分布式和云计算有什么区别，云计算和大数据哪个好学-华宇考试网

分布式和云计算有哪些区别？

“云是一个更上层、更抽象、更玄乎的概念。而分布式是一个很详细的概念。若没有分布式，云就无从谈起。但分布式计算却未必都是云。”分布式是通过应用设计，将任务进行分解。云计算是通过类似网格的东西，由系统自动进行资源组合。什么是分布式计算？这里说的分布式计算是一门计算机科学，它研究如何把一个需很巨大的计算能力才可以处理的问题分成不少小的部分，然后把这些部分分配给不少计算机进行一定程度的处理，后把这些计算结果综合起来得到后的结果。近的分布式计算项目已经被用于使用世界各地成千上万位志愿者的计算机的闲置计算能力，通过因特网，您可以分析来自外太空的电讯号，找寻隐蔽的黑洞，并探索可能存在的外星智慧生命；您可以找寻超越1000万位数字的梅森质数；您也可找寻并发现对抗艾滋病病毒的更为有效的药物。这些项目都很巨大，需惊人的计算量，仅仅由单个的电脑或是个人在一个能让人接受时间内计算完成是决不可能的。　　分布式计算是利用网络上的计算机的 CPU 的闲置处理能力来处理大型计算问题的一种计算科学。下面，我们看看它是咋工作的：　　第一, 要发现一个需很巨大的计算能力才可以处理的问题。这种类型问题大多数情况下是跨学科的、极富挑战性的、人类急待处理的科研课题。这当中较为著名的是:　　1.处理较为复杂的数学问题，比如：GIMPS（找寻大的梅森素数）。　　2.研究找寻为安全的密码系统，比如：RC-72（密码解开）。　　3.生物病理研究，比如：Folding@home（研究蛋白质折叠，误解，聚合及由此导致的有关疾病）。　　4.各自不同的各样疾病的药物研究，比如：United Devices（找寻对抗癌症的有效的药物）。　　5.信号处理，比如：SETI@Home（在家找寻地外文明）。　　从这些实质上的例子可以看得出来，这些项目都很巨大，需惊人的计算量，仅仅由单个的电脑或是个人在一个能让人接受时间内计算完成是决不可能的。在之前，这些问题都应该由超级计算机来处理。但是，, 超级计算机的造价和维护很的昂贵，这不是一个普通的科研组织所能承受的。随着科学的蓬勃发展和进步，一种廉价的、高效的、维护方便的计算方式应运而生-分布式计算！　　随着计算机的普及，个人电脑启动进入千家万户。与之伴随出现的是电脑的利用问题。更多的电脑处于闲置状态，就算在开机状态下CPU的潜力也远远不可以被完全利用。我们可以想象，一台家用的计算机将相当大一部分时间花费在“等着”上面。就算是使用者实质上使用他们的计算机时,处理器仍然是寂静的消费，仍然是不计其数的等着（等着输入，但其实并没有做什么）。网络的产生, 让连接调用全部这些拥有限制计算资源的计算机系统成为了现实。　　那么一部分本身很复杂的但是，却很合适于划分为非常多的更小的计算片断的问题被提出来，然后由某个研究机构通过非常多艰辛的工作开发出计算用服务端和客户端。服务端负责将计算问题分成不少小的计算部分，然后把这些部分分配给不少联网参加计算的计算机进行并行处理，后将这些计算结果综合起来得到后的结果。　　这给人的印象也似乎很原始、很困难，但是，随着参加者和参加计算的计算机的数量的持续性增多, 计算计划变得很快速，而且，被实践证明是的确可行的。现在一部分很大的分布式计算项目标处理能力已经可以达到甚而超越现在世界上速度快的巨型计算机。　　您也可选择参与某些项目以捐赠的 Cpu 内核处理时间,您将发现您所提供的 CPU 内核处理时间将出现在->项目标奉献统计中。您可以和其他的参加者竞争奉献时间的排名，您也可加入一个已经存在的计算团体或者自己组织建设一个计算小组。这样的方式很利于改变参加者的热情。　　随着民间的组队渐渐增多, 不少大型组织(比如公司、学校和各自不同的各样的官方网站)也启动了组织建设自己的战队。同时，也形成了非常多的以分布式计算技术和项目讨论为主题的社区，这些社区多数是翻译制作分布式计算项目标使用教程及公布有关技术性文章，并且还可以为不同的人群提供必要的技术支持。　　既然如此那，谁可能加入到这些项目中来呢? 当然是任何人都可以! 假设您已经加入了某个项目，而且，曾经考虑加入计算小组, 您将在中国分布式计算总站及论坛里找到您的家。任何人都可以加入任何由我站的组织建设的分布式计算小组。期望您在中国分布式总站及论坛里发现乐趣。　　参加分布式计算-一种能充分发挥您的个人电脑的利用价值的有意义的选择-只下载相关程序，然后这个程序会以低的优先度在计算机上运行，这对平日间正常使用计算机基本上没有影响。假设你想利用计算机的空余时间做点有益的事情，还犹豫什么？马上行动起来吧，你的渺小而又容易受到忽视的付出可能就可以使你在人类科学的蓬勃发展和进步史上留下不小的一笔呢！　　专业定义（中国科学技术信息研究所对分布式计算的定义）　　分布式计算是近几年提出的一种新的计算方法。这里说的分布式计算就是在两个或多个软件相互共享信息，这些软件既可在同一台计算机上运行，也可在通过互联网连接起来的多台计算机上运行。