1、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。
2、雲計算和傳統idc有什麼區別
傳統層面的運維人員，接觸的都是硬體，如伺服器、設備和風火水電，但是在雲時代，運維人員已經無法見到物理的任何設備。
雲計算運維崗位涉及到雲計算平台能否順利、平穩地運行，因此運維工程師需要掌握的知識結構也相對比較豐富，既涉及到傳統的網路運維知識，還涉及到虛擬化、管控、存儲、安全等相關知識。另外，運維工程師還需要具備一定的程序設計能力，以便於完成大規模的自動化服務部署，這對於運維工程師也提出了較高的要求。
雲計算運維工程師需要考慮兩個問題：
應用如何在雲平台上實現應用的快速部署，快速更新，實時監控。雲計算時代要求運維人員能夠自動化地部署應用程序和所有支持的軟體和軟體包，然後通過生命周期階段操作維護和管理應用程序，如自動擴展事件和進行軟體更新等一系列的操作。
如何在雲端更加輕松的部署、配置和管理應用。如何利用工具輕松地在雲中快速部署和管理應用程序，同時可以自動處理容量預配置、負載均衡、Auto Scaling和應用程序狀況監控，這是對運維人員的新要求。
想要快速蛻變成為雲計算運維工程師，參加學習班是一個非常明智的選擇。，內容既包括Linux、網路工程師、Python運維、雲計算、OpenStack、Doctor容器技術，同時還增加信息安全、安全防禦和黑客技術。在教學模式上，採用項目驅動教學模式，由大師級講師全程面授教學，手把手帶領學員做項目。學員可參與Linux雲計算網路管理實戰、Linux雲主機系統管理和服務配置實戰、Linux Shell腳本自動化編程實戰、開源資料庫MySQL DBA運維實戰、企業級自動化項目及公有雲運維實戰、大型網站高並發架構運維實戰、網站安全滲透測試及性能調優項目實戰、Python Linux自動化運維開發實戰以及企業私有雲架構及運維實戰等。
3、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。
4、雲計算和IDC的區別
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，例如小鳥雲的可彈性擴展資源用量來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
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。而像小鳥雲伺服器那樣，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，使用小鳥雲不僅節省IT運營成本，還能提高資源的有效利用率。
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。
5、中國雲計算有多火，看看這家美國上市IDC的財報
一般性的企業應該都是趨向使用雲計算了。金融等比較注重信息質量與信息安全的企業，則不會輕易去選擇雲。雲，是一種計算機資源整合方案，相比傳統伺服器也有質的不同；但目前也存在一定的信息隱私以及安全問題