一文读懂云计算、大数据、虚拟化

就算你不关心IT技术，云计算、大数据、虚拟化这些词，相信大家都听过很多次，它们频繁的出现在各种媒体报道中。BAT这样的互联网企业也经常把它们挂在嘴边。

今天我就用一个非技术出生的IT从业人员的角度，尽量用普通人能理解的方式，带大家了解下这些名词，看看它们和普通人、传统行业有着哪些关联。

何谓云计算

电脑刚被发明的时候，还没有网络，每台电脑（PC）只是一个单机，用户只能在单机上安装操作系统、应用软件，只能使用单机的硬件资源（CPU、内存、硬盘等）

后来有了小型网络（Network），开始只是类似于我们办公室里的局域网，单机与单机之间可以交换信息，协同工作，共享一部分的资源（例如打印机、文件共享）

再后来有了服务器（server），为了性能和安全，工程师把服务器集中放到机房里，用户通过网络访问服务器的资源（数据库、应用等），这个可以称为私有云

再再后来，小型网络发展为大型网络，有了互联网（internet），原来只是网管的工程师们革命成功当上了CEO，不再只为一部分人或组织服务，目标已经变成全世界，开始了“改变世界”的征途，他们自己建了数据中心（IDC）。

当越来越多的计算机资源和服务（如搜索、网购、视频等）被集中起来，就变成了“云计算（cloud computing）”，这些大型机房就成了“云端”。

命名为“云”，这里不得不佩服IT工程师的想象力，普通人对云的最直观认识是什么？

是不是这样？你抬头能看到，但不必知道它是来自太平洋还是印度洋水分的蒸发，你需要的时候它来装点下你的天空，但你触摸不到。云计算对于普通人也是一样。

当然这个只是简单的理解，其实云计算的实现方式并没有这么简单，想象一下双11的淘宝网，全球几十亿的用户访问量，听说1秒的流量就几百G，这不是几根网线、几台服务器能就能解决的。这就对云计算的超大容量、超高并发、超快速度、超强安全是巨大的挑战。这个就不是我等能理解和接触的了。

其实对于我们来说最直观的体验是“云存储”，现在的智能手机基本不会像以前因为坏了、或者丢失而损失个人数据，只要你有账号，不管是苹果、华为、小米，换一个新手机，之前的数据都能自动同步回来。

目前主流的云计算服务商，例如阿里云、腾讯云、华为云，都能提供网络、存储、计算、应用的云资源。你想要什么，它们就提供什么。

对于个人来说你需要搭建个人网站、博客、自己开发的网络应用，之前你得自己买硬件、租用网络、安装系统、应用，现在简单了，你只要购买各大厂商的云服务，前边的事情都由服务商提供，你就登陆上去折腾就行，完了也能全球发布。

对于企业来说，之前的各种OA、ERP、CRM、企业网站需要自己建机房，买服务器，安装部署，最后还可能只能内部网络PC端使用，开放外网吧还得在安全防护上继续投资：防火墙你得买吧，备份存储你得考虑吧，如果有外部数据交换的还得做接口，后续还得考虑升级更新、日常维护。现在呢，你直接购买云服务器吧，一次性投入降低了，需要的各种东西：安全啦、备份啦、外部数据交换啦厂商都准备好了，各种移动设备访问也不是问题了。

这里介绍下用友的云产品，用友的云服务战略已经提出好几年了，目前涵盖的范围很广了

有小微企业云财务处理的“好会计”，直接不用安装了，登陆网页就能进行账务处理，还能自动申报税务系统。

有连接办公社交的APP“工作圈”，如一些单据的审批，常用数据的查询、企业内部的信息沟通。

在通用型云服务中，用友提供了营销（U订货、云采购、友零售、电商通、渠道云等）、财务共享（智能报账、电子会计档案等）、人力服务（社会化用工、人才管理等）基于云端的产品，用户可通过网页、手机等多种方式登录使用，与其他网络提供商（如携程网的商旅费用报销、红火台的费用报销、智联招聘的人才招聘、苏宁易购的日常采购）进行数据交换集成，最终还能和企业内部的ERP系统通过OPENAPI进行数据传递。

•      例如云采购，做到快速精准寻源，电商自助采购，集中采购、跨网比价，多种方式与供应商高效协同

还有同时支持公有云（全套基础环境由用友提供，购买即用）、私有云（服务器还是自建，数据也在本地，可以连接用友的云服务）模式的U8cloud\NC cloud。

事实上，“公有云、私有云和混合云”不同形态的云计算在不断地发展和成熟，越来越多企业级的云计算服务被推出市场。公有云不仅可以作为技术交互的平台，还是云服务提供商和消费者之间的生态纽扣将二者很好的连接在一起。