分布式计算比起其它算法具有以下哪些优点：　　1、稀有资源可以共享，　　2、通过分布式计算可在多台计算机上平衡计算负载，　　3、可以把程序放在合适运行它的计算机上，　　这当中，共享稀有资源和平衡负载是计算机分布式计算的核心思想之一。　　其实，网格计算就是分布式计算的一种。假设我们说某一个工作是分布式的，那么参加这项工作的一定不只是一台计算机，而是一个计算机互联网，明显这样的“蚂蚁搬山”的方法将具有很强的数据处理能力。网格计算的本质就是组合与共享资源并保证系统安全。狭义云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过互联网以按需、易扩展的方法取得所需的资源（硬件、平台、软件）。提供资源的互联网被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，还可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用VIP收费。这样的特性常常被称为像水电一样使用IT基础设施。 2、广义云计算　　广义云计算是指服务的交付和使用模式，指通过互联网以按需、易扩展的方法取得所需的服务。这样的服务可以是IT和软件、网络有关的，也可是任意其他的服务。　　解释：　　这样的资源池称为“云”。“云”是一部分可以自我维护和管理的虚拟计算资源，一般为一部分大型服务器集群，涵盖计算服务器、存储服务器、宽带资源等等。云计算将全部的计算资源集中起来，并由软件达到自动管理，不需要人为参加。这让应用提供者不需要为麻烦的细节而烦恼，可以更专注于自己的业务，促进创新和降低成本。　　有人打了个比方：这个问题就好比是从古老的单台发电机模式转向了电厂集中供电的模式。它说明了计算能力也可作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。大的不一样在于，它是通过网络进行传输的。　　云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Computing)的蓬勃发展和进步，或者说是这些计算机科学概念的商业达到。云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility Computing)、IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)等概念混合演进并跃升的结果。　　总结历次经验来说，云计算可以算作是网格计算的一个商业演化版。早在，我们国内刘鹏就针对传统网格计算思路存在不真实，出现弄虚作假用问题，提出计算池的概念：“把分散在各地的高性能计算机用高速互联网连接起来，用针对设计的中间件软件有机地粘合在一起，以Web界面接受各地科学工作者提出的计算请求，并将之分配到适合的结点上运行。计算池能大大提升资源的服务质量和利用率，同时不要跨结点划分应用程序所带来的低效性和复杂性，可以在现在条件下达到实用化要求。”假设将文中的“高性能计算机”换成“服务器集群”，将“科学工作者”换成“商业用户”，就与现目前的云计算很接近了。　　云计算具有以下特点：　　(1) 超大规模。“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器， Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云大多数情况下拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。　　(2) 虚拟化。云计算支持用户在任意位置、使用各自不同的终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但其实用户不需要了解、也不需要担心应用运行的详细位置。只一台笔记本或者一个手机，完全就能够通过互联网服务来达到我们需的一切，甚至涵盖超级计算这样的任务。　　(3) 高可靠性。“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等多项措施来保证服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。　　(4) 通用性。云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一个“云”可以同时支撑不一样的应用运行。　　(5) 高可扩展性。“云”的规模可以变动伸缩，满足应用和用户规模增长的需。　　(6) 按需服务。“云”是一个巨大的资源池，你按需购买；云可以象自来水，电，煤气那样计费。　　(7) 非常廉价。因为“云”的特殊容错措施可以采取非常廉价的节点来构成云，“云”的自动化集中式管理使非常多企业不需要负担越来越高昂的数据中心管理成本，“云”的通用性使资源的利用率较之传统系统大幅提高，因为这个原因用户可以充分享受“云”的低成本优势，常常只要花费几百美元、几天时间就可以完成之前需数万美元、数月时间才可以完成的任务。

