云计算固然好，但也有不少的缺陷和使用限制，这样才出现了雾计算、霾计算等技术，这些技术都是针对云计算做的很好的补充，满足多样化的市场应用需求。 本文也介绍一个新技术，就是粒计算，粒计算同样是和云计算有着千丝万缕的联系。 ? 其实，粒计算比云计算的概念出现得还早。 不仅在大数据、人工智能这些领域，在云计算里，粒计算同样受欢迎。云计算是一种计算资源，集合了海量的数据处理，与大数据、人工智能都有着紧密联系，而粒计算正是处理海量数据，尤其是不确定性数据的好手。 由于云计算本身的通用性特点，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，这都需要对海量的不确定数据进行计算处理，这时就需要粒计算。 粒计算是云计算的最佳拍档，随着云计算要处理的数据量越来越庞大，大量无用甚至错误的数据影响到了云计算的处理效率和结果，引入粒计算后，可以有效提升云计算的计算效率，充分地发挥出云计算的优势。
一 .云计算 1.Saas软件即服务 SaaS的实例： MicrosoftOfficeOnline(WordOnline,ExcelOnline等)服务，无需在本机安装，打开浏览器，注册账号，可以随时随地通过网络进行软件编辑 基础设施层面 iaas的实例 ： VMware 提供成熟的虚拟机及虚拟机管理软件，是业界最大的虚拟化软件提供商 OpenStack提供一个开源的软件解决方案，能够管理KVM VMware等虚拟机 3.云计算应用 Google也允许第三方在Google的云计算中通过Google App Engine，基于所提供的接口运行大型并行应用程序。 二 . 云计算的定义 NIST: 云计算是一种能够通过网络随时随地以便利的、按需付费的方式获取计算资源（包括网络、服务器、存储、应用和服务等）并提高其可用性的模式，这些资源来自一个共享的、可配置的资源池，并能够以最省力和无人干预的方式获取和释放 ，可靠性比较高，与电信领域的需求匹 配度较高 （1）.虚拟化技术的定义： 通俗讲是在物理计算机（x86架构）上，通过虚拟化软件生成虚拟的计算机，供上层应用使用。
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云服务与边缘计算-图表 (来源http://t.cn/Ez2kkBz) 在Aran Khanna的“边缘深度学习”（来源 http://t.cn/Ez2kpQ3）一文中，给边缘设备下了一个非常简洁的定义 与云相比，边缘设备和雾节点在物理上更接近，通常只有一步之遥，而边缘设备到中心云节点通常路途遥远。雾节点甚至可以通过有线连接到边缘设备。 三、边缘计算与机器学习的复杂性 ? 一种用于在边缘计算环境中进行机器学习的示例模型 （来源http://t.cn/Ez2sDRQ ) 与中心云服务器或雾节点相比，边缘设备的内存要小得多，计算能力也要小得多。 在边缘设备与雾节点之间或雾节点与中央云之间的数据传输中实施插入恶意代码成为可能。当然，随着大家的努力，这些挑战已经得到解决，因此，在边缘计算面前的道路似乎越来越清晰。 最后，云中心模式当然不会消失。
云计算是需要灾难恢复的关键技术和服务之一。更重要的是，云计算灾难恢复(Cloud DR)是证明企业实力以及使云计算业务流程顺利运行的理想解决方案之一。 以下介绍与云计算灾难恢复相关的一些关键服务和优势： 什么是云计算灾难恢复? 云计算灾难恢复是在云计算运营环境中存储和维护数据作为安全措施的一个过程。 云计算灾难恢复旨在恢复企业的重要数据，或在发生停机或自然灾难时启动故障切换。 云计算灾难恢复的好处是什么? 以下概述了与采用云计算灾难相关的一些主要好处： 更快的恢复：在任何情况下，数据恢复都必须快速及时，以便按时交付最终产品。 云计算灾难恢复消除了维护传统备份设施的需要，这些备份设施在一些企业中仍然占主导地位。但与云计算灾难恢复相比效率低下。云计算灾难恢复还减少了恢复点目标(RPO)和恢复时间目标(RTO)。
误区1：企业的数据中心在安全方面胜过云计算 这里有一些重量级人物对于这个话题的思考：“纽约时报”科技编辑Quentin Hardy指出，与传统数据中心环境中存储的数据相比，云端的数据可能受到更高程度的安全保护 Linthicum说：“主要云提供商的安全状态与大多数企业数据中心一样好或者更好，安全因素不应该被认为是采用公共云服务的主要阻碍。” 误区2：监管者机构讨厌云计算 云计算的两个标准组织和美国联邦政府机构越来越接受云计算的虚拟化设计，并将其视为一种可行的技术形式。例如，PCI安全标准委员会已经发布了云计算指南。 误区3：遵从云计算并不需要企业承担责任 合规性仍然是云计算服务提供商和受监管公司之间的双重责任。 云计算如今正在使用兼容设置来提高安全性，这与行业专家的观点一致，认为云计算技术适用于任何组织。
