云端计算芯片 大资料、IDC和云端计算之间有什么关系吗？

大资料、IDC和云端计算之间有什么关系吗？  

大资料、IDC和云端计算之间有什么关系吗？

大资料是云端计算的杀手鐗应用
大资料与云端计算的关系，引起一些人的困惑。为了便于探讨二者的关系，这里从“计算”和“资料”的历史关系说起。因为云端计算首先是一种“计算”，大资料首先是一种“资料”，而计算机就是用来“计算”“资料”的。
计算机是软体和硬体分离的，是一种软体定义的电子产品（可程式设计）。计算机设计中的一个重要问题是如何有效管理CPU、记忆体和I/O等硬体资源，以及如何让应用程式合理使用这些资源。这两大任务最早内嵌在各种应用程式中，由应用程式自身完成，缺点是费力、复杂和易错，难以升级和移植，而且重复工作。
上世纪60年代这些共性功能开始从应用中分离出来，逐步形成了一种通用的软体包，这就是作业系统。作业系统是位于硬体和应用程式之间的“中介软体”，让应用软体和硬体得以分离并独立发展，发展成了最核心的计算机系统软体，也成就了微软公司的伟大。
以UNIX为始祖的常见现代作业系统有Android、BSD、iOS、Linux、 MacOSX、QNX等，以及原创的微软Windows、 Windows Phone和IBM的z/OS.作业系统的工作范围，也从最初的计算机蔓延到手机、游戏控制器、电视机顶盒、智慧汽车和智慧眼镜等，还有与云端计算密切相关的Web伺服器。
上世纪70年代，计算机的快速发展使得数字化资料爆发式增长，“海量”资料管理成了新挑战。把通用作业系统的档案管理用于资料管理时，无论是扩充套件性、效率和便利性，都不适应“海量”资料的管理需要，应用软体被迫内嵌自己设计的资料管理系统。同样的，“海量”资料管理由每个应用程式自身完成，缺点也是费力、复杂和易错，难以升级和移植，并且重复工作。
于是一种专门面向“海量”资料管理的通用软体问世了，那就是资料库管理系统（DBMS），一种应用系统软体。DBMS包括了资料库定义、建立、查询、更新和管理等功能，这些都是资料管理所必需的，是作业系统的档案管理系统所没有的。
著名的DBMS有 MySQL、 PostgreSQL、SQLite、Microsoft SQL Server、Microsoft Aess、Oracle、Sybase、dBASE、FoxPro和IBM DB2等，都是关系型DBMS.当然还有非关系型No SQL模式的，只是没那么流行。
DBMS与字处理软体等一起，成为单机时代最重要的应用软体，也成就了一家伟大的应用软体公司Oracle.大约不足20年前，作业系统和资料库的技术和市场未来，看起来都那么可预知。一个是微软的天下，一个是Oracle的天下。
但网际网路来了，尤其是Web开始流行。
Web伺服器所使用的作业系统，最初面向单机设计，扩充套件用于区域网范围内管理多台伺服器还勉强可用。但当网际网路巨头崛起，需要Web伺服器的作业系统管理数百万台Web伺服器的时候，传统作业系统勉为其难，需要“技术革命”了。“革命”的结果就是云端计算。
云端计算大伞下有很多概念，核心技术之一是虚拟化。虚拟化有“1虚N”和“N虚1”两种模式，前者主要是为了省钱，以Amazon AWS为代表；后者主要是为了大资料处理，以Google GAE为代表。
云端计算的“N虚1”模式，可将多台物理计算机虚拟化为一台超级计算机，向应用程式提供资源池的排程管理服务，与传统作业系统的功能几乎完全相同，因此常被称为“云端计算作业系统”。只是云端计算作业系统的工作范围，扩大到资料中心甚至整个网际网路范围内，把每台计算机也当做资源看待和管理。
有了云端计算作业系统，云应用软体和硬体（计算机资源）得以分离，各自可以独立发展。历史再次重演，云端计算以及SNS、微博、移动网际网路和物联网等的快速发展，具有3V特点的资料爆发，大资料管理的挑战也最先到来。同样，面向计算设计的通用云端计算作业系统，在大资料管理方面的扩充套件性、效率和便利性，都面临新挑战。
历史上计算机面对“海量”资料的挑战，将资料应用和资料管理分离，催生了通用的DBMS.现在云端计算面对大资料的挑战，也必将使大资料应用和大资料管理分离，催生“大资料库管理系统”，并且逐步走向通用化和平台化。
ATM（非同步传输模式）是通讯资源稀缺时代的产物，TCP/IP是通讯资源富饶时代的产物。类似的，传统DBMS是IT资源稀缺时代的产物，大资料管理系统是IT资源富饶时代的产物。
计算是工具，可以工业化提供；资料是资源，是个性化的资产。如果说Office、游戏等是PC的杀手鐗应用，浏览器、搜寻、SNS等是网际网路的杀手鐗应用，那么大资料等就是云端计算的杀手鐗应用。

大资料和云端计算究竟有什么关系

云端计算（cloud puting）是基于网际网路的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过网际网路来提供动态易扩充套件且经常是虚拟化的资源。云是网路、网际网路的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示网际网路和底层基础设施的抽象。因此，云端计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。使用者通过电脑、笔记本、手机等方式接入资料中心，按自己的需求进行运算
大资料技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软体工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大资料时代》中大资料指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有资料进行分析处理.

