云計算技術都要學什么？教你分清公有云、私有云和混合云

云計算的基本原理是，通過使計算分布在大量的分布式計算機上，而非本地計算機或遠程服務器中，企業(yè)數(shù)據(jù)中心的運行將更相似于互聯(lián)網(wǎng)。這使得企業(yè)能夠將資源切換到需要的應用上，根據(jù)需求訪問計算機和存儲系統(tǒng)。云計算就是把普通的服務器或者個人計算機連接起來，以獲得超級計算機也叫高性能和高可用性計算機的功能，但是成本更低。

云計算的出現(xiàn)使高性能并行計算不再是科學家和專業(yè)人士的專利，普通的用戶也能通過云計算享受高性能并行計算所帶來的便利，使人人都有機會使用并行機，從而大大提高工作效率和計算資源的利用率。云計算模式可以簡單理解為不論服務的類型，或者是執(zhí)行服務的信息架構，通過因特網(wǎng)提供應用服務，讓使用者通過瀏覽器就能使用，不需要了解服務器在哪里，內(nèi)部如何運作。

云計算的核心技術

云計算系統(tǒng)運用了許多技術，其中以編程模型、數(shù)據(jù)管理技術、數(shù)據(jù)存儲技術、虛擬化技術、云計算平臺管理技術最為關鍵。

（1）編程模型

MapReduce是Google開發(fā)的java、Python、C++編程模型，它是一種簡化的分布式編程模型和高效的任務調(diào)度模型，用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集（大于1TB）的并行運算。嚴格的編程模型使云計算環(huán)境下的編程十分簡單。MapReduce模式的思想是將要執(zhí)行的問題分解成Map（映射）和Reduce（化簡）的方式，先通過Map程序將數(shù)據(jù)切割成不相關的區(qū)塊，分配（調(diào)度）給大量計算機處理，達到分布式運算的效果，再通過Reduce程序將結果匯整輸出。

（2）海量數(shù)據(jù)分布存儲技術

云計算系統(tǒng)由大量服務器組成，同時為大量用戶服務，因此云計算系統(tǒng)采用分布式存儲的方式存儲數(shù)據(jù)，用冗余存儲的方式保證數(shù)據(jù)的可靠性。云計算系統(tǒng)中廣泛使用的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)是Google的GFS和Hadoop團隊開發(fā)的GFS的開源實現(xiàn)HDFS。

（3）海量數(shù)據(jù)管理技術

云計算需要對分布的、海量的數(shù)據(jù)進行處理、分析，因此，數(shù)據(jù)管理技術必需能夠高效的管理大量的數(shù)據(jù)。云計算系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)管理技術主要是Google的BT（BigTable）數(shù)據(jù)管理技術和Hadoop團隊開發(fā)的開源數(shù)據(jù)管理模塊HBase。

公有云、私有云、混合云……各種云，剛剛接觸云計算的各位想必多少會有些頭疼，不過現(xiàn)在不怕啦，你就會發(fā)現(xiàn)，弄清楚這些概念簡直太簡單了。

私有云可以理解成是單純?yōu)槟骋粋€特定用戶或機構建立的，只能夠實現(xiàn)小范圍內(nèi)的資源優(yōu)化，因此私有云并不能夠完全符合云計算的本質。

這也是為什么Openstack等開源軟件帶來的私有云繁榮可能只是暫時的，會有越來越多的客戶發(fā)現(xiàn)廉價的硬件和免費的軟件并不是打造私有云的充分條件，精細的管理。托管型私有云在一定程度上實現(xiàn)了社會分工，但是仍無法解決大規(guī)模范圍內(nèi)物理資源利用效率的問題。

而公有云則是為大眾所建立的，所有入住到公有云平臺上的用戶都被稱之為租戶，整個平臺上不僅同時擁有很多租戶，一個租戶離開，它的資源能夠立刻釋放給其他租戶，達到資源的充分利用。

公有云是徹底的社會分工，能夠在大范圍內(nèi)實現(xiàn)資源優(yōu)化，因此，不管道路如何曲折，前途總是光明的。當然公有云尤其是底層公有云構建，不是一般人能玩的了的，就像開個三五桌的飯店誰都能行，開個三五萬桌的飯店就要看資金和本事了。

很多客戶擔心公有云的安全問題，敏感行業(yè)、大型客戶可以考慮，但一般的中小型客戶，不管是數(shù)據(jù)泄露的風險，還是停止服務的風險，公有云都遠遠小于自己架設機房?；旌显苿t可以被看做是將私有云服務和公有云服務的二者結合體，將云平臺的計算與存儲性能更好地結合起來，混合云是一種較為理想的平滑過渡方式，短時間內(nèi)的市場占比將會大幅上升。

并且，不混合是相對的，混合是絕對的。在未來，即使不是自家的私有云和公有云做混合，也需要內(nèi)部的數(shù)據(jù)與服務與外部的數(shù)據(jù)與服務進行不斷的調(diào)用。