2023-03-19 10:09来源：m.sf1369.com作者：宇宇
云计算操作系统，又称云计算中心操作系统、云OS，是云计算后台数据中心的整体管理运营系统（也有人认为云计算系统包括云终端操作系统，例如现在流行的各类手机操作系统，这与先行的单机操作系统区别不大，在此不做讨论），它是指构架于服务器、存储、网络等基础硬件资源和单机操作系统、中间件、数据库等基础软件管理海量的基础硬件、软资源之上的云平台综合管理系统。
云计算操作系统通常包含以下几个模块：大规模基础软硬件管理、虚拟计算管理、分布式文件系统、业务/资源调度管理、安全管理控制等几大模块组成。
简单来讲，云计算操作系统有以下几个作用，一是治众如治寡，能管理和驱动海量服务器、存储等基础硬件，将一个数据中心的硬件资源逻辑上整合成一台服务器；二是为云应用软件提供统一、标准的接口；三是管理海量的计算任务以及资源调配；
云计算操作系统是实现云计算的关键一步，从前端看，云计算用户能够通过网络按需获取资源，并按使用量付费，如同打开电灯用电，打开水龙头用水一样，接入即用；从后台看，云计算能够实现对各类异构软硬件基础资源的兼容，更要实现资源的动态流转，如西电东送，西气东输等。将静态、固定的硬件资源进行调度，形成资源池，云计算的两大基本功能就是云计算中心操作系统实现的，但是操作系统的重要作用远不止于此。
一般来讲，国内外大的网站，比如google、网易、腾讯等，都有该类产品，但由于该系统是各自的核心竞争力，都是自产自用，不对外发售；现在市面上可用的只有两家，一是vmware的vsphere，不过该产品是虚拟化技术衍生出来的，管理的设备数量有限，目前还没有分布式文件系统；二是浪潮的云海，浪潮云海是第一款国产的云计算中心操作系统，采用“linux+Xen”开放标准技术路线，支持分布式计算、分布式存储等，性能和可用性更强、成本也相对低廉，但是要到2010年底才能发布。
大数据：是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
云计算：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。云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算，存储，网络资源。
海量数据上传到云平台后，大数据就会对数据进行深入分析和挖掘。说到大数据，就不得不讲云计算。这些数据是怎么计算，怎么处理的，就和云计算分不开家。云计算是提取大数据的前提，强大的云计算能力，对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。云计算技术就是一个容器，大数据正是存放在这个容器中的水，大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。
大数据和云计算其实可以算一个领域1.从技术上来看大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
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大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须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。
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云时代的来临，大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。
大数据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要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
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大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
您好，上海蓝盟为您解答。
首先简单的看一下云计算与大数据的概念.
1)云计算:云计算本质上是一种计算资源集中分布和充分共享的效用计算模式,其中集中是为了计算资源的集约化管理,分布是便于扩展计算能力.集中分布式是针对云服务提供商的,充分共享是针对用户,在云计算中,虽然对于每个云用户来说都拥有一台超级计算机,但本质上,这些用户是充分共享了云服务商所提供的计算服务.而效用计算更多的是一种商业模式,就是用户按所需服务来付费.
2)在前面的博文中,对大数据有个讨论,简单的说,大数据的特点就是数据量大(虽然很多人都把大数据定义在T级别以上,其实我觉得这是有问题的,大数据的大其实应该是个相对概念,是相对于当前的存储技术和计算能力的),数据应用需求大,计算量大.数据量大是最基本的,需求大其实包含了需求的数量、多样性和实时性.计算量大是因为数据量大和需求量大和算法复杂（检索，推荐，模式识别）所致.大数据的这种特点使得我们很难找到通用的处理模式来解决大数据所面临的问题，我们只能针对不同的需求采用不同的处理方法，这也是大数据处理比较困难的症结所在。无论是传统的数据库还是最近兴起的NoSQL数据库，在大数据存储和处理方面其实都是有非常大的局限性的，所以分布式计算才在大数据处理中大兴其道。Hadoop虽然提供了比较完整的一套处理模式，但相对于大数据所面临的应用需求的多样性而言，能处理的问题域也是十分有限的。
数据库和数据仓库的概念，大家google一下就可以了，接下来，我们看看它们之间的关系：
1）数据库和数据仓库都是数据的一种存储方式，大数据处理更多的是一种需求(问题)，而云计算是一种比较综合的需求(问题)解决方案。
2)由于云计算本身的特性，天生就面临大数据处理(存储、计算等)问题，因为云计算的基本架构模式是C/S模式，其中S相对集中，而C是广泛分布。所有用户的数据和绝大部分的计算都是在S端完成的（数据量大，计算量大），加上用户也天然具有多样性（地域，文化，需求，个性化等），因此需求（也包括计算量）就非常大。
3)云计算当然会涉及到数据的存储技术，但数据库技术对于云计算来说要视具体的情况来分析：
A)对于IaaS而言，数据库技术不是必需的，也不是必备的功能；
B)对于PaaS来说，数据库功能应该是必备的功能
C)对于SaaS而言，必然会用到数据库技术（包括传统关系数据库和NoSQL数据库）。
而对于数据仓库技术，并不是云计算所必需的，但由于云数据的信息价值极大，类似一座金矿，我想云服务商是不可能放过从这些金矿中提取金子的.
4)大数据首先所面临的问题就是大数据的存储问题，一般都会综合运用各种存储技术（文件存储，数据库存储），当然，你完全用文件存储或者数据库存储来解决，也是没问题的。与云计算类似，数据仓库技术不是必需的，但对于数据仓库技术对于结构化数据进行淘金还是非常有用的，当然，你不用数据仓库技术也可以，比如Hadoop模式。
在云计算和大数据处理中，最基础的技术其实是分布式计算技术。而对于构建分布式计算而言，多线程，同步，远程调用(RPC,RMI等)，进程管理与通信是其基本技术点。分布式计算编程是一种综合性应用编程，不仅需要有基本的技术点，还需要一定的组织管理知识。
就目前来说，云计算和大数据处理其实都没有形成一个统一的标准和定义。希望我的回复对您有所帮助。
