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雲計算idc數據

發布時間:2021-02-12 16:56:48

1、IDC的雲計算為什麼便宜?

一、雲計算和傳統IDC在服務類型上的區別
常用的傳統IDC服務包括實體伺服器託管和租用兩類。前者是由用戶自行購買硬體發往機房託管,期間設備的監控和管理工作均由用戶單方獨立完成,IDC數據中心提供IP接入、帶寬接入、電力供應和網路維護等,後者是由IDC數據中心租用實體設備給客戶使用,同時負責環境的穩定,用戶無需購買硬體設備。而雲計算提供的服務是從基礎設施(Iaas)到業務基礎平台(PaaS)再到應用層(SaaS)的連續的整體的全套服務。IDC數據中心將規模化的硬體伺服器整合虛擬到雲端,為用戶提供的是服務能力和IT效能。用戶無需擔心任何硬體設備的性能限制問題,可獲得具備高擴展性和高可用的計算能力。
二、雲計算和傳統IDC在資源集約化速度和規模上的區別
歸根到底,雲計算是通過資源集約化實現的動態資源調配。傳統IDC服務也能實現簡單的集約化,但兩者在資源整合速度和規模上有著很大區別。傳統IDC,只是在硬體伺服器的基礎進行有限的整合,例如多台虛擬機共享一台實體伺服器性能。但這種簡單的集約化受限於單台實體伺服器的資源規模,遠遠不如雲計算那樣跨實體伺服器,甚至跨數據中心的大規模有效整合。更重要的是,傳統IDC提供的資源難以承受短時間內的快速再分配。而像知了雲OpenStack香港雲伺服器那樣,使用雲計算可以實現橫向/縱向的彈性資源擴展和快速調度。
三、雲計算和傳統IDC在資源分配時滯上的區別
眾所周知,由於部署和配置實體硬體的緣故,傳統IDC資源的交付通常需要數小時甚至數天,將增加企業承受的時間成本,以及更多的精力消耗,並且難以做到實時、快速的資源再分配,且容易造成資源閑置和浪費。雲計算,則通過更新的技術實現資源的快速再分配,可以在數分鍾甚至幾十秒內分配資源實現快速可用,並且雲端虛擬資源池中龐大的資源規模使海量資源的快速再分配得以承受,並以此有效地規避資源閑置的風險。
四、雲計算和傳統IDC在平台運行效率上的區別
更加靈活的資源應用方式、更高的技術提升,使雲服務商擁有集合優勢創新資源利用方式,促進整個平台運作效率提升。例如,根據不同用戶需求優化伺服器設計和伺服器軟體更新、網路專線接入等。並且,和傳統IDC服務不同,雲計算使用戶從硬體設備的管理和運維工作中解脫出來,專注內部業務的開發和創新,由雲服務商負責雲平台本身的穩定。這種責任分擔模式使整個平台的運行效率獲得提升。
總之,雲計算和傳統IDC有哪些區別?簡單地說,雲計算是在傳統IDC服務上的延伸和發展。雲計算是將多台計算節點連接成一個大型的虛擬資源池來提高計算效率,使資源再分配的效率和規模不受限於單台實體伺服器甚至單個IDC數據中心。無論從交付/服務方式、資源分配規模、資源分配速度,還是整個平台的運行效率方面,相比傳統IDC服務,雲計算均有著極大提升,這種提升將為各行業的企業和開發者創造更高價值。

2、雲計算數據中心與IDC的差異到底在哪

IDC其實是賣空間為主的,當然也包括帶寬。附帶也賣伺服器租用等,但都是賣的物理的東西。
而雲計算中心更多是賣虛擬的東西,比如計算能力,存儲能力,視頻服務,地圖服務等等,或者是上述的一個組合,即使是賣機器,也是虛擬機的形式出現。

3、大數據,IDC,雲計算之間有什麼關系嗎?