何谓大数据

云计算为整个互联网生态系统的发展提供了新加速途径。很多行业受益于“数据中心作为一个枢纽”，越来越多的以云计算为中心的生态系统合作伙伴集中在一个关键的数据中心，如金融交易、网页和在线服务或是媒体内容的企业。

众所周知，这些企业有大量的数据需要进行处理和管理。随着移动智能设备的普及，云计算服务和云应用在云平台的支撑下，让这庞大的数据得以保存和处理，数据的价值不在于多，而是如何挖掘到有价值的数据，这需要借助云服务和云应用的能力了。

这也是业界将云计算和大数据相提并论的原因所在，到底云计算与大数据是怎么样的关系？云计算已然走下神坛开始步入应用阶段，而大数据的催生反过来了体现了云计算的价值所在。可以说大数据推动云计算的落地，云计算促进大数据的应用。

云计算一开始这个大数据并不大。原来才有多少数据？现在大家都去看电子书，上网看新闻了，在我们80后小时候，信息量没有那么大，也就看看书、看看报，一个星期的报纸加起来才有多少字？如果你不在一个大城市，一个普通的学校的图书馆加起来也没几个书架，是后来随着信息化的到来，信息才会越来越多。

其实数据本身不是有用的，必须要经过一定的处理。例如你每天跑步带个手环收集的也是数据，网上这么多网页也是数据。数据本身没有什么用处，但数据里面包含一个很重要的东西，叫做信息（Information）。

数据十分杂乱，经过梳理和清洗，才能够称为信息。信息会包含很多规律，我们需要从信息中将规律总结出来，称为知识（Knowledge），而知识改变命运。信息是很多的，但有人看到了信息相当于白看，但有人就从信息中看到了电商的未来，有人看到了直播的未来，所以人家就牛了。如果你没有从信息中提取出知识，天天看朋友圈也只能在互联网滚滚大潮中做个看客。

有了知识，然后利用这些知识去应用于实战，有的人会做得非常好，这个东西叫做智慧（Intelligence）。有知识并不一定有智慧，例如好多学者很有知识，已经发生的事情可以从各个角度分析得头头是道，但一到实干就歇菜，并不能转化成为智慧。而很多的创业家之所以伟大，就是通过获得的知识应用于实践，最后做了很大的生意。

所以数据的应用分这四个步骤：数据、信息、知识、智慧。

最终的阶段是很多商家都想要的。你看我收集了这么多的数据，能不能基于这些数据来帮我做下一步的决策，改善我的产品。例如让用户看视频的时候旁边弹出广告，正好是他想买的东西；再如让用户听音乐时，另外推荐一些他非常想听的其他音乐。

用户在我的应用或者网站上随便点点鼠标，输入文字对我来说都是数据，我就是要将其中某些东西提取出来、指导实践、形成智慧，让用户陷入到我的应用里面不可自拔，上了我的网就不想离开，手不停地点、不停地买。

很多人说双十一我都想断网了，在上面不断地买买买，买了A又推荐B， “哎呀，B也是我喜欢的啊”。你说这个程序怎么这么牛，这么有智慧，比我还了解我自己，这件事情是怎么做到的呢？

数据的处理分几个步骤，完成了才最后会有智慧。

第一个步骤叫数据的收集。首先得有数据，数据的收集有两个方式：

第一个方式是拿，专业点的说法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是这么做的：它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心，然后你一搜才能搜出来。比如你去搜索的时候，结果会是一个列表，这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面？就是因为他把数据都拿下来了，但是你一点链接，点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。比如说新浪有个新闻，你拿百度搜出来，你不点的时候，那一页在百度数据中心，一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。第二个方式是推送，有很多终端可以帮我收集数据。比如说小米手环，可以将你每天跑步的数据，心跳的数据，睡眠的数据都上传到数据中心里面。

第二个步骤是数据的传输。一般会通过队列方式进行，因为数据量实在是太大了，数据必须经过处理才会有用。可系统处理不过来，只好排好队，慢慢处理。

第三个步骤是数据的存储。现在数据就是金钱，掌握了数据就相当于掌握了钱。要不然网站怎么知道你想买什么？就是因为它有你历史的交易的数据，这个信息可不能给别人，十分宝贵，所以需要存储下来。