云计算大致分两种，一个是私有云，一个是公有云，还有人把私有云和公有云连接起来称为混合云，咱们暂且不说这个。 云容科技就给您分析下私有云和公有云： 私有云便是把虚拟化和云化的这套软件布置在他人的数据中心里边，使用私有云的用户往往很有钱，自己买地建机房，自己买服务器，然后让云厂商布置在自己这里，除了虚拟化，也推出了云计算的产品 所谓公有云便是虚拟化和云化软件布置在云厂商自己数据中心里边的，用户不需求很大的投入，只要注册一个账号，就能在一个网页上点一下创立一台虚拟电脑，例如ecs也即阿里的公有云，还有国内其他云品牌，腾讯云，网易云等 并且因为他的云渠道需求支撑自己的电商使用，而传统的云计算厂商多为IT厂商出身，几乎没有自己的使用，因而阿里云的云渠道对使用更加的友好，迅速发展成为云计算的榜首品牌，赚了很多钱。 在阿里发布其云计算渠道财报之前，人们都猜测，阿里电商赚钱，云也赚钱吗？后来一发布财报，发现不是一般的赚钱。
接下来这几篇将给大家介绍KVM的相关知识，讲到KVM之前我们先了解一下云计算，这也是自己在网上找的一些知识总结。给大家参考一下。 一、云计算的概念 1.1、云是什么 ? 另一方面，云计算中的数据对于数据所有者以外的其他用户云计算用户是保密的，但是对于提供云计算的商业机构而言确实毫无秘密可言。 三、云计算基本原理 云计算的基本原理是，通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将更与互联网相似。 四、云计算时代 目前，PC依然是我们日常工作生活中的核心工具——我们用PC处理文档、存储资料，通过电子邮件或U盘与他人分享信息。如果PC硬盘坏了，我们会因为资料丢失而束手无策。 而在“云计算”时代，“云”会替我们做存储和计算的工作。“云”就是计算机群，每一群包括了几十万台、甚至上百万台计算机。“云”的好处还在于，其中的计算机可以随时更新，保证“云”长生不老。
云计算和边缘计算经常被讨论,但它们在功能上可能有所不同。云计算,即按需提供数据存储和计算能力的计算机系统,已经存在了几十年。 与物联网相比,边缘计算可以被看作是云计算的一种替代方法,它在数据源附近处理实时数据,而数据源被认为是网络的边缘。 此外,与在云环境中一样,所有数据都是在一个集中的位置收集和处理的,通常是在一个数据中心,这样在保证可靠的远程访问的同时,通常很容易进行安全和控制。 然而,在某些情况下,云基础设施中存在一些问题和挑战,边缘计算可以在其中发挥重要作用,提高云计算的性能。 为什么边缘计算对云计算至关重要 由于各种各样的应用程序和不同的社交媒体平台每天都会生成大量的数据,所以所有的数据都在云中存储、计算、处理。
计算机的性能已经完全不能支持发展的需求，网络技术的发展为计算机资源共享创建了可能，云计算和边缘计算也渐渐出现在大众视野之中。 云计算这个概念首次在2006年8月的搜索引擎会议上提出，2010年云计算概念在中国落地，大量的云计算解决方案、技术与标准开始逐步推广，互联网和IT行业成为第一批云计算技术的关注者和使用者。 而人们更多地理解成在线计算，“云”就是提供进行计算的平台。 边缘计算是为了弥补云计算的一些不足而产生的，随着万物互联的时代来临，网络设备增多，数据的传输要求变得非常高，数据传输到云计算中心再处理，增大了系统的延迟，数据量庞大，带宽承受不住，而且数据安全也得不到保障 云计算与边缘计算已经在很多应用场景下开花结果，产生了自身的价值，各种应用产品也随着各种需求而被开发出来，智能家居、工业物联网、智慧城市、5G边缘计算器等等都改变着我们生活的一部分！
十年前云计算兴起和发展，近年“边缘计算”有着云计算一样的势头迅速走红。 分布性：边缘计算实际部署天然具备分布式特征。这要求边缘计算支持分布式计算与存储、实现分布式资源的动态调度与统一管理、支撑分布式智能、具备分布式安全等能力。 边缘计算与云计算的关系 也许有人产生疑问，边缘难道是要替代云计算?其实并不是，至少从目前来看，两者是协同的关系。 边缘计算和云计算的关系可以比喻为集团公司的地方办事处与集团总公司的关系。 云计算把握整体，聚焦非实时、长周期数据的大数据分析，能够在周期性维护、业务决策支撑等领域发挥特长;边缘计算则专注于局部，聚焦实时、短周期数据的分析，能更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行。 因此，边缘计算与云计算互相协同，两者存在紧密的互动协同关系。
云计算和大数据现状不说了 学习BigData和Cloud，需要学习这些基本的技能与知识： 大数据Java基础 大数据Linux基础 大数据网络基础， Python网络编程开发， 大数据统计学基础， 大数据矩阵计算基础 研究方向有这些： Hadoop方向 Spark方向 NoSQL 虚拟化方向：Openstack云系统 流数据实时分析系统 Storm实时数据平台 高性能计算 这些方向具体就不说了，列出来大家有个底。】
