我爱云计算 但我不得不指出它的问题

2010-09-27 11:18:54消灭企业级架构、提供无限伸缩的能力，节省每日的IT成本——这些都是我们对于云计算的期盼而已。

消灭企业级架构、提供无限伸缩的能力，节省每日的IT成本——这些都是我们对于云计算的期盼而已。

在Deloitte最近写的一份报告中，他提出了这样一个问题，那就是 到底云计算能否改变企业级IT架构 时回答说：“为了减少对某个单一解决方案的依赖，人们倾向于将繁重的工作交给云这样复合式的企业结构来完成，所以他们开始向云计算迁移”。

简短来说，很多企业都会花钱从我们这里买一些咨询建议，尤其是关于云计算，但是他们同时都有一个相同的诉求，那就是不要改变我们现有的IT企业结构。 这就相当于一些全新的IT架构搭建方法对他们来说根本没有什么吸引力。不过，即使是这个样子，我也要说请不要走入那样的误区。

令我困扰的是，这个问题几乎很少被问起。我们现在应该稍微进化些了，尤其是考虑到云计算已经近在咫尺。然而，现有云计算的一些东西，看起来实在太过浮夸了，大家只是以拿出云计算的方案为荣，却并不仔细研究它的可行性，这样自吹自擂的风气很难让我们看到云计算的真正繁荣与发展。

云计算不能够替代IT企业架构，不能让你一个小时内就完成所有的IT业务，它是需要分阶段的来部署的，到***一个阶段才可以达成你的那些需求，也就是高效的性能和弹性的计算。

虽然也许以上的看法不是什么官方的意见，但是我作为云计算的关注者，真的认为提出一些异议，在云计算初步发展的时期里是具有深远意义的。这种怀疑是健康的，因为云计算这样的技术正处于一种未完善的过度期间，有很多问题需要考虑和兼顾到。我是爱云计算并看好云计算的，但是我也不得不指出他的一些问题。

英文原文翻自：Infoworld 专栏作家David Linthicum博客文章《What cloud computing can and can’t do》

【编辑推荐】

云！云计算！

你其实不用看什么长篇大论的解释，现在没有一个准确的定义，通俗的说云计算是一种IT运营模式，是很多IT技术集合的产物。 。 云计算中所有的资源全部放在“云”这个资源池中，用户只需通过网络从这个资源池中拿取对自己有用的东西即可，这样会大大方便用户，而且能降低成本。 。 几个经典的例子：云计算借鉴了类似发电厂的运营模式，我们知道，发电需要很昂贵的设备和人力，如果我们每家每户发电都购入这样的设备，那是家庭根本承受不起的，现在电费价格便宜就是因为有专门的发电厂，发电厂集成所有的发电资源，就相当于云计算中得“云”，用户在用电的时候只需向发电厂交少量的电费即可，这样方便了用户，降低了成本。 。 云计算也是如此，资源集中在云中，用户只需从中摄取即可，资源的最大化利用。 同时云计算集成很多IT技术，网络工程，分布式数据库，虚拟化等等。 。 。 都是很关键的。 希望回答对你有用~~

大数据云计算好不好学习？

大数据和云计算从理论角度来看，二者属于不同层次的事情，云计算研究的是计算问题，大数据研究的是巨量数据处理问题，而巨量数据处理依然属于计算问题的研究范围，因此，从这个角度来看，大数据是云计算的一个子领域，从应用角度来看，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。 大数据与云计算既有不同又有联系，但在现实中，由于大数据处理时为了获得良好的效率和质量，常常采用云计算技术，因此，大数据与云计算便常常同时出现于人们的眼前，从而造成了人们的困惑。 大数据技术是一种新一代技术和构架，它以成本较低、以快速的采集、处理和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值。 大数据技术不断涌现和发展，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为利用数据的好助手，甚至可以改变许多行业的商业模式。 大数据(big data)是这样的数据集合：数据量增长速度极快，用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。 云计算是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。 因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。 用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。 云计算的就业前途，某种意义上也可以理解为云计算为我们提供的服务，存在一定的必然性，也就是说云计算对于社会、云计算使用者有哪些优势，也同时可以理解为，云计算的优势就是云计算的就业优势。 从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。 大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。 它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。 但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

dna为什么不能从核孔钻出？

在细胞核或者核区内，没有合成蛋白质的原料和酶系统以及核糖体。 是双链分子，如果用DNA来指导蛋白质的合成，必须要与tRNA、核糖体、活化后的氨基酸结合形成翻译起始复合物。 这样就带来两个问题，首先，DNA必须解开很大一段双链，以保证留出足够大的空间给翻译起始复合物，这是一个很消耗能量的过程；第二，DNA上的基因数量有限，合成效率会很低（从DNA到RNA到翻译起始复合物是一个逐级放大的过程）。 dna主要在核中 而蛋白合成在细胞质中 DNA太大了 不能从核孔钻出来指导蛋白的合成