云计算平台数据库

㈠ 主流云计算平台有哪些

阿里云：
适合人群：中小企业
优点：阿里云依托于阿里巴巴集团，通过对其丰富的网络资源进行整合，拥有自己的数据中心，是国内云服务器的大佬，品牌名气较大。阿里云的国际输出速度快。目前，有北京、青岛、杭州、香港机房可选，多线BGP接入；
缺点：价格相对较贵，硬盘I/O速度较差，硬盘不能直接扩容大小，必须新购买硬盘迁移数据。
腾讯云：
适合人群：游戏客户、开发者、APP用户等。
优点：腾讯云跟微信对接有天然优势，目前用户主要以游戏应用为主。腾讯云服务器使用公共平台操作系统，团队完全负责云主机的维护，并提供丰富配置类型虚拟机，用户可以便捷地进行数据缓存、数据库处理与搭建web服务器等工作。腾讯对游戏和移动应用类客户提供了较强的扶持政策，比较适合这类型的客户使用。
缺点：普通中小客户和中网站客户难以通过审批，腾讯提供的配套设备也不适合这部分客户使用。
小鸟云：
适合人群:中小型及大型企业
优点：品牌成立时间不长，但是发展很快，主打高端品质和优质服务，在技术研发上投入大。采用高端Intel Haswell CPU、高频DDR4内存、高速Sas3 SSD闪存作为其底层核心配置。搭建了纯SSD构架的高性能企业级云服务器。无论是运行速度还是响应度都很快，提供7*24小时的运维服务，工单90S响应，注重产品用户体验。
缺点：产品选择相对单一，提供的云服务种类不多。
华为云：
适合人群：政府、大中型企业、银行等大客户。
优点：华为企业云贯彻了华为公司"云、管、端"的战略方针，聚焦I层，使能P层，聚合S层，致力于为广大企业、政府和创新创业群体提供安全、中立、可靠的IT基础设施云服务。华为企业云依托业内的基础设施，在全国设置多个云服务区，部署多个云计算中心资源池，主要以安全性为卖点，采用了分层和纵深防御理念。
缺点：偶尔会出现不稳定的情况。

另外还有一批以网易、京东、美团为代表的提供场景化云服务的厂商，专注于解决方案或垂直化服务。举个例子，京东云选择了电商云、物流云、智能云、金融云等作为主要服务，不难发现针对特定场景的定位。无独有偶，网易云已经上线的网易蜂巢、云信、七鱼、易盾等有着同样的打算。

㈡ 云计算平台有哪些

云计算平台可以划分为3类：以数据存储为主的存储型云平台，以数据处理为主的计算型云平台以及计算和数据存储处理兼顾的综合云计算平台

云计算平台是云计算时代兵家争夺激烈的地方。

1.开源云计算平台

（1）AbiCloud（Abiquo公司）

AbiCloud是一款用于公司的开源的云计算平台，使公司能够以快速、简单和可扩展的方式创建和管理大型、复杂的IT基础设施（包括虚拟服务器、网络、应用、存储设备等）

（2）Hadoop（Apache基金会）

该计划是完全模仿Google体系架构做的一个开源项目，主要包括Map/Rece和HDFS文件系统

（3）Eucalyptus项目（加利福尼亚大学）

创建了一个使企业能够使用它们内部IT资源（包括服务器、存储系统、网络设备）的开源界面，来建立能够和Amazon EC2兼容的云

（4）MongoDB（10gen）

MongoDB是一个高性能、开源、无模式的文档型数据库，它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式

（5）Enomalism弹性计算平台

它提供了一个功能类似于EC2的云计算框架。Enomalism基于Linux，同时支持Xen和Kernel Virtual Machine(KVM)。与其他纯IaaS解决方案不同的是，Enomalism提供了一个基于Turbo Gears Web应用程序框架和Python的软件栈

