流计算 云计算、流计算、雾计算：三大云里雾里的计算详解

自从有了云计算，人们就想着如何让数据中心和云计算更好地结合起来，于是“云数据中心”的概念出现，简单地说就是部署了云计算的数据中心。

但偏偏事与愿违，云计算和数据中心结合的例子并不多，更多的云数据中心只是将原来的数据中心换个名字，根本谈不上和云计算有什么关联。这也不能全怪云计算，怪只能怪数据中心底子太薄，根本满足不了云计算提出的种种要求，所以这几年云计算普遍难产，很少有落地生根发芽的，于是就有人想到了别的计算方法，以便能够满足更多不同类别的应用需求。当然任何一种技术都有其实现的局限性，孰好孰坏也只有靠实际应用的接受程度来决定。

在技术高度发达的今天，技术百花齐放，很难有一种技术可以解决现实中遇到的所有问题，只能是从某个角度来评判解决问题的可能性。那么对于数据中心，也不是只有云计算，还有雾计算、流计算，将来还可能有水计算、雨计算等等，数据中心结合这些新的技术才能发挥出更大的作用，下面就来说一说最近比较火热的几种计算技术，这些技术如果能够在数据中心里实施开来，必将开启数据中心的新篇章。

1、云计算

云计算大家都不陌生，虽然很多人并不真正知道云计算技术的含义，但是都在各种媒体、新闻中听到过。云是网络、互联网的一种比喻说法，云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式。云计算是一种按使用量付费的模式，按需进行分配。云计算是谷歌公司在2011年正式提出的，在此之前，其实谷歌就已经在2006年的搜索引擎大会上就提出过云计算的概念，当时还提到了云端计算的概念，经过了几年的探索期，直到2011年才让人们所熟知。云计算的特点就是技术网络来实现高速的计算，以往我们过分地强调单机的计算能力，不断地设计出高性能的计算机，以便可以计算得更快。

但是计算元器件是一点点地进步的，要大幅提升单机计算能力，就只能增加体积，所以出现了巨型计算机。但是不能一味地增加计算机的体积，而且过大的计算机也无法量产，只能用于特定的计算场合，比如超级数据中心，但是更多的数据中心却无法部署这些巨型机。为了解决这样的问题，互联网巨头公司谷歌想到了网络，可以利用网络将所有的计算机连接起来，然后通过软件去分配计算，让成千上万的计算机同时计算，并将计算结果结合到一起，得到最后的结果，这样的计算方法就是云计算。不难看出，云计算并不要求计算机性能多么好，只要数量够多，网络带宽够大就可以，这样就能得到超高速的计算能力，相当于用数千台计算机同时做同一件事，这样彻底将人们从追求巨型机设计中解脱出来，数据中心也不需要频繁地更换性能差的服务器和计算机，所以当云计算被推出来的时候，受到了技术人员的热捧。

2、流计算

和前两个相比，流计算知道的人比较少，这是蓝色巨人IBM提出的计算技术。IBM有一套完整的System S计算架构，通过流技术，可以对流形式的数据进行适时的分析。流形式的数据可源自结构化数据源或非结构化数据源，可能包含各种数字信号，针对流数据的实时分析允许组织实时响应市场警报或事件。

流计算可以通过过滤海量数据并识别丰富的高价值信息，从而支持更灵活且更敏捷的业务流程，实时关联和汇总支持数据中心更快地做出响应。流计算其实是一种针对特定数据的一种计算方法，其对针对特定的数据，而不关心计算的设备是聚集在一起的还是分离的，也不管计算设备性能如何，是一种非结构性数据的计算方法。

在传统的数据处理流程中，总是先收集数据，然后将数据放到数据库中，人们需要的时候通过数据库对做询问，得到答案。显然这些数据并不是实时的，再去查询的时候，得到的数据都是过期的，如果基于这样的数据进行分析，得到的结论很可能是错的。显然流计算可以很好地解决这方面的问题。不难发现，

流计算与云计算、雾计算有着明显的区别，适用于特定数据处理场合，并不适用于所有的数据中心应用。

传统的计算机分析和数据整理方式，首先是收集数据，然后储存在数据库程序中并且在收到请求后搜索这些数据。这是一个高效的处理方式，但却是一个紧绷的结构，而且通常会造成时间的浪费。而在流运算当中，高级软件的运算法则在接收流数据时就开始对其进行分析。