云计算和大数据信息内容服务平台哪个好？

大数据信息内容服务平台和云计算从理论的视角来看，二者属于不一样层次的事情，云计算研究的是计算问题，大数据信息内容服务平台研究的是巨量数据处理问题，而巨量数据处理仍然属于计算问题的研究范围，因为这个原因，从这个的视角来看，大数据信息内容服务平台是云计算的一个子领域，从应用的视角来看，大数据信息内容服务平台是云计算的应用案例之一，云计算是大数据信息内容服务平台的达到工具之一。

大数据信息内容服务平台与云计算既有不一样又有联系，但是在现实中，因为大数据信息内容服务平台处理时为了取得良好的效率和质量，经常采取云计算技术，因为这个原因，大数据信息内容服务平台与云计算便经常同时产生于大家的眼前，以此导致了大家的疑惑。

大数据信息内容服务平台技术是一种新一代技术和构架，它以成本很低、以迅速的采集、处理和分析技术，从各自不同的超大规模的数据中提取价值。大数据信息内容服务平台技术持续性涌现和发展，让我们处理海量数据更容易、更便宜和快速，成为利用数据的好助手，甚至可以改变不少行业的商业模式。

大数据信息内容服务平台(big data)是这样的数据集合：数据量增长速度极快，用常见的数据工具没办法在一定时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。云计算是一种根据因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。因为这个原因，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方法接入数据中心，按自己的需求进行运算。

云计算的就业前途，某种意义上也可理解为云计算为我们提供的服务，存在一定的肯定性，其实就是常说的说云计算针对社会、云计算使用者有什么优势，也同时可以理解为，云计算的优势就是云计算的就业优势。

从技术上看，大数据信息内容服务平台与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样有非常紧密的联系。大数据信息内容服务平台肯定没办法用单台的计算机进行一定程度的处理，一定要采取分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它一定要依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

随着云时代的来临，大数据信息内容服务平台(Big data)也吸引了更多的特别要注意关注。分析师团队Team觉得，大数据信息内容服务平台(Big data)一般用来形容一个公司创造的非常多非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析的时候会花费过多时间和金钱。大数据信息内容服务平台分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据信息内容服务平台需特殊的技术，以有效地处理非常多的容忍经过时间内的数据。适用于大数据信息内容服务平台的技术，涵盖大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、网络和可扩展的存储系统。大数据信息内容服务平台和云计算是未来发展趋势所需，且功能足够强大，这样的行业你说前景好不好呢?当然是好，故此，抓紧学习才是正确的启动。

现目前整个IT行业针对大数据信息内容服务平台和云计算人才的需求量还是相对较大的，近这些年有关方向研究生的就业情况还是比较不错的，一个方面岗位级别高于目前的平均水平，另外一个方面薪资待遇也比较可观，而且，薪资待遇正呈现出逐年上升的蓬勃发展和进步趋势。大数据信息内容服务平台领域的人才需求主要紧跟大数据信息内容服务平台的产业链展开，涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，岗位多集中在大数据信息内容服务平台平台研发、大数据信息内容服务平台应用开发、大数据信息内容服务平台分析和大数据信息内容服务平台运维等哪些岗位。云计算的应用现在已经在经历从IaaS向PaaS和SaaS发展，在用户分布上也渐渐启动从网络企业向各位传统企业过渡，未来的市场空间还是很大的。大数据信息内容服务平台和云计算各有不一样的特别要注意关注点，但是，在技术体系结构上，都是以分布式存储和分布式计算为基础，故此，二者当中的联系也比较紧密。