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小白如何快速了解“云计算”

发布网友 发布时间:2022-09-15 02:29

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热心网友 时间:2023-10-03 05:46

“云计算”这个名词,对于很多“小白”来说,可能毫无头绪,这篇文章从最基础的角度出发,带你的快速入门。

概念篇

2006年,谷歌CEO埃里克在搜索引擎大会首次提出“云计算”的概念,近两年逐渐被亚马逊、阿里、微软等公司大规模商业化。

简单来说,云计算就是对计算机硬件、系统、网络、应用软件等资源的集中部署和再分配,以求达到计算资源的利用效率最大化。

而云计算最初的目标是对资源的管理,管理的主要是计算资源,网络资源,存储资源三个方面。

具体来说,云计算包括三层架构:IaaS、SaaS、PaaS。

1.IaaS(基础设施即服务)

IaaS提供给客户的服务是所有计算机的基础设施的使用,包括虚拟机,处理器(CPU),内存,防火墙,网络带宽等基本的计算机资源。

这种服务的使用费可以按照多个标准来计算,比如每个处理器每小时费用,每小时储存的数据(GB),所用的网络带宽,以及所用的增长服务。

要说IaaS领域的先驱,非亚马逊莫属,当然还有一些领先的提供商如Rackspacem、Gogrid、Joyent等。

2.SaaS(软件即服务)

SaaS提供给用户的服务是可以运营在“云”上的应用程序。也就是说,用户可以在各种设备连接上“云”里的应用程序,用户不需要管理或者控制任何云计算设施,比如服务器,操作系统和储存等。

最常见的SaaS是协作应用程序,例如Google Apps;在线项目管理应用程序,客户关系管理有salesforce.com和微软的Dynamics等;以及基于云的储存和共享服务,如Dropbox和Skydrive。

这里悄悄告诉你,如果想致力于主营业务,而不是把时间浪费在聘请和留住IT人员,SaaS是你的首选。

3.PaaS(平台即服务)

Paas是指软件的整个生命周期都是在PaaS上完成的。这种服务专门面向于应用程序的开发员,测试员,部署人员和管理员。

常见的PaaS有:Java和Python开发人员偏爱的GAE;针对企业级用户人群的WindowsAzure;Java用户新选择亚马逊的Beanstalk等。

如果这三种架构没看明白,没关系,云计算的商业模式更容易理解,大致可以分为三大类:公有云、私有云、混合云。

1.公有云(Public Cloud)

公有云是面向大众提供计算资源的服务。由商业机构、学术机构或*机构拥有、管理和运营,公有云在服务提供商的场所内部署。用户通过互联网使用云服务,根据使用情况付费或通过订购的方式付费。

公有云的优势是成本低,扩展性非常好。缺点是对于云端的资源缺乏控制、保密数据的安全性、网络性能和匹配性问题。

2.私有云(Private Cloud)

在私有云模式中,云平台的资源为包含多个用户的单一组织专用。私有云可由该组织、第三方或两者联合拥有、管理和运营。私有云的部署场所可以是在机构内部,也可以在外部。

我们来看看私有云的两种实现形式:

1、内部(on-premise)私有云:

也被称为内部云,由组织在自己的数据中心内构建。该形式在规模和资源可扩展性上有局限,但是却有利于标准化云服务管理流程和安全性。组织依然要为物理资源承担资金成本和维护成本。

这种方式适合那些需要对应用、平台配置和安全机制完全控制的机构。

2、外部(off-premise)私有云:

这种私有云部署在组织外部,由第三方机构负责管理。第三方为该组织提供专用的云环境,并保证隐私和机密性。该方案相对内部私有云成本更低,也更便于扩展业务规模。

3.混合云(Hybrid Cloud)

在混合云模式中,云平台由两种不同模式(私有或公有)云平台组合而成。这些平台依然是独立实体,但是利用标准化或专有技术实现绑定,彼此之间能够进行数据和应用的移植。

应用混合云模式,一个机构可以将次要的应用和数据部署到公有云上,充分利用公有云在扩展性和成本上的优势。同时将任务关键型应用和数据放在私有云中,安全性更高。

而随着云计算的发展,单纯的公有云或私有云已很难满足现有业务的需求,混合云、多云成为新的解决问题的手段,IDC预测全球未来混合云将占据整个云市场份额的67%。

此前我国云市场处于观望阶段,2018年则属于云与各垂直行业深度结合的过渡期。无论从*监管还是客户认可度上,对于推动企业上云都显示极大的利好。

可是,留给我们的机会真的多吗?尤其是中小企业,要想在云市场这个大蛋糕上分一口羹,并非易事。

目前,市场格局已基本确定,以阿里云、亚马逊AWS、微软Azure、腾讯云和谷歌云为代表的头部厂商将会逐渐垄断绝大部分市场份额,而中小厂商则只能在细分市场获取部分份额,并且面临着头部厂商的进一步挤压。

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0基础去培训中心学云计算还是学网络安全工程师 是不是学了云计算就会...

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自然也有初出茅庐的零基础小白。说实话,大数据不比编程学习,还是需要一定的基础的,时间起码需要半年左右。 想要成为一个优秀的大数据人才并不容易,不仅需要系统的学习理论知识,熟练掌握技能技巧,还需要具备一定的开发经验,而这些仅靠自学是远不够的,比较好的方式就是参加专业学习。

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