有问题就有答案
Q1：IDC的云计算为什么便宜？
一、云计算与传统IDC服务类型的差异。常用的传统IDC服务包括物理服务器托管和租赁。前者是用户自己购买硬件，送到机房托管。在此期间，设备的监控和管理由用户独立完成。IDC数据中心提供IP接入、带宽接入、电源和网络维护等。后者是IDC数据中心租用物理设备供客户使用，并对环境的稳定负责，因此用户无需购买硬件设备。云计算提供的服务是从基础设施(Iaas)到业务基础设施平台(PaaS)再到应用层(SaaS)的一整套连续的服务。IDC数据中心将大规模硬件服务器集成到云中，为用户提供服务能力和IT效率。用户无需担心任何硬件设备的性能限制，可以获得高扩展性和高可用性的计算能力。二、云计算与传统IDC在资源集约化的速度和规模上的区别归根结底，云计算是一种通过资源集约化进行的动态资源配置。传统的IDC服务也可以实现简单的集约化，但两者在资源整合的速度和规模上存在较大差异。传统的IDC只是基于硬件服务器的有限集成，例如多个虚拟机共享一台物理服务器的性能。然而，这种简单的强化受到单个实体服务器资源规模的限制，远不如跨实体服务器甚至云计算等数据中心的大规模有效集成。更重要的是，传统IDC提供的资源无法承受短时间内的快速再分配。就像被称为OpenStack的香港云服务器一样，使用云计算可以实现横向/纵向的灵活资源扩展和快速调度。第三，云计算与传统IDC在资源分配时滞上的差异众所周知。由于物理硬件的部署和配置，传统IDC资源的交付通常需要几个小时甚至几天的时间，会增加企业承担的时间成本和更多的能耗，难以实现资源的实时快速再分配，容易造成资源的闲置和浪费。在云计算中，通过更新的技术可以实现资源的快速再分配，在几分钟甚至几十秒内就可以分配资源，实现快速可用。而且，云虚拟资源库中的巨大资源能够承载海量资源的快速再分配，有效避免了资源闲置的风险。四.云计算与传统IDC在平台运营效率上的差异。更加灵活的资源应用方式和更高的技术提升，使得云服务提供商具备了集合优势和创新的资源利用方式，提升了整个平台的运营效率。比如优化服务器设计、服务器软件更新、网络专线接入等。根据不同的用户需求。而且，与传统的IDC服务不同，云计算将用户从硬件设备的管理和运营中解放出来，专注于内部业务的开发和创新，云服务提供商对云平台本身的稳定性负责。这种责任分担模式提高了整个平台的运营效率。简而言之，云计算和传统IDC有什么区别？简单来说，云计算就是传统IDC服务的延伸和发展。云计算是将多个计算节点连接成一个大的虚拟资源池，提高计算效率，使资源再分配的效率和规模不局限于单个物理服务器甚至单个IDC数据中心。与传统的IDC服务相比，云计算在交付/服务模式、资源配置规模、资源配置速度以及整个平台的运营效率等方面都有了很大的提升，将为各行业的企业和开发者创造更高的价值。
Q2：云计算和IDC的区别
一、云计算与传统IDC服务类型的差异。常用的传统IDC服务包括物理服务器托管和租赁。前者是用户自己购买硬件，送到机房托管。在此期间，设备的监控和管理由用户独立完成。IDC数据中心提供IP接入、带宽接入、电源和网络维护等。后者是IDC数据中心租用物理设备供客户使用，并对环境的稳定负责，因此用户无需购买硬件设备。云计算提供的服务是从基础设施(Iaas)到业务基础设施平台(PaaS)再到应用层(SaaS)的一整套连续的服务。IDC数据中心将大规模硬件服务器集成到云中，为用户提供服务能力和IT效率。用户无需担心任何硬件设备的性能限制，如Birdie Cloud的弹性可扩展资源使用，以获得高扩展性和高可用性的计算能力。第二，云计算与传统IDC在资源集约化的速度和规模上的区别。传统IDC只是在硬件服务器的基础上进行有限的集成，比如多个虚拟机共享一台物理服务器的性能。然而，这种简单的强化受到单个实体服务器资源规模的限制，远不如跨实体服务器甚至云计算等数据中心的大规模有效集成。更重要的是，传统IDC提供的资源无法承受短时间内的快速再分配。和Birdie云服务器一样，使用云计算可以实现横向/纵向的灵活资源扩展和快速调度。第三，云计算与传统IDC在资源分配时滞上的差异众所周知。由于物理硬件的部署和配置，传统IDC资源的交付通常需要几个小时甚至几天的时间，会增加企业承担的时间成本和更多的能耗，难以实现资源的实时快速再分配，容易造成资源的闲置和浪费。在云计算中，通过更新的技术可以实现资源的快速再分配，在几分钟甚至几十秒内就可以分配资源，实现快速可用。而且，云虚拟资源库中庞大的资源规模可以承载海量资源的快速再分配，从而有效避免资源闲置的风险。使用小鸟云不仅可以节省IT运营成本，还可以提高资源的有效利用率。四.云计算与传统IDC在平台运营效率上的差异。更加灵活的资源应用方式和更高的技术提升，使得云服务提供商具备了集合优势和创新的资源利用方式，提升了整个平台的运营效率。比如优化服务器设计、服务器软件更新、网络专线接入等。根据不同的用户需求。而且，与传统的IDC服务不同，云计算将用户从硬件设备的管理和运营中解放出来，专注于内部业务的开发和创新，云服务提供商对云平台本身的稳定性负责。这种责任分担模式提高了整个平台的运营效率。