大數據是雲計算的殺手鐧應用
大數據與雲計算的關系,引起一些人的困惑。為了便於探討二者的關系,這里從「計算」和「數據」的歷史關系說起。因為雲計算首先是一種「計算」,大數據首先是一種「數據」,而計算機就是用來「計算」「數據」的。
計算機是軟體和硬體分離的,是一種軟體定義的電子產品(可編程)。計算機設計中的一個重要問題是如何有效管理CPU、內存和I/O等硬體資源,以及如何讓應用程序合理使用這些資源。這兩大任務最早內嵌在各種應用程序中,由應用程序自身完成,缺點是費力、復雜和易錯,難以升級和移植,而且重復工作。
上世紀60年代這些共性功能開始從應用中分離出來,逐步形成了一種通用的軟體包,這就是操作系統。操作系統是位於硬體和應用程序之間的「中間件」,讓應用軟體和硬體得以分離並獨立發展,發展成了最核心的計算機系統軟體,也成就了微軟公司的偉大。
以UNIX為始祖的常見現代操作系統有Android、BSD、iOS、Linux、 MacOSX、QNX等,以及原創的微軟Windows、 Windows Phone和IBM的z/OS.操作系統的工作范圍,也從最初的計算機蔓延到手機、游戲控制器、電視機頂盒、智能汽車和智能眼鏡等,還有與雲計算密切相關的Web伺服器。
上世紀70年代,計算機的快速發展使得數字化數據爆發式增長,「海量」數據管理成了新挑戰。把通用操作系統的文件管理用於數據管理時,無論是擴展性、效率和便利性,都不適應「海量」數據的管理需要,應用軟體被迫內嵌自己設計的數據管理系統。同樣的,「海量」數據管理由每個應用程序自身完成,缺點也是費力、復雜和易錯,難以升級和移植,並且重復工作。
於是一種專門面向「海量」數據管理的通用軟體問世了,那就是資料庫管理系統(DBMS),一種應用系統軟體。DBMS包括了資料庫定義、創建、查詢、更新和管理等功能,這些都是數據管理所必需的,是操作系統的文件管理系統所沒有的。
著名的DBMS有 MySQL、 PostgreSQL、SQLite、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Oracle、Sybase、dBASE、FoxPro和IBM DB2等,都是關系型DBMS.當然還有非關系型No SQL模式的,只是沒那麼流行。
DBMS與字處理軟體等一起,成為單機時代最重要的應用軟體,也成就了一家偉大的應用軟體公司Oracle.大約不足20年前,操作系統和資料庫的技術和市場未來,看起來都那麼可預知。一個是微軟的天下,一個是Oracle的天下。
但互聯網來了,尤其是Web開始流行。
Web伺服器所使用的操作系統,最初面向單機設計,擴展用於區域網范圍內管理多台伺服器還勉強可用。但當互聯網巨頭崛起,需要Web伺服器的操作系統管理數百萬台Web伺服器的時候,傳統操作系統勉為其難,需要「技術革命」了。「革命」的結果就是雲計算。
雲計算大傘下有很多概念,核心技術之一是虛擬化。虛擬化有「1虛N」和「N虛1」兩種模式,前者主要是為了省錢,以Amazon AWS為代表;後者主要是為了大數據處理,以Google GAE為代表。
雲計算的「N虛1」模式,可將多台物理計算機虛擬化為一台超級計算機,向應用程序提供資源池的調度管理服務,與傳統操作系統的功能幾乎完全相同,因此常被稱為「雲計算操作系統」。只是雲計算操作系統的工作范圍,擴大到數據中心甚至整個互聯網范圍內,把每台計算機也當做資源看待和管理。
有了雲計算操作系統,雲應用軟體和硬體(計算機資源)得以分離,各自可以獨立發展。歷史再次重演,雲計算以及SNS、微博、移動互聯網和物聯網等的快速發展,具有3V特點的數據爆發,大數據管理的挑戰也最先到來。同樣,面向計算設計的通用雲計算操作系統,在大數據管理方面的擴展性、效率和便利性,都面臨新挑戰。
歷史上計算機面對「海量」數據的挑戰,將數據應用和數據管理分離,催生了通用的DBMS.現在雲計算面對大數據的挑戰,也必將使大數據應用和大數據管理分離,催生「大資料庫管理系統」,並且逐步走向通用化和平台化。
ATM(非同步傳輸模式)是通信資源稀缺時代的產物,TCP/IP是通信資源富饒時代的產物。類似的,傳統DBMS是IT資源稀缺時代的產物,大數據管理系統是IT資源富饒時代的產物。
計算是工具,可以工業化提供;數據是資源,是個性化的資產。如果說Office、游戲等是PC的殺手鐧應用,瀏覽器、搜索、SNS等是互聯網的殺手鐧應用,那麼大數據等就是雲計算的殺手鐧應用。

4、全國idc數據中心有多少

在中國,主要IDC由ISP建設:
電信:
根據451 Research的於2017年7月發布的最新全球十大數據中心公司排名信息來看,中國電信數據中心數量:400多個。
聯通:
在2017年6月的 第九屆中國雲計算大會上中國聯通雲數據總經理焦剛:中國聯通已經規劃布局超大型的雲數據中心12個,覆蓋196個地市,335個地市數據中心,總面積超過200平方米,總機架超過32萬架,出口帶寬60T,PUE小於1.5。
移動:
目前沒有看到中國移動的數據中心建設遠遠落後於電信和聯通,沒有找到具體的公開數據,不過有一些數據(CNNIC的互聯網發展報告)你可以參考:
1、國際出口帶寬:移動是電信的 1/3,是聯通的 1/2
2、IPv4地址數量:移動是電信的 1/3,是聯通的 1/2

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除了上述ISP的IDC,還有教育網,科研網等ISP接入商,他們也會在專有領域里建設自己的IDC機房
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隨著雲計算的發展,一些雲計算廠商也會自建機房。。和運營商合建機房。
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當然,並不是所有的數據中心都會對公眾開放服務。

5、雲計算和傳統IDC有什麼區別?

