任何新的技术和新的概念，都是两种因素驱动的结果：需求拉动和技术推动。云计算也是如此。云计算的出现不仅仅是厂商炒作的结果，也有其必然性。业务需求的拉动，希望解决业务应用的问题，云计算本质上是希望解决资源利用率、计算能力不足和成本的问题;技术发展的推动，使得云计算具备了技术上的可行性，技术的发展推动了IT创新的商业价值。
一系列因素在推动着云计算向前发展：云计算首先是产业界商业利益推动的结果。目前云计算主要商业模式、技术特点、解决方案都反应了不同的商业诉求；传统IT架构的利用率需要提升；目前的IT运营关键指标显示，IT资产的利用率很低。虚拟化正好是解决这个需求的最佳技术。
云计算的一二三四五概念
为了便于人们更加清晰地理解云计算，我参考美国国家标准技术研究院（NIST）的定义，把它总结成了一二三四五的数字概念。即一个交付模式、二层结构、三种服务形式、四种部署配置模式、五大特征。
“一”是指一个系统云平台、一种商业模式、一个集成的系统、平台、一体化的概念，重点强调平台、系统、集成，业务与IT的融化。“二”是云平台和云服务两层结构。“三”是三种服务模型SaaS、PaaS和IaaS。“四”是四种部署模型公有云、私有云、社区云、混合云。“五”是指云计算具备按需自助服务、资源池化、快速伸缩、按使用量收费的服务、广泛的网络访问五个重要特征。云计算还可以用六个字来概括：智慧、资源、模式。
对云计算的理解
那么该如何对云计算进行理解呢？云计算第一个是基础服务，怎么样利用现有的硬件，就是包括存储，动态的做到优化。逐步搭建一个平台，一定要是开放的平台，包括开源。在这个平台上做创新、服务和管理。第三是高性能计算中心。借助云，庞大的企业可以将信息、数据库、存储以及加工信息的软件保存在一个虚拟的巨大计算机上。而企业只需要将注意力放在商业机会的获取和快速实现上。借助云计算，中国企业可以实现跨越式发展，不需要建立传统架构，直接进入云计算领域。
集团企业云
下面简单介绍一下集团企业云。所谓的“企业云”在技术本质上是“构建了统一的企业底层IT基础架构”。具体而言，企业云可以把企业的IT资源整合为服务，以供企业自己和其他企业来共享使用，从而提高了IT资源的使用率。
另外，企业云可以满足IT对安全性、可靠性、可管理性方面的要求。简而言之，它是一个位于在防火墙之后、基于互联网的商业云技术应用，专门针对于公司环境或者商业环境的计算需求。企业云可以为企业节省开支、降低企业运行的功耗，并且可以对诸如ERP、CRM等管理软件进行动态管理和配置，使其与企业业务发展相一致。
由于企业的架构和业务模式不同，对于集团型企业需要提供简单、快捷的企业云计算服务来满足企业扩张、产业链整合及创新升级需求，企业云计算服务模式让这一希望变为了现实。
“企业云”以满足企业大规模服务、高扩展性、高可靠性、虚拟化和按需服务，实现企业的管控、业务协同、供应链管理、共享服务等。
大数据的意义
云计算使大数据成为可能，大数据能够创造透明度；通过实验来发现需求、呈现可变性和增强绩效；细分客户，采取灵活的行动；用自动算法代替或者帮助人工决策；创新商业模式、产品和服务。管理极端数据的能力将成为企业的核心竞争力，企业越来越多地使用新形式信息，寻找支持商业决策的模式。
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附赠一句:真正的专家，总是把复杂的理论简化为常识，然后再把这个常识看穿！而不是…恰恰相反。
致无畏的你:客户，是你今生的不解之缘；销售之旅没有坦途，你关注的不是我，是你心中的那盏明灯。✍
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所谓云就是基于互联网的意思。因为原来在画各种示意图的时候互联网会用一朵云图案表示。现在还出现了雾计算，就是基于本地局域网的意思。都是名词创新，没有新意。大数据除了大家通俗的理解外，大数据还通过数据本身的分析得出数据以外的信息。例如，单位上网记录不是监视员工上网都干什么，因为数据量太大，都是垃圾数据。除非针对某个人，某个时间才有意义。但是如果员工们经常访问求职，薪酬等网站说明有离职倾向。经常玩游戏说明工作不饱满。
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至于大数据，是相对于传统数据而言，具有体量庞大，类型多样的特点，传统数据最大用GB来计量，而大数据用PB作为基本存储单位，我们的传统电脑硬盘容量无法保存PB级的数据量，另外，类型多样是指，大数据是包括现实中所有客观实体的。还有，传统数据研究的是因果关系，大数据研究的是关联性。至于云计算与大数据的关系，前者是基础设施，后者是数据资源。在应用层面上，缺一不可，互为因果。
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云计算(cloud computing)是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来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
大数据(big data)，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。
2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。
3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。
4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。
5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。
6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。
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