自从云计算出现以来，人们就在思考如何更好地将数据中心与云计算结合起来，于是出现了“云数据中心”的概念，简单来说，它是部署云计算数据中心。但事与愿违。云计算与数据中心相结合的例子并不多。更多的云数据中心只是将原来的数据中心换个名字而已，与云计算完全没有任何联系。这不能完全归咎于云计算，只能归咎于数据中心的地基太薄，无法满足云计算提出的各种要求。所以这几年，云计算普遍难以产生，生根发芽的少之又少，于是有人想到了。其他计算方式，以便能够满足更多不同类型的应用需求。当然，任何技术都有其局限性，其好坏只能通过实际应用的接受程度来判断。在科技高度发达、科技百花齐放的今天，很难有一种技术可以解决现实中遇到的所有问题，解决问题的可能性只能从某个角度来判断。那么对于数据中心来说，不仅仅是云计算，未来还有雾计算、流计算，还有水计算、雨计算等等。只有结合这些新技术，数据中心才能发挥更大的作用。下面就来聊一聊最近流行的几种计算技术。如果这些技术能够在数据中心落地，必将掀开数据中心的新篇章。每个人都熟悉云计算。虽然很多人并不真正了解云计算技术的含义，但他们在各种媒体和新闻中都听说过。云是网络、互联网的隐喻，云计算是基于互联网的相关服务的增长、使用和交付模式。云计算是一种按需分配资源的现收现付模式。云计算是谷歌在2011年正式提出的，在此之前，谷歌已经在2006年的搜索引擎大会上提出了云计算的概念，当时也提到了云计算的概念。勘探期一直到2011年，鲜为人知。云计算的特点是通过技术网络实现高速计算。过去，我们过分强调单台计算机的计算能力，不断设计高性能计算机，使其计算速度更快。但是，计算组件正在一点一点地进步。要大幅提升单台计算机的计算能力，唯一的办法就是增加超级计算机的体积。但是计算机的体积不能盲目增加，太大的计算机无法量产，只能用于特定的计算场景，比如超级数据中心，但是更多的数据中心无法部署这些超级计算机。为了解决此类问题，互联网巨头谷歌想到了网络，可以利用网络将所有计算机连接起来，然后通过软件分发计算，让数千台计算机同时计算，并将计算结果组合在一起，得到结果，这样的计算方式就是云计算。不难看出，云计算并不要求计算机的性能有多好，只要数量足够大，网络带宽足够大，就可以获得超高速的计算能力，这相当于用几千台电脑同时做同样的事情。完全将人们从对超级计算机设计的追求中解放出来，数据中心不需要频繁更换性能不佳的服务器和计算机。因此，云计算一经推出，就受到了技术人员的青睐。与云计算相比，雾计算要低调得多，雾计算推出时间稍晚，由思科创建。雾计算和云计算一样，非常形象。但云层高高在上，遥不可及。雾是逼真的，接近地面。雾计算由性能较弱、功能较为分散的各种功能计算机组成。雾计算没有强大的计算能力，只有一些弱的、分散的计算设备。雾计算介于云计算和个人计算之间，是一种半虚拟化的服务计算架构模型。与云计算相比，雾计算更接地气。大多数中小型数据中心部署云计算非常困难，但部署雾计算却非常容易。云计算通过物理上连接的设备形成强大的计算能力，而雾计算将物理上分散的计算机组合起来形成弱计算能力，但这样的计算能力对于中小型数据中心来说是完全足够的。用过的。雾计算将数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不是像云计算那样将它们几乎全部保存在云端。如果说云计算是新一代的集中式计算，那么雾计算就是新一代的分布式计算，符合互联网“去中心化”的特点。与前两者相比，流计算为人所知的人更少。这是IBM蓝色巨人提出的一种计算技术。IBM拥有一套完整的SystemS计算架构，通过流技术，可以及时分析流数据。流数据可以源自结构化或非结构化来源，并且可能包含各种数字信号。对流数据的实时分析使组织能够实时响应市场警报或事件。流计算可以通过过滤海量数据，识别丰富的高价值信息，支持更加灵活敏捷的业务流程。实时关联和聚合支持数据中心更快地响应。流计算实际上是一种针对特定数据的计算方式。它是一种针对特定数据的非结构化计算方法，不管计算设备是聚集在一起还是分开，也不管计算设备的性能如何。数据是如何计算的。在传统的数据处理过程中，总是先采集数据，再将数据放入数据库。人们需要的时候，可以通过数据库进行查询，得到答案。显然，这些数据不是实时的。再次查询时，得到的数据已经过时了。如果你根据这样的数据来分析，你得到的结论可能是错误的。显然，流计算可以很好的解决这个问题。不难发现，流计算与云计算、雾计算有明显区别，适用于特定的数据处理场合，但并不适用于所有的数据中心应用。无论是云计算、雾计算，还是流计算，都是一种新的数据计算方式，技术出自行业巨头之手。通过本文的介绍，相信您已经了解了这些计算方式的特点以及它们之间的技术差异。掌握这些对于构建新一代数据中心非常有用。我们也借此来普及一下。数据中心的未来不仅包括云计算，还包括雾计算和流计算。未来可能会有新的计算方法。让我们拭目以待。
