科普一下云计算市场竞争现在的格局云技术简单理解 。
阿里云号称2009年就重装投入云计算,2012年正式商用,现在国内市场,阿里云占领了半壁江山 。
腾讯云2013年正式商用,但由于最初几年业务侧重的问题,最近虽然绝对增速很快,但市场份额小,屈居第二 。
从云计算整体来看,阿里云抢跑,用当年超高的风险换得了如今巨大的先发优势;一路四平八稳的腾讯云处于追赶地位无疑 。
说完基本格局,我们可以来看一个很有意思的现象 。那就是,在两家企业基因优势辐射的部位,双方各自寸步不让:
社会性市场:这是阿里云的地盘 。
例如企业网站、电子商务、金融保险等等行业,阿里云掌握主动权 。以此为基础,他们开始深入比较重的工业化场景,例如医疗、工业、航空、电影渲染等等 。
人性市场:这是腾讯云的地盘 。
例如社交应用、游戏应用、直播应用,在这些领域腾讯云的话语权很重 。由此生发开去,进入金融、O2O、旅游等民生场景 。2017年,腾讯云推出的赋能各个场景的人工智能“小微”,就是一例 。
由此可见,云计算市场比的不仅仅是计算能力,更重要的是行业经验合行业生态 。
其实关于边缘计算、雾计算和云计算三者的关系,其实三者是具有一定的互补性的,这种互补性尤其是分别相对于云计算而言,云计算是基础也是理解其他相关概念的基石
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先来说说云计算
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云计算定义上是指一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式 。
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云计算具有更大、更快、更强的特质!如今越来越多的应用正在迁移到“云”上,如我们生活中接触的各种“云盘”存储等等 。将应用部署到云端后,可以不必再关注那些令人头疼的硬件和软件问题,它们会由云服务提供商的专业团队去解决 。
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使用的是共享的硬件,这意味着像使用一个工具一样去利用云服务(就像插上插座,你就能使用电一样简单) 。只需要按照你的需要来支付相应的费用,而关于软件的更新,资源的按需扩展都能自动完成!
云计算系统由云平台、云存储、云终端、云安全四个基本部分组成;云平台从用户的角度可分为公有云、私有云、混合云等;通过从提供服务的层次可分为基础设施即服务(Iaas)、平台即服务(Paas)和软件即服务(Saas) 。
边缘计算 VS 云计算
边缘计算概念上和传统的中心化思维不同,他的主要计算节点以及应用分布式部署在靠近终端的数据中心,这使得在服务的响应性能、还是可靠性方面都是高于传统中心化的云计算概念,
?具体而言,边缘计算可以理解为是指利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序 。
如果用更通用的术语来表示即:邻近计算或者接近计算(Proximity Computing)
那么,边缘计算和云计算之间的区别是什么?
?其实如果说云计算是集中式大数据处理,边缘计算则可以理解为边缘式大数据处理 。
但不同的是,只是这一次,数据不用再传到遥远的云端,在边缘侧就能解决 。
?边缘计算更适合实时的数据分析和智能化处理,相较单纯的云计算也更加高效而且安全!
边缘计算和云计算两者实际上都是处理大数据的计算运行的一种方式 。
边缘计算更准确的说应该是对云计算的一种补充和优化!
?简而言之即:云计算把握整体,边缘计算更专注局部
对啦,边缘计算有哪些特点呢?
边缘计算而言有以下几个特质
?分布式和低延时计算
边缘计算聚焦实时、短周期数据的分析,能够更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行
?效率更高
由于边缘计算距离用户更近,在边缘节点处实现了对数据的过滤和分析,因此效率更高
?更加智能化
AI+边缘计算的组合出击让边缘计算不止于计算,更多了一份智能化
?更加节能
云计算和边缘计算结合,成本只有单独使用云计算的39%
?缓解流量压力
在进行云端传输时通过边缘节点进行一部分简单数据处理,进而能够设备响应时间,减少从设备到云端的数据流量
雾计算 VS 云计算雾计算概念最初是由美国纽约哥伦比亚大学的斯特尔佛教授(Prof. Stolfo)起的,当时的意图是利用“雾”来阻挡黑客入侵 。
没成想美国思科公司把这个名词嫁接了过去并得到了发扬光大,也就是我们现在所讨论的「雾计算」!
雾计算:可理解为本地化的云计算
现在正在流行的“云计算”,是把大量数据放到“云”里去计算或存储,解决诸如电脑或手机存储量不够,或者是运算速度不够快的问题
参自Cisco:雾计算原始定义图示
在终端和数据中心之间再加一层,叫网络边缘层 。
如再加一个带有存储器的小服务器或路由器,把一些并不需要放到“云”的数据在这一层直接处理和存储,以减少“云”的压力,提高了效率,也提升了传输速率,减低了时延,这个工作原理其实就可以理解为:雾计算
雾计算和云计算相比,显得更接地气了一些!
云计算重点放在研究计算的方式,雾计算更强调计算的位置 。
雾计算相较云计算更贴近地面!更具体些说,它们在网络拓扑中的位置不同!
雾计算和云计算实际上又存在有很多相似之处:如都基于虚拟化技术,从共享资源池中,为多用户提供资源服务等 。
相对于云计算来说,雾计算离产生数据的地方更近,“雾比云更贴近地面”的说法不是没有道理的!
“雾计算介于云计算和个人计算之间的,是半虚拟化的服务计算架构模型 。
此外,雾计算实际上并没有强力的计算能力,雾计算是将物理上分散的计算机联合起来,形成较弱的计算能力,不过这样的计算能力对于中小型的数据中心,完全够用了”
如果说CDN是弥补TCP/IP本地化缓存问题,那么雾计算就是弥补云计算本地化计算问题!
雾计算和云计算相比较有以下几个明显的特点:
更轻压:计算资源有限相比较云平台的构成单位——数据中心,雾节点更加轻!雾计算能够过滤,如聚合用户消息(如不停发送的传感器消息),只将必要消息发送给云,减小核心网络压力
更低层:雾节点在网络拓扑中位置更低,拥有更小的网络延迟(总延迟=网络延迟 计算延迟),反应性更强
更可靠:雾节点拥有广泛的地域分布,为了服务不同区域用户,相同的服务会被部署在各个区域的雾节点上,使得高可靠性成为雾计算的内在属性,一旦某一区域的服务异常,用户请求可以快速转向其他临近区域,获取相关的服务 。此外,由于使用雾计算后,相较云计算减少了发送到云端和从云端发送的数据量,和云计算相比延迟更短,安全风险也得到了进一步的降低!
更低延:除了物联网的应用外,网上游戏、视频传输、AR等也都需要极低的时延,这点雾计算也是有所发挥的
更灵便:雾计算支持很高的移动性,手机和其他移动设备可以互相之间直接通信,信号不必到云端甚至基站去绕一圈!此外,雾计算也支持实时互动、多样化的软硬件设备以及云端在线分析等
更节能:雾计算节点由于地理位置分散,不会集中产生大量热量,因此不需要额外的冷却系统,从而减少耗电,雾计算更省电!
【云技术简单理解,滴滴云、阿里云、腾讯云是做什么用的有什么区别】雾计算以及边缘计算、海计算而言等等的出现,不是用来代替云计算,更多的是对云计算“bug类”问题的修修补补,本质上是作为云计算的延伸拓展而诞生的产品和理念!
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