云技术和云计算(云计算技术具体应用)

云计算是
分布式计算、
并行计算、
效用计算、
存储技术、
虚拟化、
负载均衡（LoadBalance）、
热备冗余（HighAvailable）等传统计算机和技术的开发和集成产品。
主要体现在其虚拟化、标准化和自动化。
云存储是从云计算的概念延伸和发展起来的一个新概念。它是一种新兴的存储技术，指集群应用、技术或分布式文件等功能。是将大量存储设备类型汇集在中，通过应用软件协同工作，共同提供外部数据存储和业务访问功能的。云计算中广泛使用的数据存储是Google的GFS和HDFS，HDFS是Hadoop团队开发的GFS的开源实现。
从软件角度来看，VMware、MicrosoftHyper-V、Citrix和开源KVM是主要的虚拟化平台，也是云计算的基础。Citrix的优势在于桌面虚拟化和应用程序虚拟化。
对于云计算应用软件开发工具来说，云计算和云存储没有独特的编程语言。
许多人将云计算与大数据联系在一起。事实上，两者既相关又不同。云计算是硬件资源的虚拟化，特别是单虚拟化和多虚拟化，充分利用高性能的硬件资源；而大数据是海量数据的高效处理，通常需要一体式或多重虚拟化来处理。跨多个硬件的大量数据。数据任务。亚马逊是云计算应用的先驱，谷歌是大数据应用的先驱。大数据的处理既可以使用基于虚拟的云计算架构，也可以使用高性能计算（HPC、集群技术、并行技术）。
大数据相当于一个海量的数据“数据库”，纵观大数据领域的发展，我们可以看到，当前的大数据处理已经朝着与传统类似的方向演化。数据库经验。代Hadoop让我们可以使用普通机器构建稳定的集群来处理TB级数据，并为我们带来了传统且昂贵的并行计算等概念。但它并不适合数据分析师（因为MapReduce开发复杂），所以出现了PigLatin和Hive（分别是Yahoo!和Facebook发起的项目。说到这里，我想补充一下，先进的互联网公司如Google、Facebook、Twitter在大数据领域做出了非常积极和强大的贡献），给我们带来了像SQL一样的作，但是处理效率非常慢。与传统的数据库处理效率完全不同。因此，人们在思考大数据处理中如何不仅仅像SQL那样作。，处理速度也可以“类似SQL”。Google给我们带来的Dremel/PowerDrill、Cloudera（Hadoop商业化最强的公司，由Hadoop之父cutting负责技术领导）的Impala等技术也出现了。
因此，云计算和云存储是层的计算资源。它们通过虚拟化提供“设备”级（或作级）服务，用户可以轻松申请使用“设备”来执行自己的任务（就像给你一台服务器一样），实际上在云端提供给你的是什么是虚拟机。至于这个虚拟机运行的硬件设备，则不必。甚至可以“无缝”漂移，硬件故障不会影响用户使用。

云计算[1]（云计算）是一种基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网提供动态可扩展且通常是虚拟化的资源。云是和互联网的隐喻。过去，云经常被用来用图表来表示电信，后来也被用来表示互联网和底层基础设施的抽象。云计算有多种定义。关于什么是云计算，至少有100种解释。[2]目前被广泛接受的定义是中云计算专家咨询委员会副主任兼秘书长刘鹏教授及云台团队：“云计算是通过提供可扩展、廉价的分布式计算能力。”。云计算代表了一种以虚拟化技术为核心、以低成本为目标的可动态扩展的应用基础设施，是近年来代表性的计算技术和模式。

云技术和云计算是两个不同的概念。云计算是基本，云技术是基于云计算的应用开发。这应该是完全可以理解的，希望你能接受~~