在這篇文章中，小編將為大家?guī)?a href="/tags/云計算" target="_blank">云計算的相關報道。如果你對本文即將要講解的內容存在一定興趣，不妨繼續(xù)往下閱讀哦。
一、為什么需要云計算中的“云”
傳統(tǒng)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(wěn)定安全等等，而為了支撐這些不斷增長的需求，企業(yè)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(tǒng)的安全等。便會發(fā)現(xiàn)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(guī)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(yè)中，那些用戶仍在不斷抱怨他們所使用的系統(tǒng)難以滿足他們的需求。而對于那些中小規(guī)模的企業(yè)，甚至個人創(chuàng)業(yè)者來說，創(chuàng)造軟件產品的運維成本就更加難以承受了。
所以，云計算，應運而生——更大、更快、更強
針對上述問題解決方案便是“云計算”!將應用部署到云端后，可以不必再關注那些令人頭疼的硬件和軟件問題，它們會由云服務提供商的專業(yè)團隊去解決。使用的是共享的硬件，這意味著像使用一個工具一樣去利用云服務(就像插上插座，你就能使用電一樣簡單)。
只需要按照你的需要來支付相應的費用，而關于軟件的更新，資源的按需擴展都能自動完成。
這也就是為什么我們需要云計算技術了。
二、云計算和大數據的區(qū)別
通過上面的介紹，想必大家已經知道了為什么需要云計算技術了。那么在這一個部分，我們主要來了解以下云計算和大數據之間存在的一些區(qū)別，主要如下：
云計算就是硬件資源的虛擬化;大數據就是海量數據的高效處理。云計算相當于我們的計算機和操作系統(tǒng)，將大量的硬件資源虛擬化之后再進行分配使用，在云計算領域目前的老大應該算是Amazon，可以說為云計算提供了商業(yè)化的標準，另外值得關注的還有VMware(其實從這一點可以幫助你理解云計算和虛擬化的關系)，開源的云平臺最有活力的就是Openstack了;
大數據相當于海量數據的“數據庫”，而且通觀大數據領域的發(fā)展也能看出，當前的大數據處理一直在向著近似于傳統(tǒng)數據庫體驗的方向發(fā)展，Hadoop的產生使我們能夠用普通機器建立穩(wěn)定的處理TB級數據的集群，把傳統(tǒng)而昂貴的并行計算等概念一下就拉到了我們的面前，但是其不適合數據分析人員使用(因為MapReduce開發(fā)復雜)，所以PigLaTIn和Hive出現(xiàn)了(分別是Yahoo!和facebook發(fā)起的項目，說到這補充一下，在大數據領域Google、facebook、twitter等前沿的互聯(lián)網公司作出了很積極和強大的貢獻)，為我們帶來了類SQL的操作，到這里操作方式像SQL了，但是處理效率很慢，絕對和傳統(tǒng)的數據庫的處理效率有天壤之別，所以人們又在想怎樣在大數據處理上不只是操作方式類SQL，而處理速度也能“類SQL”，Google為我們帶來了Dremel/PowerDrill等技術，Cloudera(Hadoop商業(yè)化最強的公司，Hadoop之父cutTIng就在這里負責技術領導)的Impala也出現(xiàn)了。
整體來看，未來的趨勢是，云計算作為計算資源的底層，支撐著上層的大數據處理，而大數據的發(fā)展趨勢是，實時交互式的查詢效率和分析能力，借用Google一篇技術論文中的話，“動一下鼠標就可以在秒級操作PB級別的數據”。
以上便是小編此次想要和大家共同分享的有關元計算的內容，如果你對本文內容感到滿意，不妨持續(xù)關注我們網站喲。最后，十分感謝大家的閱讀，have a nice day!
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