1、雲計算和傳統IDC在服務類型上的區別
常用的傳統IDC服務包括實體伺服器託管和租用兩類。
前者是由用戶自行購買硬體發往機房託管,期間設備的監控和管理工作均由用戶單方獨立完成,IDC數據中心提供IP接入、帶寬接入、電力供應和網路維護等,後者是由IDC數據中心租用實體設備給客戶使用,同時負責環境的穩定,用戶無需購買硬體設備。
而雲計算提供的服務是從基礎設施(Iaas)到業務基礎平台(PaaS)再到應用層(SaaS)的連續的整體的全套服務。
IDC數據中心將規模化的硬體伺服器整合虛擬到雲端,為用戶提供的是服務能力和IT效能。用戶無需擔心任何硬體設備的性能限制問題,可獲得具備高擴展性和高可用的計算能力。
2、雲計算和傳統IDC在資源集約化速度和規模上的區別
歸根到底,雲計算是通過資源集約化實現的動態資源調配。傳統IDC服務也能實現簡單的集約化,但兩者在資源整合速度和規模上有著很大區別。傳統IDC,只是在硬體伺服器的基礎進行有限的整合,例如多台虛擬機共享一台實體伺服器性能。但這種簡單的集約化受限於單台實體伺服器的資源規模,遠遠不如雲計算那樣跨實體伺服器,甚至跨數據中心的大規模有效整合。
更重要的是,傳統IDC提供的資源難以承受短時間內的快速再分配。
3、雲計算和傳統IDC在資源分配時滯上的區別
眾所周知,由於部署和配置實體硬體的緣故,傳統IDC資源的交付通常需要數小時甚至數天,將增加企業承受的時間成本,以及更多的精力消耗,並且難以做到實時、快速的資源再分配,且容易造成資源閑置和浪費。
雲計算,則通過更新的技術實現資源的快速再分配,可以在數分鍾甚至幾十秒內分配資源實現快速可用,並且雲端虛擬資源池中龐大的資源規模使海量資源的快速再分配得以承受,並以此有效地規避資源閑置的風險。
4、雲計算和傳統IDC在平台運行效率上的區別
更加靈活的資源應用方式、更高的技術提升,使雲服務商擁有集合優勢創新資源利用方式,促進整個平台運作效率提升。並且,和傳統IDC服務不同,雲計算使用戶從硬體設備的管理和運維工作中解脫出來,專注內部業務的開發和創新,由雲服務商負責雲平台本身的穩定。這種責任分擔模式使整個平台的運行效率獲得提升。
簡單地說,雲計算是在傳統IDC服務上的延伸和發展。雲計算是將多台計算節點連接成一個大型的虛擬資源池來提高計算效率,使資源再分配的效率和規模不受限於單台實體伺服器甚至單個IDC數據中心。無論從交付/服務方式、資源分配規模、資源分配速度,還是整個平台的運行效率方面,相比傳統IDC服務,雲計算均有著極大提升,這種提升將為各行業的企業和開發者創造更高價值。

6、IDC機房和雲計算數據中心有哪些區別?

互聯網數據中心(Internet Data Center)簡稱IDC,就是電信部門利用已有的互聯網通信線路、帶寬資源,建立標准化的電信專業級機房環境,為企業、政府提供伺服器託管、租用以及相關增值等方面的全方位服務。
雲計算只是一個形式上的概念,也是由軟硬體結合實施的

7、雲計算中心中的IDC中心和EDC中心的區別

數據中心從建設用途上可分為IDC和EDC兩類。IDC(Internet Data Center)指提供互聯網服務的數據中心,通常以第三方託管形式出現,平台雲應用雲大量部署;EDC(Enterprise Data Center)企業級數據中心,EDC指企業自建自行運維。穩定性要求較高,多採用相對成熟的技術。

另外,這兩類數據中心在投資主體上有很大的區別。IDC投資主體以中國聯通、中國電信各地分公司和第三方民營企業等為主,以盈利為目的,服務於市場用戶。EDC投資主體以電商、金融、IT行業規模企業為主,如阿里巴巴、百度等。企業以自用為主,不以盈利為主要目的。

8、大數據、IDC和雲計算之間有什麼關系嗎?

