯路。

第二阶段：衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴。

第三阶段：众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在，灯火阑珊处。

五、云计算与大数据

1，大数据的定义

维基百科：或称巨量数据、海量数据、大数据，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息。在总数据量相同的情况下，与个别分析独立的小型数据集（data set）相比，将各个小型数据集合并后进行分析可得出许多额外的信息和数据关系性，可用来察觉商业趋势、判定研究质量、避免疾病扩散、打击犯罪或测定实时交通路况等。

Gartner：“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

IDC定义：为了更为经济的从高频率获取的、大容量的、不同结构和类型的数据中获取价值，而设计的新一代架构和技术。

2，大数据的特点（4V）

Volume（大量）：数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；

Variety（多样）：数据类型繁多。网络日志、视频、图片、传感器数据、地理位置信息等。

Velocity（高速）：处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

Value（价值）：合理利用低密度价值的数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。

3，大数据与云计算

云计算为大数据提供了可以弹性扩展,相对便宜的存储空间和计算资源，使得中小企业也可以像亚马逊一样通过云计算来完成大数据分析。

本质上，云计算与大数据的关系是静与动的关系；云计算强调的是计算，这是动的概念；而数据则是计算的对象，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的存储能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大数据需要处理大数据的能力（数据获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的存储设备提供的主要是数据存储能力，所以可谓是动中有静。如果数据是财富，那么大数据就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！

大数据技术和云计算的关系------大数据时代的超大数据体量和占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领域新一代的技术与架构，它将帮助人们存储管理好大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的技术、产品将不断涌现，将有可能IT行业开拓一个新的黄金时代。大数据本质也是数据，其关键的技术依然逃不脱：

1）大数据存储和管理； 2）大数据检索使用（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、数据处理与分析技术将不断涌现，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为企业业务经营的好助手，甚至可以改变许多行业的经营方式。

大数据的商业模式与架构-----云计算及其分布式结构是重要途径大数据处理技术正在改变目前计算机的运行模式，正在改变着这个世界：它能处理几乎各种类型的海量数据，无论是微博、文章、电子邮件、文档、音频、视频，还是其它形态的数据；它工作的速度非常快速：实际上几乎实时；它具有普及性：因为它所用的都是最普通低成本的硬件，而云计算它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。云计算及其技术给了人们廉价获取巨量计算和存储的能力，云计算分布式架构能够很好地支持大数据存储和处理需求。这样的低成本硬件+低成本软件+低成本运维，更加经济和实用，使得大数据处理和利用成为可能。

大数据的存储和管理---- 云数据库的必然很多人把NoSQL叫做云数据库，因为其处理数据的模式完全是分布于各种低成本服务器和存储磁盘，因此它可以帮助网页和各种交互性应用快速处理过程中的海量数据。它采用分布式技术结合了一系列技术，可以对海量数据进行实时分析，满足了大数据环境下一部分业务需求。但我说这是错误的，至少是片面的，是无法彻底解决大数据存储管理需求的。云计算对关系型数据库的发展将产生巨大的影响，而绝大多数大型业务系统（如银行、证券交易等）、电子商务系统所使用的数据库还是基于关系型的数据库，随着云计算的大量应用，势必对这些系统的构建产生影响，进而影响整个业务系统及电子商务技术的发展和系统的运行模式。基于关系型数据库服务的云数据库产品将是云数据库的主要发展方向，云数据库（CloudDB），提供了海量数据的并行处理能力和良好的可伸缩性等特性，提供同时支持在在线分析处理（OLAP）和在线事务处理(OLTP) 能力，提供了超强性能的数据库云服务，并成为集群环境和云计算环境的理想平台。它是一个高度可扩展、安全和可容错的软件，客户能通过整合降低IT成本，管理位于多个数据，提高所有应用程序的性能和实时性做出更好的业务决策服务。

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可以弹性扩展相对便宜的存储空间和计算资源，使得中小企业也可以像亚马逊一样通过云计算来完成大数据分析。其次，云计算IT资源庞大，分布较为广泛，是异构系统较多的企业及时准确处理数据的有力方式，甚至是唯一方式。当然大数据要走向云计算还有赖于数据通信带宽的提高和云资源的建设，需要确保原始数据能迁移到云环境以及资源池可以随需弹性扩展。数据分析集逐步扩大，企业级数据仓库将成为主流，未来还将逐步纳入行业数据，政府公开数据等多来源数据。

大数据和云计算未来的发展方向和趋势------虽然大数据目前在国内还处于初级阶段，但是商业价值已经显现出来。未来，数据可能成为最大的交易商品。但数据量大并不能算是大数据，大数据的特征是数据量大、数据种类多、非标准化数据的价值最大化。因此，大数据的价值是通过数据共享、交叉复用后获取最大的数据价值。在他看来，未来大数据将会如基础设施一样，有数据提供方、管理者、监管者，数据的交叉复用将大数据变成一大产业。大数据的整体态势和发展趋势，主要体现在几个方面：大数据与学术、大数据与人类的活动，大数据的安全隐私、关键应用、系统处理和整个产业的影响。大数据整体态势上，数据的规模将变得更大，数据资源化、数据的价值凸显、数据私有化出现和联盟共享。大数据的发展会催生许多新兴新职业，会产生数据分析师、数据科学家、数据工程师，有非常丰富的数据经验的人才会成为稀缺人才。随着大数据的发展，数据共享联盟将逐渐壮大成为产业的核心一环。随着大数据的共享越来越大，隐私问题也随之而来，比如说每天手机产生的通话、位置等等。但这给带来了便利的同时也给带来了个人隐私的问题。数据资源化，大数据在国家和企业和社会层面成为重要的战略资源，成为新的战略制高点和抢购的新焦点。

以上就是我对云计算的相关理解，技术也在不断的在发展，数据量也在不断的扩大，这种趋势已经势不可挡

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