涕零
⑴ 云计算怎么样，未来十年发展方向
在互联网+的大趋势下，云计算已经成为推动各个产业升级转型的核动力，它也将成为未来互联网企业的制胜法宝。而从目前的发展趋势来看，还远没有哪一家能够独吞整个市场，阿里云、腾讯云虽具有一定的优势，但京东云、网易云、视频云基于自身优势从垂直领域切入，未来完全有可能与阿里云腾讯云匹敌；华为云、联想云、电信云、联通云等企业基于自身的渠道资源积累，在云计算市场未来仍然将会占有一席之地；至于亚马逊AWS、微软云、IBM、谷歌云等国际巨头，他们都在加速瓜分全球云计算市场，不过他们很难在中国云计算市场占尽优势，以Ucloud、青云为代表的国内云计算创业者将面临更为严峻的竞争环境。
⑵ 云计算，到底是一个什么样的IT概念
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~~
⑶ 南昌理工学院大数据专业值得去读吗
进贤县，安义县，南昌县，青山湖区，青云谱区，东湖区，南昌理工学院大数据专业值得去读哟。
⑷ 青云李威：在云上做大数据平台有什么独特的挑战
7月18日,"云用户生态发展论坛暨第三届中国云计算用户大会"在北京国家会议中心召开。在下午的会议中，青云QingCloud系统工程师及大数据平台负责人李威带来主题为“大数据云平台之最佳实践”的精彩演讲，以下是他的演讲实录：李威：大家好，我是QingCloud青云的系统工程师李威。今天我讲的这个话题可能技术性有点强，可能需要大家费点脑子。分成几大块。第一，先说一下云计算和大数据的关系。第二，在云上做大数据平台有什么独特的挑战。第三，我们会讲一下大数据平台它有一个比较基本的，或者说通用的一个系统架构是什么样子。最后，分享一些我们自己的，包括和在客户那儿的一些跟大数据相关的最佳实践。大数据的例子，我就不说太多了，说一些我们的一些企业客户的。比如说第一个是一个非常大型的一个跨国的一个互联网社交企业。然后他们会用我们在云上的大数据的一些平台，包括一些具体的技术，会做比如用户画像。就是你在社交网络里面，然后为什么推荐给你的朋友正好是你可能会认识的，然后为什么推荐给你的信息可能就是你感兴趣的。这个都是用户画像用大数据来做的。第二，像一个非常大型的互联网的金融企业，它会用大数据做一些风控分析。因为在互联网金融，尤其是互联网金融行业里面，它之所以可以和传统金融PK，就是因为它在风控这方面可以用大数据技术把风险控制的非常小。大家可以想一想，在P2P平台上面，凭什么没有像以前传统银行各种人来调查你，没有什么抵押金，但是可以让你用钱。包括政府部门海量信息检索，比如它需要把全国的各种部门联合起来，然后我需要有一个犯罪嫌疑人他有没有可能在各个地方有一些其他数据，我可以搜索，可以挖掘，然后进行一些分析。大数据很火，它跟云计算到底什么关系?其实我们认为大数据现在大家可能觉得到什么地方都听见大数据，其实很可能每个人说的不一样，也得人说的是大数据平台，有的人说的是大数据的某个产品，有的人可能说的是大数据的某个应用，比如Alpha Go。尤其在企业里面，我们和客户谈的时候，客户第一个比较想不明白的就是大数据的产品和技术太多了，而且每个场景都区别不是那么明显。所以，在大数据这个技术里面，我们第一个要解决的就是到底怎么选择大数据的解决方案，怎么为企业做大数据解决方案。但是，每个企业需求变化又特别大，或者有很多企业，就是传统企业他们对大数据的需求不是非常明确，互联网企业他们需求变化非常快。按照传统的比如建一套大数据平台，可能花费很多成本，时间成本、人力成本，包括金钱。但是云平台，大家知道IaaS、PaaS、SaaS，最后所有东西都变成服务器。你要构建一个非常复杂方案的时候成本就低，因为你只需要按照服务构建的方式来做，而且这样非常灵活，如果你发现其中方案某一部分有问题，你可以很快的替换掉，因为很多都是平台上的服务。所以，它可以满足你的业务不确定性的需求，包括业务弹性的需求。因为大家知道现在变化太快了。第二，云计算给大数据带来的好处是什么?比如它可以自动化运维，一些复杂系统的安装、部署、监控都不用你自己做，在界面上非常快的就可以，非常简单就能做完。然后还有一些包括稳定、性能，这个不多说了，云计算的好处大家肯定知道特别多，说几个有意思的。比如，网络和存储，计算引擎的切换，这个比较有意思。也就是当你的平台足够复杂，足够大的时候，每块部分都是一个服务器，每一块变成一个服务器之后，可以非常灵活的替换掉它，把他换成别的产品实现，或者别的技术实现。后面就是Service Orchestration，就是比如你有一个界面，需要画各种图，或者工具也好，但是他们有一个非常致命的缺点，你画的那个图是不能执行的，就是是不能部署，不能执行的。Service Orchestration是给你一个大的拓扑图，这也是青云今年年初发布的一个产品，叫做资源编排。可以在云平台把一整套的架构部署出来，这是云上他们这些带来的一些好处。云上大数据平台的挑战。很多企业做大数据平台在物理机上做，为什么没有在云上做?因为挑战非常多。第一，稳定性的挑战，比如高可用、灾备。第二，性能。一直被人垢病的，因为你是虚拟机，肯定没有网络机的硬盘快。在青云第一个IaaS层的稳定性已经运行好几年了，没有太多可说的。垢病性能这一块，我们去年做了软件定义网络的2.0，2.0出来之后，这个是为云计算，为大的IaaS平台专门研发的一套SDN，可以做到点对点之间的网络传输，可以达到物理网卡。