大數據是雲計算的殺手鐧應用
大數據與雲計算的關系,引起一些人的困惑。為了便於探討二者的關系,這里從「計算」和「數據」的歷史關系說起。因為雲計算首先是一種「計算」,大數據首先是一種「數據」,而計算機就是用來「計算」「數據」的。
計算機是軟體和硬體分離的,是一種軟體定義的電子產品(可編程)。計算機設計中的一個重要問題是如何有效管理CPU、內存和I/O等硬體資源,以及如何讓應用程序合理使用這些資源。這兩大任務最早內嵌在各種應用程序中,由應用程序自身完成,缺點是費力、復雜和易錯,難以升級和移植,而且重復工作。
上世紀60年代這些共性功能開始從應用中分離出來,逐步形成了一種通用的軟體包,這就是操作系統。操作系統是位於硬體和應用程序之間的「中間件」,讓應用軟體和硬體得以分離並獨立發展,發展成了最核心的計算機系統軟體,也成就了微軟公司的偉大。
以UNIX為始祖的常見現代操作系統有Android、BSD、iOS、Linux、 MacOSX、QNX等,以及原創的微軟Windows、 Windows Phone和IBM的z/OS.操作系統的工作范圍,也從最初的計算機蔓延到手機、游戲控制器、電視機頂盒、智能汽車和智能眼鏡等,還有與雲計算密切相關的Web伺服器。
上世紀70年代,計算機的快速發展使得數字化數據爆發式增長,「海量」數據管理成了新挑戰。把通用操作系統的文件管理用於數據管理時,無論是擴展性、效率和便利性,都不適應「海量」數據的管理需要,應用軟體被迫內嵌自己設計的數據管理系統。同樣的,「海量」數據管理由每個應用程序自身完成,缺點也是費力、復雜和易錯,難以升級和移植,並且重復工作。
於是一種專門面向「海量」數據管理的通用軟體問世了,那就是資料庫管理系統(DBMS),一種應用系統軟體。DBMS包括了資料庫定義、創建、查詢、更新和管理等功能,這些都是數據管理所必需的,是操作系統的文件管理系統所沒有的。
著名的DBMS有 MySQL、 PostgreSQL、SQLite、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Oracle、Sybase、dBASE、FoxPro和IBM DB2等,都是關系型DBMS.當然還有非關系型No SQL模式的,只是沒那麼流行。
DBMS與字處理軟體等一起,成為單機時代最重要的應用軟體,也成就了一家偉大的應用軟體公司Oracle.大約不足20年前,操作系統和資料庫的技術和市場未來,看起來都那麼可預知。一個是微軟的天下,一個是Oracle的天下。
但互聯網來了,尤其是Web開始流行。
Web伺服器所使用的操作系統,最初面向單機設計,擴展用於區域網范圍內管理多台伺服器還勉強可用。但當互聯網巨頭崛起,需要Web伺服器的操作系統管理數百萬台Web伺服器的時候,傳統操作系統勉為其難,需要「技術革命」了。「革命」的結果就是雲計算。
雲計算大傘下有很多概念,核心技術之一是虛擬化。虛擬化有「1虛N」和「N虛1」兩種模式,前者主要是為了省錢,以Amazon AWS為代表;後者主要是為了大數據處理,以Google GAE為代表。
雲計算的「N虛1」模式,可將多台物理計算機虛擬化為一台超級計算機,向應用程序提供資源池的調度管理服務,與傳統操作系統的功能幾乎完全相同,因此常被稱為「雲計算操作系統」。只是雲計算操作系統的工作范圍,擴大到數據中心甚至整個互聯網范圍內,把每台計算機也當做資源看待和管理。
有了雲計算操作系統,雲應用軟體和硬體(計算機資源)得以分離,各自可以獨立發展。歷史再次重演,雲計算以及SNS、微博、移動互聯網和物聯網等的快速發展,具有3V特點的數據爆發,大數據管理的挑戰也最先到來。同樣,面向計算設計的通用雲計算操作系統,在大數據管理方面的擴展性、效率和便利性,都面臨新挑戰。
歷史上計算機面對「海量」數據的挑戰,將數據應用和數據管理分離,催生了通用的DBMS.現在雲計算面對大數據的挑戰,也必將使大數據應用和大數據管理分離,催生「大資料庫管理系統」,並且逐步走向通用化和平台化。
ATM(非同步傳輸模式)是通信資源稀缺時代的產物,TCP/IP是通信資源富饒時代的產物。類似的,傳統DBMS是IT資源稀缺時代的產物,大數據管理系統是IT資源富饒時代的產物。
計算是工具,可以工業化提供;數據是資源,是個性化的資產。如果說Office、游戲等是PC的殺手鐧應用,瀏覽器、搜索、SNS等是互聯網的殺手鐧應用,那麼大數據等就是雲計算的殺手鐧應用。

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