雲計算和數據中心有什麼關系

A. 想知道數據中心跟雲計算有什麼區別，它們之間有什麼關系嗎

可以把網路想像成一個微觀的世界，而數據中心就是裡面的一些房子。這些房子分布在不同城市，通過纜線連接到其他應用環境。這個房子的好壞取決於搭建這個房子的伺服器以及纜線的性能，空間越大、帶寬的容量越高的房子當然是更加舒適。雲計算則是住在房子里的人把房子裡面的硬體資源和信息給到其他計算機或者設備，然後把其他設備上的軟體和數據存儲在數據中心。如果一家企業的數據中心資源越豐富，那麼它的服務算了有了基本的保障。比如中國移動國際公司，他們全球很很多數據中心，可以看做都是自家的房子，然後通過很多海陸纜連在一起，形成一個網，這些數據中心資源就給其他人提供了一些網路傳輸、網路連接的服務。然後全球還有很多提供類似服務的企業，資源越豐富越有優勢。所以總的來說，數據中心就是提供雲計算的基礎。

B. 大數據、雲計算、數據中心這三者之間有什麼區別和聯系

不少人把數據中心、雲計算數據中心、大數據搞混淆，覺得這三者是一樣的產品，其實有顯著的區別，數據中心機房是一整套復雜的設施，如今，雲計算即將成為信息 社會 的公共資源，而數據中心則是支撐雲計算服務的基礎設施，所以自從雲計算橫空出世，一切信息技術都開始圍著它轉，雲計算有如神一樣地存在著，下面看看數據中心、雲計算、大數據之間有什麼區別和聯系？

一、大數據

1、 大數據(Big Data)又稱為巨量資料，指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產，「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

2、大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。

3、移動互聯網的大數據主要來自四個方面

（1）、內容數據:

Web2.0時代以後，每個人都成為了媒體，都在網路上生產內容，包括文字、圖片、視頻等等。

（2）、電商數據:

隨著電子商務的發展，線上交易量已經占據整個零售業交易的大部分。每一筆交易都包含了買家、賣家以及商品背後的整條價值鏈條的信息。

（3）、社交數據:

隨著移動社交成為最主要的社交方式，社交不僅僅只有人與人之間的交流作用，社交數據中包括了人的喜好、生活軌跡、消費能力、價值取向等各種重要的用戶畫像信息。

（4）、物聯網數據:

各行各業都出現了物聯網的需求和解決方案，每時每刻都在產生巨量的監測數據。那麼如此之多的數據，包含著很多有價值的信息，這些信息並不是以直觀的形式呈現出來的，需要有辦法對這些數據進行處理，無論是計算、存儲還是通信，都提出了很高的要求，雲計算的相關技術就是對巨量數據的計算、存儲和通信的解決方案。

二、雲計算

雲計算是一種基於互聯網的計算方式，通過這種方式，共享的軟硬體資源和信息可以按需提供給計算機和其他設備。典型的雲計算提供商往往提供通用的網路業務應用，可以通過瀏覽器等軟體或者其他Web服務來訪問，而軟體和數據都存儲在伺服器上。雲計算服務通常提供通用的通過瀏覽器訪問的在線商業應用，軟體和數據可存儲在數據中心。

三、數據中心

數據中心是全球協作的特定設備網路，用來在internet網路基礎設施上傳遞、加速、展示、計算、存儲數據信息，數據中心大部分電子元件都是由低壓直流電源驅動運行的。數據中心面臨的物理問題是伺服器本身和用來連接這些伺服器到其他應用環境的電纜。

四、三者之間的聯系：

1、大數據和雲計算的概念區別：

大數據說的是一種移動互聯網和物聯網背景下的應用場景，各種應用產生的巨量數據，需要處理和分析，挖掘有價值的信息；雲計算說的是一種技術解決方案，就是利用這種技術可以解決計算、存儲、資料庫等一系列IT基礎設施的按需構建的需求，兩者並不是同一個層面的東西。

2、大數據與雲計算的關系，以上介紹了大數據和雲計算的區別，兩者之間又有著非常緊密的聯系，大數據是雲計算非常重要的應用場景，而雲計算則為大數據的處理和數據挖掘都提供了最佳的技術解決方案。

3、大數據必然與雲計算相關(大數據和雲計算沒有必然聯系，你要作大數據，可以用雲計算，也可以不用)，數據中心是雲計算的基礎，從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分，大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術，隨著雲時代的來臨，大數據(Big data)也吸引了越來越多的關注。

4、數據中心是雲計算的基礎設施，我們通常講到的伺服器資源分配，帶寬分配，業務支撐能力，流量防護和清洗能力，都是基於數據中心的大小，和其帶寬的容量，數據中心分布在不同的核心城市，輻射到周邊城市，提供基礎支撐，其一般都符合國家機房一級標准，具備極強的容災能力，多數廠商會選擇兩地三中心等方式來架設機房，雲計算是在數據中心的基礎上提供的從基礎服務到增值服務的一種閑置資源利用。

