谁能很形象地解释一下云计算

HyperMeta 2012-12-30 10:54:45
接触云计算,只是接触一下文章,科技资讯,但是还是不能很明白地理解云计算,谁能让我一次就能够懂~

不要百度百科的解释,我看过好多遍
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dianxin05 2013-01-15
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传统模式下,企业建立一套IT系统不仅仅需要购买硬件等基础设施,还有买软件的许可证, 需要专门的人员维护。当企业的规模扩大时还要继续升级各种软硬件设施以满足需要。对于企业来说,计算机等硬件和软件本身并非他们真正需要的,它们仅仅是完 成工作、提供效率的工具而已。对个人来说,我们想正常使用电脑需要安装许多软件,而许多软件是收费的,对不经常使用该软件的用户来说购买是非常不划算的。 可不可以有这样的服务,能够提供我们需要的所有软件供我们租用?这样我们只需要在用时付少量“租金”即可“租用”到这些软件服务,为我们节省许多购买软硬 件的资金。   我们每天都要用电,但我们不是每家自备发电机,它由电厂集中提供;我们每天都要用自来水,但我们不是每家都有井,它由自来水 厂集中提供。这种模式极大得节约了资源,方便了我们的生活。面对计算机给我们带来的困扰,我们可不可以像使用水和电一样使用计算机资源?这些想法最终导致 了云计算的产生。   云计算的最终目标是将计算、服务和应用作为一种公共设施提供给公众,使人们能够像使用水、电、煤气和电话那样使用计算机资源。    云计算模式即为电厂集中供电模式。在云计算模式下,用户的计算机会变的十分简单,或许不大的内存、不需要硬盘和各种应用软件,就可以满足我们的需求,因 为用户的计算机除了通过浏览器给“云”发送指令和接受数据外基本上什么都不用做便可以使用云服务提供商的计算资源、存储空间和各种应用软件。这就像连接 “显示器” 和“主机”的电线无限长,从而可以把显示器放在使用者的面前,而主机放在远到甚至计算机使用者本人也不知道的地方。云计算把连接“显示器”和“主机”的电 线变成了网络,把“主机”变成云服务提供商的服务器集群。   在云计算环境下,用户的使用观念也会发生彻底的变化:从“购买产品”到“购买 服务”转变,因为他们直接面对的将不再是复杂的硬件和软件,而是最终的服务。用户不需要拥有看得见、摸得着的硬件设施,也不需要为机房支付设备供电、空调 制冷、专人维护等等费用,并且不需要等待漫长的供货周期、项目实施等冗长的时间,只需要把钱汇给云计算服务提供商,我们将会马上得到需要的服务。 摘自:http://www.openstack.org.cn/community_dynamic/2012/1109/19.html
影子天使 2013-01-03
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云计算的基础是虚拟化,本质是服务提供,目前云对普通用户意义并不大,IT从业人员的福音!
⼤数据的核⼼是什么 数据的核⼼是云技术和BI。关于⼤数据和云计算的关系⼈们通常会有误解,⽽且也会把它们混起来说,分别做⼀句话直⽩解释就是:云计算 就是硬件资源的虚拟化;⼤数据就是海量数据的⾼效处理。如果做⼀个更形象的解释,云计算相当于我们的计算机和操作系统,将⼤量的硬件 资源虚拟化之后再进⾏分配使⽤;⼤数据则相当于海量数据的"数据库"。 整体来看,未来的趋势是,云计算作为计算资源的底层,⽀撑着上层的⼤数据处理,⽽⼤数据的发展趋势是,实时交互式的查询效率和分析 能⼒,当前的⼤数据处理⼀直在向着近似于传统数据库体验的⽅向发展。 ⼤数据的4V特性,即类型复杂,海量,快速和价值,其总体架构包括三层,数据存储,数据处理和数据分析,三层的相互配合,让⼤数据 最终产⽣价值。 数据存储层,从存储层的搭建来说,关系型数据库,NoSQL数据库和hdfs分布式⽂件系统三种存储⽅式都需要。从⽤户来讲并不关⼼底层 存储细节,只关⼼数据的存储和读取的⽅便性,通过共享数据存储层可以实现在存储上的应⽤和存储基础设置的彻底解耦。 数据处理层核⼼解决问题在于数据存储出现分布式后带来的数据处理上的复杂度,海量存储后带来了数据处理上的时效性要求,这些都是数 据处理层要解决的问题。 数据分析层重点是真正挖掘⼤数据的价值所在,⽽价值的挖掘核⼼⼜在于数据分析和挖掘。那么数据分析层核⼼仍然在于传统的BI分析的内 容。包括数据的维度分析,数据的切⽚,数据的上钻和下钻,cube等。 由此可以看来⼤数据两⼤核⼼为云技术和BI,离开云技术⼤数据没有根基和落地可能,离开BI和价值,⼤数据⼜变化为舍本逐末,丢弃关键 ⽬标。简单来说,就是⼤数据⽬标驱动是BI,⼤数据实施落地式云技术。

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