在云计算中,所有的数据都集中在数据中心,然后分发给终端用户.此外,为了业务连续性,还确保了数据的自动备份和恢复,所有这些资源都可以在云中获得.我们不知道提供给我们的这些资源的确切物理位置.你只需要像台式机、笔记本电脑、手机等虚拟终端和网络连接.
访问云有多种方式:
云计算的特点:
分布式计算提供了可扩展性
客户只允许使用和支付它正在使用的那么多资源.在云计算中,弹性被定义为系统能够以自主的方式适应工作负载变化的程度, 因此,在任何时候,可用资源都尽可能地与当前需求相匹配.
多个组织允许使用相同的资源.通过多租户模型将计算资源汇集起来,为不同的消费者提供服务,并根据消费者的需求动态分配和重新分配不同的资源.
为客户提供了易于使用的界面,通过该界面他们可以选择他们想要的服务.消费者可以根据需要单方面提供计算能力,如服务器时间和网络存储,而无需人工交互.
它只根据我们使用的计算资源数量向您收费,您不需要购买昂贵的基础设施.基于效用计算的定价是基于使用的,实施所需的 IT 技能更少.
允许在云系统中的某个部件无法响应的情况下进行恢复.
云部署模式主要有两种:
云服务分类如下:
以下是云应用程序如何用于大数据的一些示例:
公有云中的 IAAS: 将云提供商的基础架构用于大数据服务,可以获得几乎无限的存储和计算能力.企业客户可以利用 IaaS 创建经济高效、易于扩展的 IT 解决方案,其中云提供商承担管理底层硬件的复杂性和费用.如果业务客户的运营规模波动,或者他们希望扩大规模,他们可以在需要时利用云资源,而不是购买云资源, 硬件本身的安装和集成.
私有云中的 PAAS: PaaS 供应商开始将 Hadoop 和 MapReduce 等大数据技术整合到他们的 PaaS 产品中,这消除了管理单个软件和硬件元素的复杂性.例如,web 开发人员可以在开发、测试和最终托管网站的每个阶段使用单独的 PaaS 环境.然而,正在开发自己内部软件的企业也可以利用平台即服务,特别是创建不同的环网化开发和测试环境.
混合云中的 SAAS: 许多组织认为有必要分析客户的声音,尤其是在社交媒体上. SaaS 供应商为分析和社交媒体数据提供了平台.办公软件是使用 SaaS 的企业的最佳例子.与会计、销售、开票和计划相关的任务都可以通过 SAAS 执行.企业可能希望使用一个执行所有这些任务的软件,或者使用几个执行不同任务的软件.该软件可以通过互联网订阅,然后使用用户名和密码通过办公室的任何计算机在线访问.如果需要,他们可以以更好的方式切换到满足需求的软件.每个需要访问特定软件的人都可以作为用户来设置,无论是一两个人,还是一家拥有数百名员工的公司.
各种规模的云计算公司都有.所有大型软件供应商要么已经开始在云空间提供产品,要么正在推出产品.此外,还有很多初创公司在云领域推出了有趣的产品.在这里,我们列出了云计算的主要供应商.很少有云提供商是 google、 citrix 、 netmagic 、 redhat 、 rackspace 等. Amazon(aws) 是所有云提供商中领先的.微软也提供云服务,被称为 azure.
云计算公司的基础设施即服务:
云计算公司平台即服务
软件即服务(Software as a Service, SaaS)公司
列出了一些重要的云服务问题:
公司必须确保与云服务提供商的协议确保数据安全.一些人担心将私人数据交给其他人.企业高管可能会犹豫是否利用云计算系统,因为他们无法将公司的信息保密.
必须在协议中指定云性能的参数,并尽可能量化. 必须明确指出例外情况.服务级别协议 (SLA) 应明确说明服务用户和服务提供商之间的所有条款和条件,以确保适当的性能.
云服务必须与业务的合规性需求相兼容.一些公司也担心监管问题.市场观察人士说,大约 50% 人担心他们将与一家云存储提供商联系在一起.
组织必须确保云物理资源的位置不会带来任何法律问题.云对存储在云中多个位置的数据涉及的隐私问题提出了一些法律挑战,此外还增加了保密和隐私泄露的风险.
组织应该了解使用云所涉及的所有成本,并以受控的方式使用服务,因为云按照公司发生的成本的使用方法提供支付.
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