摘要：什么是云计算？可能很多人对于云计算的概念只是听过，但并不了解，今天我们就通过一个案例来解释云计算的概念以及它与大数据之间的关系。假设你开了一家公司，并且你的公司想要成就一番大事业，希望尽可能地提高工作效率，扩大利润。为了达到这个目标，公司往...
什么是云计算？可能很多人对于云计算的概念只是听过，但并不了解，今天我们就通过一个案例来解释云计算的概念以及它与大数据之间的关系。
假设你开了一家公司，并且你的公司想要成就一番大事业，希望尽可能地提高工作效率，扩大利润。
为了达到这个目标，公司往往需要斥巨资购买一些昂贵的商业应用程序，而这些成本又会给公司带来负担。
过去你需要一个功能强大的数据存储设备，配有安全系统、存储空间、冷却系统、动力系统和服务器，随着社会的发展，它还需要完成数据开发、测试、分拆、加工等工作，并能够进行故障处理和灾害性复原。
与之相比云计算服务会给公司的运营带来更大的便利，所需费用也会更低，你无需自己管理应用程序，云计算服务中心会自主管理，并完成数据分享，你只需要像使用优盘一样操作就可以。
这种操作很容易上手，而且价格相对低廉，我们拿Gmail和微软电子邮件服务来对比，使用Gmail服务你无需存储服务器，也不需要一个技术团队来负责系统升级，而使用微软电子邮件服务，你就需要配备服务器，还需要专门的技术人员，而这一切并不便宜。
这样一来，使用Gmail成本就会少很多，因为你不需要为其他设备和人力付费，同大多数应用相比，云计算服务更安全、更可信赖，延展性也更好。
这是为什么呢？因为云服务可以自动升级，提高安全性、工作性能，并添加新功能，而且云计算的收费方式也同其他应用不同，你无需自行购买服务器和硬件设备，所有的费用都包含在了既定的月费中，最后云服务可以为你节省许多时间，从而更专注于公司的其他重要事物。
云计算可以大幅度提高公司净收益，无论何时、无论在地球的哪个地方，操作者都可以通过智能手机或者计算机来使用云计算服务。
现阶段的云计算通过不断进步，已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
云计算系统核心技术：并行计算。
并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。
它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题，即将被求解的问题分解成若干个部分，各部分均由一个独立的处理机来并行计算。并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互连的若干台的独立计算机构成的集群。通过并行计算集群完成数据的处理，再将处理的结果返回给用户。
随着云计算技术的发展，也随之而来了很多相关问题。有些问题甚至已经开始影响到云计算的发展。
技术总在不断进步，问题也在不断被解决。当我们重新审视这些问题的时候，还是会收获良多。
云计算的相关问题
数据隐私问题：
如何保证存放在云服务提供商的数据隐私不被非法利用，不仅需要技术的改进，也需要法律的进一步完善。
数据安全性：
有些数据是企业的商业机密数据，安全性关系到企业的生存和发展。云计算数据的安全性问题如果解决不了,会影响云计算在企业中的应用。
用户的使用习惯：
如何改变用户的使用习惯，使用户适应网络化的软硬件应用是长期而且艰巨的挑战。
网络传输问题：
云计算服务依赖网络，网速低且不稳定，使云应用的性能不高。云计算的普及依赖网络技术的发展。
缺乏统一的技术标准：
云计算的美好前景让传统IT厂商纷纷向云计算方向转型。但是由于缺乏统一的技术标准，尤其是接口标准，各厂商在开发各自产品和服务的过程中各自为政，这为将来不同服务之间的互连互通带来严峻挑战。
大数据与云计算有必然的相关，数据中心是云计算基础，从技术上来看，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，必须采用分布式的架构。
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分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化等技术，随着云时代的来临，大数据就迎来了新一轮的发展机会。
