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云技術簡單理解:云計算和大數據處理

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謝邀 。這兩個詞都是熱詞云技術簡單理解，在網上隨便一搜都可以找到大把的關于云計算和大數據的各種解釋，要深入研究的可以去看 。這里做一個通俗的解釋，以幫助初入門者理解 。

云技術簡單理解:云計算和大數據處理

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理解云計算，我覺得最重要的是理解其技術實質 。今天關于云計算的技術實現有很多，但都離不開一個根本目的，就是把多臺計算資源整合到一起，俗稱資源池化，讓使用者就像使用一臺計算機一樣來部署、調度和管理，其中任何一臺設備出現故障，絲毫不影響其支撐的各種IT系統的運行 。為了做到這一點就需要各種技術手段，比如虛擬化等 。至于IaaS、PaaS、SaaS都是基于這一基礎對外銷售的一類服務類型而已，算個銷售名稱 。比如，IaaS就是把直接把最基礎的計算資源賣給用戶，相當于賣給你一個沒裝任何東西的電腦；PaaS就是在這臺電腦上裝了操作系統和中間件，但沒有應用軟件，然后賣給了用戶；SaaS就是把一臺裝好了操作系統、各種中間件以及應用軟件都裝好了的電腦賣給了你 。
關于大數據，其本質就是把所有數據（包括各種數據）都利用起來，直接對其進行分析 。大數據的“大”首先體現在“所有”和“各種”上（我認為在大數據的所謂“4V”或者“5V”特性中，這一點最為重要） 。大數據有今天的熱度，是因為這在以前是很難做到的，比如，以前我們只能處理結構化數據，而今天可以處理結構化數據，也可以處理像文本、視頻、語音等非結構化信息；同樣，對數據的處理過去只能是抽樣，而今天可以做到全量 。而這一切都受益于技術的發展，因為今天我們有了龐大的計算能力、有了廉價的存儲空間和無處不在的網絡，還有了各種各樣的數據采集設備（手機、物聯網），讓我們擁有了各種數據，當然還有各種軟件（比如Hadoop、Spark等），這一切才有了可能 。顯然，這一改變的意義重大，讓我們對于這個世界有了更深入的了解，也誕生了很多前所未有的商業模式 。
【云技術簡單理解:云計算和大數據處理】本答案來自科技行者團隊鄒大斌
這個問題不是哪個好學不好學的問題，不管你想學習云計算還是大數據，都要求你要有穩固的基礎知識和架構設計能力，大數據可能要求更高些，畢竟考驗一個人對于大數據中的任務進行編程的能力 。
云技術簡單理解:云計算和大數據處理

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先簡單說一下云計算，云計算不是什么新的技術，只是一種創新的技術，他的底層離不開我們熟知的虛擬化（虛擬化廠商你要了解，熟知的vmware，思杰等），平臺操作系統（linux.unix，windows等），數據庫（oracle,mysql,db2,sqlserver等），存儲技術，負載均衡，高可用，群集技術，分布式技術，安全技術等等，所以你要學習云計算，就要精通其中的一門技術，云計算技術從技術應用服務的場景可以劃分為三個層次IaaS（基礎架構即服務）、PaaS（平臺即服務）、SaaS（軟件即服務），如下圖是云計算典型的基礎架構圖 。
不難理解，IaaS層屬于底層的東西，比如我們的虛擬化層，存儲層等，使得我們的服務資源形成資源池的概念，用戶不用關心他的服務器在什么地方，根據自己的需求，定制自己的資源，也就是按需要購買資源，在云時代，這些硬件都被變成了可用的資源，通過虛擬化的技術打包放到資源池中；PaaS層就是平臺層，為我們的用戶提供開發和業務運行的環境，比如我們的操作系統、數據庫、中間件（Weblogic,WAS,Tomcat等）等；SaaS軟件即服務，其實它是一種交付模式，這種模式對于產品比較穩健通用，升級部署相比較容易，適合中小客戶對于業務需求比較固定，客戶可以按照自己的需要快速開通應用和權限，快速上線交付使用，但是不太適合大企業，對于需求定制化程度高的企業，這里簡單的提幾個場景，比如現在比較流行的釘釘、企業微信等移動辦公就是一種云服務，還有云OA，云CRM等等，現在很多傳統的應用都在積極擁抱互聯網，上云服務，為用戶提供更好的技術產品和售后服務，也就是說我們傳統的技術，產品，售后都可以打包成一種SaaS服務交付給客戶 ?，F在政府部門也在積極推動政府企業上云服務，所以從大局考慮出發，未來的一切產品，技術和服務都會變成一種SaaS服務在互聯網這個大商店里面供用戶挑選 。
最后再來說一下大數據，大數據是現在我們企業提的比較多的技術，也是企業積累多年后對于數據的應用考慮，這是大的前提背景 。我們先來對大數據技術抽絲剝繭，看看都有哪些技術，需要掌握哪些底層的和基礎的知識，大數據雖然在國內很熱，但不得不說，技術大多來源美國，我們只有應用的份，這里比較出名的如Hadoop，google的開源產品，非常佩服google的魄力，很多重量級的產品都開源，這里不多介紹google的背景了，像還是spark等工具，都是差不多的理念，那么這里面都有哪些知識，我覺得從兩個層面來說吧，一、從運維層面來講，你至少對于分布式概念要有清楚的認識，畢竟這是大數據的核心架構的一個重要概念之一，如果你要做運維，那么除了傳統的網絡架構，系統平臺，數據庫等等基礎知識外，你還需要對大數據引擎工具Hadoop,spark等架構要有完整的認識，比如對于Hadoop里面的Mapreduce計算，和工作任務的分發等問題，再有就是你的trobleshooting的能力要強，能夠識別和找到問題根源，這是所有運維人必須具備的技術和經驗判斷；從開發層面來講，必須精通java畢竟整個架構和內部的任務發布，都是通過編程來實現的，如果不懂編程，那么這個將成為掣肘你學習大數據的壁壘 。
總結，現在企業應用環境比較復雜，從應用角度來講，大數據離不開云計算，因為大規模的數據運算需要很多計算資源，通過云廠商的布局，可以彌補企業資源不足的短板，而且大規模運算需要很多資源，但是并不是天天運算，所以企業也沒有必要為了這次的運算購買昂貴的計算機資源，完成浪費，土豪隨意 。不管你學習云計算還是大數據，都要能沉下心來學習以上基礎知識，因為這些知識是構成這些架構的地基和磚瓦，只有這些扎實了，才能輕松面對世面上各種云和大數據的挑戰，并且作者要形成結構化的學習思路，循序漸進的學習，日積月累，定能厚積薄發，不要被業界各種大的新的詞匯給迷惑，只有將這些基礎打扎實了，才有出路 。
以上，希望對作者有用，不吝賜教 。