云计算和物联网的关系 物联网与云计算都是基于互联网的，可以说互联网就是它们相互连接的一个纽带。物联网就是互联网通过传感网络向物理世界的延伸，它的最终目标就是对物理世界进行智能化管理。 物联网的这一使命，也决定了它必然要由一个大规模的计算平台作为支撑。云计算从本质上来说就是一个用于海量数据处理的计算平台，因此，云计算技术是物联网涵盖的技术范畴之一。 如果将云计算运用到物联网的传输层与应用层，采用云计算的物联网，将会在很大程度上提高运行效率。可以说，如果把物联网当作一台主机的话，云计算就是它的CPU。 挑战 1. 2.云计算平台所面临的主要挑战 数据安全性问题； 个人隐私的保护问题； 服务互操作性问题。 以上所说的只是物联网与云计算发展过程中所遇到的一部分主要问题，不可能面面俱到。 有些问题我们可能无法预料，但可以肯定是，只有把来自物联网及来自云计算两个方面的问题都解决之后，实现云计算在物联网系统中的完美利用才可能取得突破性进展。
似乎业界所有人都在谈论云计算。但是，虚拟化是对发展私有云战略的重要一步。如果你已经虚拟化了部分的基础设施，那么你可能比想象的更接近私有云计算。 采用云计算的好处是可以克服虚拟化的固有局限性。 而要获得云计算的好处，进行性能监测应该是你的私有云战略的关键部分。 私有云计算代表了整个数据中心的一个抽象。这种抽象硬件整合成一套衡量能力的数字。 例如，拉起的VMwarevCenter客户端的虚拟机选项卡用于集群，你会发现虚拟机与他们的处理和存储的需求值的长长的名单。 无论你的云服务供应商和虚拟化平台供应商都可以与你分享这些产品的当前和未来的愿景，因为它是你可以真正看到和感觉到的最终产品。 私有云计算就是信任的一个组成部分，如今的公共云计算也将会不甘落后。
通常，分析师都在每年年初预测云计算的重大投资。这些分析师预测云计算将继续彻底改变世界各地的企业开展业务的方式。 ? // 现在可以说云计算是一项成熟的技术吗?组织采用周期在哪里? Krieger：云计算技术的应用与发展已接近成熟。 与内部部署的系统相比，云计算部署在资本支出方面通常要便宜得多。 这也意味着企业获得预算更加容易，同时也节省了时间。由于减少了与管理系统相关的专门团队的需求，组织的复杂性也降低了。 在不好的方面，企业可能面临与云计算供应商“锁定”的挑战，这使得难以利用新的云计算用例。 // 英国的云采用周期已经饱和还是还有很长的路要走? Krieger：还有很多事情要做。 采用云计算的壁垒(如复杂性和信任)继续被消除，成本继续下降，使得云计算对于每个企业来说都是可行的。 // 展望未来，云计算将在哪里适合于业务领域?
大数据和云计算 1 大数据时代数据特点？ 2 云计算七个特点？ 超大规模 虚拟化 高可靠性 通用性 高可伸缩性 按需服务 极其廉价 3 云计算你找服务类型可分为哪几类？ 这种云计算最大的特征就是消费者并不购买任何实体的产品，而是购买具有与实体产品同等功能的服务。 以前，我们是花钱购买的是服务器上的存储空间。现在，我们花钱购买的是Dropbox的存储服务。 平台即服务（Platform as a Service，缩写PaaS） 与软件即服务不同，平台即服务是面向开发者的云计算。这种云计算最大的特征是它自带开发环境，并向开发者提供开发工具包。 基础架构即服务与平台即服务有显著的区别，基础架构即服务提供的只有计算能力和存储能力的服务，平台即服务提供的除了计算能力和存储能力的服务，还提供给开发者的完备的开发工具包和配套的开发环境。 基础架构即服务是云计算的基石，平台即服务和软件即服务构建在它的上面，分别为开发者和消费者提供服务，而它本身则为大数据服务。 4 云计算技术体系结构可分为哪几层？
从云计算和大数据概念的诞生到现在，二者之间的关系非常微妙，既密不可分，又千差万别。因此，我们不能把云计算和大数据割裂开来作为截然不同的两类技术来看待。此外，物联网也是和云计算、大数据相伴相生的技术。 下面总结一下三者的联系与区别（见图1-14）。 第一，大数据、云计算和物联网的区别。 大数据侧重于对海量数据的存储、处理与分析，从海量数据中发现价值，服务于生产和生活；云计算本质上旨在整合和优化各种IT资源，并通过网络以服务的方式廉价地提供给用户；物联网的发展目标是实现物物相连，应用创新是物联网发展的核心 第二，大数据、云计算和物联网的联系。从整体上看，大数据、云计算和物联网这三者是相辅相成的。 参考文献：《大数据技术原理与应用》 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
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