他们的关系就是，都是空洞的概念。都是炒作。
什么是云端计算？什么是大资料？有没有具体的定义？没有的。

资讯系统和大资料，云端计算之间有什么关系？

资讯系统
资讯系统（Information system）是由计算机硬体、网路和通讯装置、计算机软体、资讯资源、资讯使用者和规章制度组成的以处理资讯流为目的的人机一体化系统。
是一个由人、计算机及其他外围装置等组成的能进行资讯的收集、传递、存贮、加工、维护和使用的系统。
它是一门新兴的科学，其主要任务是最大限度的利用现代计算机及网路通讯技术加强企业的资讯管理，通过对企业拥有的人力、物力、财力、装置、技术等资源的调查了解，建立正确的资料，加工处理并编制成各种资讯资料及时提供给管理人员，以便进行正确的决策，不断提高企业的管理水平和经济效益。企业的计算机网路已成为企业进行技术改造及提高企业管理水平的重要手段。
大资料
大资料（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软体工具进行捕捉、管理和处理的资料集合。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大资料时代》[1] 中大资料指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有资料进行分析处理。大资料的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
云端计算
云端计算（cloud puting）是基于网际网路的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过网际网路来提供动态易扩充套件且经常是虚拟化的资源。云是网路、网际网路的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示网际网路和底层基础设施的抽象。因此，云端计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。使用者通过电脑、笔记本、手机等方式接入资料中心，按自己的需求进行运算。
对云端计算的定义有多种说法。对于到底什么是云端计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云端计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网路访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网路，伺服器，储存，应用软体，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的互动。

物联网，云端计算，大资料和人工智慧有什么关系

云伺服器，是一种处理能力可弹性伸缩的计算服务。其管理方式比物理伺服器简单。使用者无需提前购买硬体，即可建立或释放任意多台云伺服器。
小鸟云专注为个人开发者使用者、中小型、大型企业使用者提供一站式核心网路云端部署服务，促使使用者云端部署化简为零，轻松快捷运用云端计算。小鸟云是国内为数不多具有ISP/IDC双资质的专业云端计算服务商，同时持有系统软体著作权证书、CNNIC地址分配联盟成员证书，通过了ISO27001资讯保安管理体系国际认证、ISO9001质量保证体系国际认证。
传统的伺服器是具有独立的CPU、记忆体条、硬碟，储存的资料安全性不高，硬碟的浪费率比较高，在应用方面应用有侷限性，如果有新的应用，那只能再买一台了，这样造成了伺服器严重的浪费，对于一些中小企业而言是不可低估的。
1、从技术方面来讲
云伺服器使用了云端计算技术，而云计算技术，整合了计算、网路、储存等各种软体和硬体技术。传统的伺服器，就是独立的了，不会整合这些资源。
2、从安全性方面来讲
云伺服器具有天然防ARP攻击和MAC欺骗，快照备份，资料永久不丢失。而传统的伺服器则不具有这方面的功能。
3、从可靠性来讲
云伺服器是基于伺服器丛集的，因此硬体冗余度较高，故障率低;而传统的伺服器则相对来说硬体冗余较少，故障率较高。
4、从灵活性方面来讲
使用者可以线上实时增加自己的配置，可扩充套件空间较大;而传统的伺服器则有这方面的侷限性，如果有新的应用，只能再买一台了

云端计算和大资料是什么关系

云端计算是一种大资料计算平台，云端计算技术的诞生使得大资料计算处理成为一种可能，云端计算是区别以往的单台计算机的计算，以往单台计算机的计算能力不能够去处理大资料，云端计算使得计算能力变得不是瓶颈。

计算和资料是不一样的，云端计算和大资料当然也不一样。计算的物件是资料，云端计算的物件是云资料（或者称大资料，确切的也不一样，但可以一致地理解）。大资料就是海量资料。

1.云端计算是提取大资料的前提
资讯社会，资料量在不断增长，技术在不断进步，大部分企业都能通过大资料获得额外利益。在海量资料的前提下，如果提取、处理和利用资料的成本超过了资料价值本身，那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云端计算能力，对于降低资料提取过程中的成本不可或缺。
2.云端计算是过滤无用资讯的“神器”
首次收集的资料中，一般来说90%属于无用资料，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用资料。在大量无用资料中，重点需过滤出两大类，一是大量储存著的临时资讯，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网路资料，价值极低。云端计算可以提供按需扩充套件的计算和储存资源，可用来过滤掉无用资料，其中公有云是处理防火墙外部网路资料的最佳选择。
3.云端计算可高效分析资料
资料分析阶段，可引入公有云和混合云技术，此外，类似Hadoop的分散式处理软体平台可用于资料集中处理阶段。当完成资料分析后，提供分析的原始资料不需要一直保留，可以使用私有云把分析处理结果，即可用资讯汇入公司内部。

大资料（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软体工具进行捕捉、管理和处理的资料集合。
大资料的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
从技术上看，大资料与云端计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大资料必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分散式计算架构。它的特色在于对海量资料的挖掘，但它必须依托云端计算的分散式处理、分散式资料库、云端储存和虚拟化技术。

云端计算 soa google之间到底有什么关系呢

google，是最早提出云端计算概念的。也是目前在云端计算领域技术最完善的。
而SOA与云端计算的关系则为：
1、SOA与云端计算可相互借鉴与学习
2、云端计算和SOA的界限正在迅速模糊。
参考：阳光云论坛《SOA与云端计算可相互借鉴与学习》