为何需要云计算技术?云计算与大数据有何区别?

在这篇文章中，小编将为大家带来云计算的相关报道。如果你对本文即将要讲解的内容存在一定兴趣，不妨继续往下阅读哦。

一、为什么需要云计算中的“云”

传统的应用正在变得越来越复杂：需要支持更多的用户，需要更强的计算能力，需要更加稳定安全等等，而为了支撑这些不断增长的需求，企业不得不去购买各类硬件设备(服务器，存储，带宽等等)和软件(数据库，中间件等等)，另外还需要组建一个完整的运维团队来支持这些设备或软件的正常运作，这些维护工作就包括安装、配置、测试、运行、升级以及保证系统的安全等。便会发现支持这些应用的开销变得非常巨大，而且它们的费用会随着你应用的数量或规模的增加而不断提高。这也是为什么即使是在那些拥有很出色IT部门的大企业中，那些用户仍在不断抱怨他们所使用的系统难以满足他们的需求。而对于那些中小规模的企业，甚至个人创业者来说，创造软件产品的运维成本就更加难以承受了。

所以，云计算，应运而生——更大、更快、更强

针对上述问题解决方案便是“云计算”!将应用部署到云端后，可以不必再关注那些令人头疼的硬件和软件问题，它们会由云服务提供商的专业团队去解决。使用的是共享的硬件，这意味着像使用一个工具一样去利用云服务(就像插上插座，你就能使用电一样简单)。

只需要按照你的需要来支付相应的费用，而关于软件的更新，资源的按需扩展都能自动完成。

这也就是为什么我们需要云计算技术了。

二、云计算和大数据的区别

通过上面的介绍，想必大家已经知道了为什么需要云计算技术了。那么在这一个部分，我们主要来了解以下云计算和大数据之间存在的一些区别，主要如下：

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。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，在云计算领域目前的老大应该算是Amazon，可以说为云计算提供了商业化的标准，另外值得关注的还有VMware(其实从这一点可以帮助你理解云计算和虚拟化的关系)，开源的云平台最有活力的就是Openstack了;

大数据相当于海量数据的“数据库”，而且通观大数据领域的发展也能看出，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，Hadoop的产生使我们能够用普通机器建立稳定的处理TB级数据的集群，把传统而昂贵的并行计算等概念一下就拉到了我们的面前，但是其不适合数据分析人员使用(因为MapReduce开发复杂)，所以PigLaTIn和Hive出现了(分别是Yahoo!和facebook发起的项目，说到这补充一下，在大数据领域Google、facebook、twitter等前沿的互联网公司作出了很积极和强大的贡献)，为我们带来了类SQL的操作，到这里操作方式像SQL了，但是处理效率很慢，绝对和传统的数据库的处理效率有天壤之别，所以人们又在想怎样在大数据处理上不只是操作方式类SQL，而处理速度也能“类SQL”，Google为我们带来了Dremel/PowerDrill等技术，Cloudera(Hadoop商业化最强的公司，Hadoop之父cutTIng就在这里负责技术领导)的Impala也出现了。

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，借用Google一篇技术论文中的话，“动一下鼠标就可以在秒级操作PB级别的数据”。

以上便是小编此次想要和大家共同分享的有关元计算的内容，如果你对本文内容感到满意，不妨持续关注我们网站哟。最后，十分感谢大家的阅读，have a nice day!