Q3：云计算和传统idc有什么区别
在传统层面，运维人员接触的是硬件，如服务器、设备、风、火、水、电等。然而，在云时代，运维人员再也看不到任何物理设备。云计算运维岗位关系到云计算平台的平稳运行，因此运维工程师需要掌握的知识结构相对丰富，不仅涉及传统的网络运维知识，还涉及虚拟化、管控、存储、安全等相关知识。此外，运维工程师还需要具备一定的编程能力才能完成大规模的自动化服务部署，这也对运维工程师提出了更高的要求。云计算运维工程师需要考虑两个问题：如何在云平台上快速部署、更新和监控应用。在云计算时代，要求运营商自动部署应用和所有支持的软件和软件包，然后通过生命周期操作来维护和管理应用，如自动扩展事件和更新软件。如何在云中更轻松地部署、配置和管理应用程序。如何利用工具轻松快速地在云中部署和管理应用，同时能够自动处理容量预配置、负载均衡、Auto Scaling和应用状态监控，这对运维人员提出了新的要求。如果你想快速成为一名云计算运维工程师，上课是一个非常明智的选择。内容包括Linux、网络工程师、Python运维、云计算、OpenStack、博士容器技术，以及信息安全、安全防御和黑客技术。教学模式上，采用项目驱动的教学模式，由主讲大师全程面授，带领学生手把手做项目。学生可参与Linux云计算网络管理实战、Linux云主机系统管理及服务配置、Linux Shell脚本自动编程、开源数据库MySQL DBA运维、企业自动化项目及公有云运维、高并发架构大型网站运维、网站安全渗透测试及性能调优项目、Python Linux自动化运维开发、企业私有云架构及运维等。
Q4：云计算比传统IDC多了哪些优势？
以云服务器和传统的物理服务器来对比，主要优势体现在几个方面：一、云服务器是虚拟的，节约了硬件成本，同时用户还可以有弹性的灵活选择配置，相比传统的物理服务器要便宜不少。二、云服务器的数据是存储在云端的，有自动同步备份的功能，而传统的物理服务器需要用多块硬盘做RAID备份才可以实现此功能。三、云服务器有控制面板，用户可通过控制面板灵活查看资源使用情况，重启系统，重装系统，修改密码等，会比物理服务器更加方便高效。四、云服务器基本上都具备中途升级的功能，几分钟即可升级更高配置，而且升级过程不需要备份数据，而传统服务器升级会比较麻烦。
Q5：云计算和传统IDC的差异是什么？
一、数据中心IDC是全球协作的特定设备网络，用来在Internet网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。它不仅包括计算机系统和其它与之配套的设备，还包含冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置。二、而云计算是什么?一般说来，它是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云计算是一种按使用量付费的IT服务模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。那么云计算的定义中有一个最重要的关键词：按需。云计算提供商是根据用户需求，按需提供计算资源的，另外就是云计算架构具有很大的弹性，和扩展性，因为所有的实际物理资源都被虚拟化（抽象化），可配置和可管理。云计算技术包括分布式文件系统、分布式计算、分布式数据存储等。基于云计算架构，可以实现高并发处理系统来处理海量请求，也可以搭建存储海量数据的云存储系统，也可以搭建分布式计算系统来对数据进行挖掘。生活化一点，包括我们所熟知的搜索引擎、网络视频、电子商务、电子邮件、地图导航等都属于云计算的范畴。但有一点不变的是，不管云计算怎样去变化，必然需要依托数据中心实现落地。可以说，数据中心是云计算的根，云计算是数据中心“叶子”，云计算通过“光合作用”促进数据中心的发展，而数据中心得壮大又为云计算发展提供了坚实的基础。两者起到相互依存，互相促进的作用。