第四个步骤是数据的处理和分析。上面存储的数据是原始数据，原始数据多是杂乱无章的，有很多垃圾数据在里面，因而需要清洗和过滤，得到一些高质量的数据。对于高质量的数据，就可以进行分析，从而对数据进行分类，或者发现数据之间的相互关系，得到知识。

第五个步骤是对于数据的检索和挖掘。另外就是挖掘，仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了，还需要从信息中挖掘出相互的关系。通过各种算法挖掘数据中的关系，形成知识库，十分重要。

现实中，我们每个人不自觉的都成为了大数据的一部分，难怪马云说过，阿里巴巴最大的财富是平台、金融、数据。简单理解平台就是淘宝，金融对应支付宝，而数据就是我们在网络世界中留下的足迹。

可能有悲观的人会认为自己被大数据捆绑了，但在当今世界你想脱离网络背后无形的眼睛对你的数据收集、监控几乎不可能。美国的大选都已经能够靠社交网络大数据的分析得出大概的数据模型了，我个人认为我们只能保持自己的独立思考和判断，不让自己被数据所操控。

况且大数据对人类也是有很多贡献的，如疾病的预测与治疗、气候环境的分析等等。目前除了互联网巨头们利用自己收集的大数据在商业上加以利用，政府、科研机构也在数据的分析、研究上做了很多尝试。

但对于传统行业和普通人在大数据的获取、利用上还没有很好的突破点，但相信不远的将来会有更多的人意识到大数据的价值，发掘出更多的应用。只是这样又会造成大数据拥有者的寡头地位。

用友其实也在大数据上做过一些文章，之前有个“友金所”，就是用友利用自己手上的大数据，对用户进行甄别、筛选提供金融服务。

何谓虚拟化

在计算机的概念中，虚拟的对立面是物理，一台物理机上运行多台“虚拟服务器（Virtual Machine）”称之为虚拟化

想象一下，一个企业里部署了OA、ERP、文件服务器、门户网站服务器、营销系统、邮件等等应用，原来一个、两个机柜，工程师们今天给这台服务加内存，明天给另一台扩硬盘，慢慢机房被塞满了。最后每年的服务器采购申请、每月机房的电费账单让老板拍桌子。。。

一个普通的企业这样，那要是阿里巴巴也这样呢？光是放服务器的机房得要多少？

于是虚拟化登场了。。。

虚拟化是云计算的基础，简单来说，虚拟化就是在一台物理服务器上，运行多台“虚拟服务器”，从表面上看，这些虚拟机都是独立的服务器，但实际上，它们共享物理服务器的CPU、内存、硬件、网络等资源

而管理虚拟机的应用就是“Hypervisor”或者称为“VMM（Virtual Machine Monitor）”，是指一类软件的统称，类似于操作系统（Operating System，简称OS）分为windows、Linux等等，像VMware、KVM、hyper v、Virtual Box，都属于Hypervisor。

比如我自己的电脑上安装了VMware Workstation，在我的windows运行时，我可以再用这个软件运行另一个操作系统

这种方式只是虚拟化最初级的应用，任何操作系统一定会占用一定的硬件资源，首先我的电脑启动后占用了一部分，启动VMware Workstation中的虚拟机也就只能在剩余的资源中使用了。

在企业应用中，虚拟化最大的目标就是充分利用物理服务器的硬件资源，因此一般使用的是另一种模式

在这个模式下，物理机启动后我们是没办法直接看到平时使用的操作系统的界面的，服务器的显示类似于这样

我们需要在其他安装操作系统的计算机上使用客户端登陆配置

这样的优势在于对硬件资源更充分的利用，减少降低硬件方面的投入，同时在虚拟系统提供的快照、模板等功能的使用下让服务器维护工作变得更加简化。同时提供数据集中存储、计算资源自动迁移等冗余方案，降低系统宕机造成的损失。

这只是普通企业常见的虚拟化方案之一，像阿里、腾讯的虚拟化使用的应该是这个

各大云服务提供商也是通过使用虚拟化方案将有限的硬件资源分配给公众使用，这当中还会涉及到资源池（包括计算资源池、分布式存储、负载均衡等技术）分配，在这些技术的应用下，传统的服务器由原来这样的形态

变为了搭积木式的组合，计算、存储、网络都模块化、分布式，就像广告里说的“哪里不够补哪里，哪里坏了换哪里”，而且一年365天、一天24小时不间断提供服务。

由此可以看出虚拟化主要是把大块拆成小块儿，分布式系统主要是把小块组合成大块儿，IT资源经过这样的揉碎再组合，变成了一个十分灵活的系统，在这几个基本技术的基础上，在通过某种调度和经营，就可以实现大负载下云计算的服务模式了。