（6）Nimbus（网格中间件Globus）

Nimbus面向科学计算需求，通过一组开源工具来实现基础设施即服务（IaaS）的云计算解决方案

2.云计算平台厂商

（1）微软

技术特性：整合其所用软件及数据服务

核心技术：大型应用软件开发技术

企业服务：Azure平台

开发语言：.NET

（2）Google

技术特性：储存及运算水平扩充能力

核心技术：平行分散技术MapRece，BigTable，GFS

企业服务：Google AppEngine，应用代管服务

开发语言：Python，Java

（3）IBM

技术特性：整合其所有软件及硬件服务

核心技术：网格技术，分布式存储，动态负载

企业服务：虚拟资源池提供，企业云计算整合方案

（4）Oracle

技术特性：软硬件弹性虚拟平台

核心技术：Orackle的数据存储技术，Sun开源技术

企业服务：EC2上的Oracle数据库，OracleVM，Sun xVM

（5）Amazon

技术特性：弹性虚拟平台

核心技术：虚拟化技术Xen

企业服务：EC2、S3，SimpleDB、SQS

开发语言：

（6）Saleforce

技术特性：弹性可定制商务软件

核心技术：应用平台整合技术

企业服务：Force.com

开发语言：Java，APEX

（7）EMC

技术特性：信息存储系统及虚拟化技术

核心技术：Vmware的虚拟化技术，一流存储技术

企业服务：Atoms云存储系统，私有云解决方案

（8）阿里巴巴

技术特性：弹性可定制商务软件

核心技术：应用平台整合技术

企业服务：软件互联平台，云电子商务平台

（9）中国移动

技术特性：坚实的网络技术丰富的带宽资源

核心技术：底层集群部署技术，资源池虚拟技术，网络相关技术

了解更多开源相关，去LUPA社区看看吧。

㈢ 想了解云计算数据库的一些知识

没有什么专门的云计算数据库，只有云存储这种说法。云存储可以应用传统的像MySQL，Sybase，SQL Server等数据库，也可以使用现在流行的非关系数据库，伴随云存储的数据库其实就是指的这些，存储方式等方面与传统数据库大不相同，适合于像云存储进行的海量存储。
像HBase，Cassandra，MongoDB等等，了解一下它们同传统的关系数据库的不同，这也是云存储中大量应用的数据存储方式。
如果说非要找一个同云计算数据库这个名字最相近的技术，可以看一下HadoopDB，具体细节可在Yale看到http://db.cs.yale.e/hadoopdb/hadoopdb.html

㈣ 云计算需要什么样的数据库

只要是主流大数据库支持的都很好。

㈤ 现在几个云计算的数据库的种类和前景，注明出处

云计算没有使用传统的数据库啊，一般用GFS、HDFS之类的文件系统进行存储啊。

㈥ 云计算方向和数据库方向哪种好，或者两种技术是不是有共通的地方哪个前景更好一些

1、云计算属于综合类，适合于喜欢归纳、整合的人去学习、研究和发展；回
2、数据库属于细分类，答适合于喜欢沿着一个方向、心无旁骛、深钻细究的人去学习、研究和发展；
3、数据库是云计算发展基础之一，云计算是数据库应用案例之一；
4、数据库是IT基础之一、云计算是IT当下最红的新秀，因此，从短期来看，相较而言，云计算更热、更有前途；从长期来看，数据库可以更长久地存在下去，而云计算说不定哪一天又会被其它新秀所取代。
综上，如果个人喜好不同、长短期追求不同，那么就会有不同的选择答案。

㈦ 数据仓库，大数据和云计算有什么区别和联系

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。

㈧ 数据库好还是云计算好

目前云计算是新新事物，新新事物风险和机遇并存。云计算最有价值的理念之一是资源整合，物尽其用,之二是即服务的盈利模式.
云计算是整合资源以即方式提供服务，它主要在三个层面体现技术和服务。
一是硬件基础设施层面，让硬件资源以即方式提供服务；
（客户要硬件环境资源，登录资源池自己定制、然后交钱、最后获取资源，用多少付多少钱； 付费对象是：应用开发者，企业IT管理者，应用平台供应商等。）；
二是应用平台层面，让应用平台以即方式提供服务；
（供应商提高软件平台，平台可以开发、部署、管理、监控应用，提供开放的类APP商店； 付费对象是：应用开发者。）
三是应用层面，让应用以即方式提供服务；
（应用开放商，把应用部署在应用平台，用户可以去使用这些应用，按即方式享受服务和付费；付费对象是：终端消费者。）
即方式服务：
像水电一样，从你开始使用到你结束使用进行度量，你登录应用入口就可以直接使用应用，甚至不用在你本地安装应用，就像打开水龙头就可以用水一样，然后付费，它本质是一种推的服务、盈利模式。所以，云计算要学习就多方多面。

不过，他们的根本基础还是计算机科学与技术，包括网络、硬件、软件等，只是硬件或平台会比较侧重虚拟机、网格计算、分布式计算等方面的技术，而应用会比较在意用户体验、大众互联方面，应用主要技术还是软件开放技术，特别可能会热于android或ios或wm的WIFI移动应用的开发。
下一波的IT浪潮就是云计算、物联网、人工智能、生物技术。目前云计算是新新事物，教学资源紧张是正常的，新新事物风险和机遇并存。请相信机遇的东西确实是过了这个村，没了这个店，云计算目前就像初期的计算机专业一样，等它成熟了，等你看到它的发展了，那时候你就落后，只能在前人后面捡烟头。好好把握学习这个专业的机会，目前云计算处于发展初期，机会还是很大的：http://e.51cto.com/course/course_id-2334.html相信选择这个新新行业有风险，但机会总是给第一个敢吃螃蟹的人。

㈨ 云计算中的数据库有哪些

“云计算”是2006年首次提出的，其数据库有有3种。

①嵌入式数据库

②列式数据库

③开放式数据库

㈩ 微软云计算的数据库管理系统是什么

微软云计算的数据库管理系统是SQL Azure Database，它能够整合现有工具集，并提供与客户自有软件的对应性。可以帮助简化多数据库的供应和部署，开发人员无需安装、设置数据库软件，也不必为数据库打补丁或进行管理，它其支持TDS和Transact- SQL(T- SQL)，客户可以使用现有技术在T–SQL上进行开发，还可以使用与现有的客户自有数据库软件相对应的关系型数据模型。