Q6：大数据、IDC和云计算之间有什么关系吗？
大数据是云计算的杀手锏应用大数据与云计算的关系，引起一些人的困惑。为了便于探讨二者的关系，这里从“计算”和“数据”的历史关系说起。因为云计算首先是一种“计算”，大数据首先是一种“数据”，而计算机就是用来“计算”“数据”的。计算机是软件和硬件分离的，是一种软件定义的电子产品（可编程）。计算机设计中的一个重要问题是如何有效管理CPU、内存和I/O等硬件资源，以及如何让应用程序合理使用这些资源。这两大任务最早内嵌在各种应用程序中，由应用程序自身完成，缺点是费力、复杂和易错，难以升级和移植，而且重复工作。上世纪60年代这些共性功能开始从应用中分离出来，逐步形成了一种通用的软件包，这就是操作系统。操作系统是位于硬件和应用程序之间的“中间件”，让应用软件和硬件得以分离并独立发展，发展成了最核心的计算机系统软件，也成就了微软公司的伟大。以UNIX为始祖的常见现代操作系统有Android、BSD、iOS、Linux、 MacOSX、QNX等，以及原创的微软Windows、 Windows Phone和IBM的z/OS.操作系统的工作范围，也从最初的计算机蔓延到手机、游戏控制器、电视机顶盒、智能汽车和智能眼镜等，还有与云计算密切相关的Web服务器。上世纪70年代，计算机的快速发展使得数字化数据爆发式增长，“海量”数据管理成了新挑战。把通用操作系统的文件管理用于数据管理时，无论是扩展性、效率和便利性，都不适应“海量”数据的管理需要，应用软件被迫内嵌自己设计的数据管理系统。同样的，“海量”数据管理由每个应用程序自身完成，缺点也是费力、复杂和易错，难以升级和移植，并且重复工作。于是一种专门面向“海量”数据管理的通用软件问世了，那就是数据库管理系统（DBMS），一种应用系统软件。DBMS包括了数据库定义、创建、查询、更新和管理等功能，这些都是数据管理所必需的，是操作系统的文件管理系统所没有的。著名的DBMS有 MySQL、 PostgreSQL、SQLite、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Oracle、Sybase、dBASE、FoxPro和IBM DB2等，都是关系型DBMS.当然还有非关系型No SQL模式的，只是没那么流行。DBMS与字处理软件等一起，成为单机时代最重要的应用软件，也成就了一家伟大的应用软件公司Oracle.大约不足20年前，操作系统和数据库的技术和市场未来，看起来都那么可预知。一个是微软的天下，一个是Oracle的天下。但互联网来了，尤其是Web开始流行。Web服务器所使用的操作系统，最初面向单机设计，扩展用于局域网范围内管理多台服务器还勉强可用。但当互联网巨头崛起，需要Web服务器的操作系统管理数百万台Web服务器的时候，传统操作系统勉为其难，需要“技术革命”了。“革命”的结果就是云计算。云计算大伞下有很多概念，核心技术之一是虚拟化。虚拟化有“1虚N”和“N虚1”两种模式，前者主要是为了省钱，以Amazon AWS为代表；后者主要是为了大数据处理，以Google GAE为代表。云计算的“N虚1”模式，可将多台物理计算机虚拟化为一台超级计算机，向应用程序提供资源池的调度管理服务，与传统操作系统的功能几乎完全相同，因此常被称为“云计算操作系统”。只是云计算操作系统的工作范围，扩大到数据中心甚至整个互联网范围内，把每台计算机也当做资源看待和管理。有了云计算操作系统，云应用软件和硬件（计算机资源）得以分离，各自可以独立发展。历史再次重演，云计算以及SNS、微博、移动互联网和物联网等的快速发展，具有3V特点的数据爆发，大数据管理的挑战也最先到来。同样，面向计算设计的通用云计算操作系统，在大数据管理方面的扩展性、效率和便利性，都面临新挑战。历史上计算机面对“海量”数据的挑战，将数据应用和数据管理分离，催生了通用的DBMS.现在云计算面对大数据的挑战，也必将使大数据应用和大数据管理分离，催生“大数据库管理系统”，并且逐步走向通用化和平台化。ATM（异步传输模式）是通信资源稀缺时代的产物，TCP/IP是通信资源富饶时代的产物。类似的，传统DBMS是IT资源稀缺时代的产物，大数据管理系统是IT资源富饶时代的产物。计算是工具，可以工业化提供；数据是资源，是个性化的资产。如果说Office、游戏等是PC的杀手锏应用，浏览器、搜索、SNS等是互联网的杀手锏应用，那么大数据等就是云计算的杀手锏应用。