5、但有一點不變的是，不管雲計算怎樣去變化，必然需要依託數據中心實現落地。可以說，數據中心是雲計算的根，雲計算是數據中心「葉子」，雲計算通過「光合作用」促進數據中心的發展，而數據中心得壯大又為雲計算發展提供了堅實的基礎，這三者起到相互依存，互相促進的作用。

C. 雲計算,數據中心的概念是什麼

一、數據中心是全球協作的特定設備網路，用來在Internet網路基礎設施上傳遞、加速、展示、計算、存儲數據信息。它不僅包括計算機系統和其它敏皮與之配套的設備，還包含冗餘的數據通猜改信連接、環境控制設備、監控設備以及各種安全裝置。

二、而雲計算是什麼?一般說來，它是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲計算是一種按使用量付費的IT服務模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問，進入可配置的計算資源共享池（資源包括網路，伺服器，存儲，應用軟體，服務），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。那麼雲計算的定義中有一個最重要的關鍵詞：按需。雲計算提供商是根據用戶需求，按需提供計算資源的，另外就是雲計算架構具有很大的彈性，和擴展性，因為所有的實際物理資源都被虛擬化（抽象化），可配置和可管理。
雲計算技術包括分布式文件系統、分布式計算、分布式數據存儲等。基於雲計算架構，可以實現高並發處理系統來處理海量請求，也可以搭建存儲海量數據的雲存儲系統，也可以搭建分布式計算系統來對數據進行挖掘。生活化一點，包括我們所熟知的搜索橋兆差引擎、網路視頻、電子商務、電子郵件、地圖導航等都屬於雲計算的范疇。

D. 數據中心，雲計算，大數據這三個詞之間有什麼區別和聯系

數據中心，簡稱機房，就是防止伺服器用的，其中雲計算的母伺服器（物理伺服器）也需要放置到機房。
雲計算，就是虛擬伺服器，也就是在物理伺服器上通過技術手段虛擬出若乾颱伺服器。
大數據，是指手上擁有的海量的數據信息，比如用戶購買記錄，用戶注冊記錄等等。

E. 什麼是雲計算什麼是大數據二者有何聯系

雲計算的關鍵詞在於「整合」，無論你是通過現在已經很成熟的傳統的虛擬機切分型技術，還是通過google後來所使用的海量節點聚合型技術，他都是通過將海量的伺服器資源通過網路進行整合，調度分配給用戶，從而解決用戶因為存儲計算資源不足所帶來的問題。

大數據正是因為數據的爆發式增長帶來的一個新的課題內容，如何存儲如今互聯網時代所產生的海量數據，如何有效的利用分析這些數據等等。

他倆之間的關系你可以這樣來理解，雲計算技術就是一個容器，大數據正是存放在這個容器中的水，大數據是要依靠雲計算技術來進行存儲和計算的。

(5)雲計算和數據中心有什麼關系擴展閱讀：

雲計算常與網格計算、效用計算、自主計算相混淆。

網格計算：分布式計算的一種，由一群鬆散耦合的計算機組成的一個超級虛擬計算機，常用來執行一些大型任務；

效用計算：IT資源的一種打包和計費方式，比如按照計算、存儲分別計量費用，像傳統的電力等公共設施一樣；

自主計算：具有自我管理功能的計算機系統。

事實上，許多雲計算部署依賴於計算機集群（但與網格的組成、體系結構、目的、工作方式大相徑庭），也吸收了自主計算和效用計算的特點。

被普遍接受的雲計算特點如下：

(1) 超大規模

「雲」具有相當的規模，Google雲計算已經擁有100多萬台伺服器， Amazon、IBM、微軟、Yahoo等的「雲」均擁有幾十萬台伺服器。企業私有雲一般擁有數百上千台伺服器。「雲」能賦予用戶前所未有的計算能力。

(2) 虛擬化

雲計算支持用戶在任意位置、使用各種終端獲取應用服務。所請求的資源來自「雲」，而不是固定的有形的實體。應用在「雲」中某處運行，但實際上用戶無需了解、也不用擔心應用運行的具體位置。只需要一台筆記本或者一個手機，就可以通過網路服務來實現我們需要的一切，甚至包括超級計算這樣的任務。

(3) 高可靠性

「雲」使用了數據多副本容錯、計算節點同構可互換等措施來保障服務的高可靠性，使用雲計算比使用本地計算機可靠。

(4) 通用性

雲計算不針對特定的應用，在「雲」的支撐下可以構造出千變萬化的應用，同一個「雲」可以同時支撐不同的應用運行。

(5) 高可擴展性

「雲」的規模可以動態伸縮，滿足應用和用戶規模增長的需要。

(6) 按需服務

「雲」是一個龐大的資源池，你按需購買；雲可以像自來水，電，煤氣那樣計費。

大數據特徵：

1 容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息；

2 種類（Variety）：數據類型的多樣性；

3 速度（Velocity）：指獲得數據的速度；

4 可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

5 真實性（Veracity）：數據的質量

6 復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道

7 價值（value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值

想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，著手從三個層面來展開：

第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。