从技术上讲,大数据和云计算之间的关系和利弊是密不可分的。大数据不能由一台计算机处理,必须是分布式计算结构。下面我们介绍下云计算与大数据之间的关系。
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云计算是提取大数据的先决条件
在信息社会中,数据量不断增加,技术水平不断提高。大多数企业可以通过大数据获得额外收益。在海量数据的前提下,如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据本身的值,则该值等于无值。来自公共、私有和混合云的强大云计算服务器功能对于降低数据提取的成本至关重要。
云服务器本身并不属于大数据,但它是大数据处理和存储的重要基础设施。云服务器提供了强大的计算和存储能力,可以支持大规模数据的处理和分析。
大数据通常需要大量的计算资源和存储空间,而云服务器可以提供弹性的资源扩展和灵活的存储选项,使得大数据处理更加高效和可靠。因此,云服务器在大数据领域扮演着重要的角色,但它本身并不等同于大数据。
实际上,无服务器计算并不是真的无服务器。该方法的目的是将企业从现场服务器的维护和提供中解放出来,将责任转移给云提供商,云提供商将运行服务器并动态管理机器资源的分配。
云应用平台提供商Skuid的首席技术官Mike Duensing指出,无服务器计算的一个显著优点是,它允许工程师更多地关注编码,而不是操作。“这些功能实际上是由其他人来管理和操作,而不是规划、监视和管理运行代码所需的后端应用程序基础设施,”他解释说。
微软、AWS、谷歌和许多其他云服务提供商的角色就是承担起运行一个组织后端基础设施的责任。Duensing评论道:“真正难以实现的操作架构,比如自动扩展、高可用性、并发性,甚至边缘计算,都由无服务器云提供商来处理。”按消费定价意味着客户只需为生产指标付费,比如代码运行的次数、内存消耗和执行时间,而不会在空闲时间上浪费金钱。
无服务器计算的用户
无服务器计算正在获得越来越多的用户。 Dynatrace是一家软件智能平台提供商,在过去几年中一直使用无服务器技术。“无服务器计算的最大好处之一是[运营]成本和维护成本低廉,”Dynatrace软件工程师Daniel Dyla解释说。这能够实现快速扩展,以及事件驱动调用的可用性,也有助于推动公司实现无服务器化。 “这些功能确实有助于我们开发软件智能,它可以帮助我们在内部管理和监控我们的云环境,并为我们的客户提供同样的支持。”
Liberty Mutual Insurance是另一个无服务器支持者。Liberty Mutual开发团队正在利用这种方法来构建应用程序、网站和API。 “这似乎是我们团队目前的最佳选择,”该公司技术部门Liberty IT的技术架构师Michael O’Reilly说。 “我们还有一些团队采用无服务器来构建其他客户渠道的业务功能,例如语音。”
是的,服务器可以运行客户端程序。虽然服务器主要用于提供服务和存储数据,但它也可以运行客户端程序来执行特定的任务。例如,服务器可以运行一个客户端程序来定期备份数据,或者运行一个远程桌面客户端程序来远程管理服务器。
通过在服务器上运行客户端程序,可以实现更多的功能和灵活性,以满足特定的需求。
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