第二，在硬盘这块一直被垢病的，我们容器技术，可以把硬盘的技术降的非常低。第三个好处就是迁移，迁移技术非常好，因为现在已经有一些比较成形的，比如关系型数据库和非关系型数据库。我们说解决这些挑战之后，我们会有一个大数据的平台系统架构出来这个架构其实都是一个非常通用的架构。就是你可能在很多企业里面，不管京东、美团、亚马逊，可能看到的基本都是这样的样子。其实先从左开始看起，其实是一个数据的生命周期，就是数据从哪个地方收集，可能是日志，可能是传感器，收集过来到中间的核心平台，最下面一层就是IaaS，青云所有PaaS层的服务都是基于IaaS做的，就是都是在云上面的。然后到第一个就是存储。中间三个大块，第一个叫实时计算，叫Storm，当然Twitter现在出来的可能宣称比Storm更强。第二，就是Batch Processing，第三个就是Big SQL，包括像Kylim等。右边就是你做所有平台可能都会做的，包括它的数据管理、监控、安全，包括用来做分布式的配置中心的一项东西。所有的数据经过存储、计算之后，你可能会通过一些，就是你想要一些非常好的用户友好的方式使用这些数据，我们一般可能会把数据提交到比如说像一些交互性比较好的技术组件里面，这样在最上层，不管报表还是可视化，像Hadoop生态圈里面比较流行的做可视化就比较方便。我现在画的这个图里面，基本上就是在大数据的生命周期里面最核心的，或者说最主流的产品或者技术都涵盖在里面了，青云自己的大数据平台也是按照这个架构来做的。接下来先说一下，我会按照这个架构，挨个的挨个的说。第一，先说一下计算。计算上面最经典的就是Hadoop，这个图不需要太多说。如果大家平时研究大数据，可以提一点，从2.0后之，它的HDFS有高可用，把之前的变成Yarn来支持，这样会提升很大的性能。第二个计算型的架构就是Spark，比如它上面有主流的一些功能。如果做实时计算，Storm肯定首选的。MapRece延迟非常高，但是吞吐量很大。MapRece的硬盘非常高，Spark Streaming由于它是硬盘计算，所以计算还好。如果之前有一些Hadoop生态圈的基础，可能选Spark比较好，如果不是要求非常实时，因为Spark平台非常强，它本身就是一个平台，现在的平台发展非常快，所以可能选Spark，对你要求非常高，现在我们碰见的客户都有。第二，Big SQL里面，提几个，一个是Phoenix，提供了SQ语言上包装的产品。第二种就是MPP的。存储。最初就是HDFS，第一，一定是为大文件设计的，不是为海量小文件设计的。如果想处理海量小文件，在青云平台上有一个想象就是对象存储，我们当时设计的时候不管文件什么类型，不管文件什么大小，都可以用这个存储。HDFS为什么不能存海量小文件，原因很简单，像Linux里面所有数据都有一个索引，如果存海量小文件，索引的数据有一个特点，不管数据文件大还是小，索引的数据都是一样的大。存海量小文件的时候其实文件没有多大，它会非常影响性能，导致数据整个存储空间没有利用慢，但是性能已经不可用了。第二个比较主流的存储就是Hbase，Hbase是架构在HDFS之上，它可以存非常宽的样表，也可以存非常高的样表，所有表的数据分布在每个节点上，其实它的架构比这个复杂多了。其实你可以看成对应一个表的概念。不知道大家有没有人看Hbase，可能刚开始看Hbase比较费解，因为它是列式的存储，和以前看到的数据库解的不一样。其实它的定义非常简单，就是最上面，第二行那句话，是一个稀疏的、分布式的、多维的、持久化的一个影射。稀疏的就是是一个单位格的比，Hbase在存储格式上已经解决了这个问题，可以存一个稀疏的表。第二，分布式的就不用解释了。这个图里面可以看到有一些时间戳的概念在里面，这是一个比如第一个是一个记录的Row Key，然后有一个Column Families，然后有一个版本号。存储里面的选型，刚才说了几个，做存储选型怎么选?并不一定是一开始肯定会听到很多人说Hbase一定比HDFS快，这些说法都是不责任的，都是一定要在什么场景下。比如说Hadoop，这样的方式就是在做全局文件扫描的时候是快的，但是像Hbase做随机存储的时候是快的，所以也是分场景的。但是像中间这个KUDU，昨天一个客户说他们正在用一个KUDU，属于一个中间的方案，介于HDFS和Hbase之间的一个存储引擎，现在还没有看到大规模的生产应用。这个就是今年年初做的一个数据仓库，Greenplum Database，是去年开源的。之前Greenplum的核心就能工业他们自己出来，它最大的一个好处，我们觉得有几个，第一个是标准的SQL，你可能看到很多市面上的产品都说支持SQL，但是其实都不是标准的。不是标准的意味着什么?比如很多语法不一样，你以前像数据工程师，数据分析师，他们用的比较高级的用法都没法用。但是，Greenplum Database不一样，因为它的核心计算引擎我们觉得比MySQL更好，它还有很多别的特点。我们说完计算的产品，说完存储的产品，接下来一些数据的传输。数据传输我们说一个最经典的Kafka，是分布式、可分区、多副本、低延迟的。低延迟什么意思?左右这两张图长的很像，其实就是Kafka相当于进入和留出的数据，Kafka就是领英开源的，因为我们平台提供了Kafka服务，他们现在也在用，这是他们是使用出来的一个产品。意思就是Kafka的延迟非常低，基本数据不落下来，直接就出去了。为什么它可以这样?有两个非常本质的原因：第一，它在写数据的时候是直接写到PageCatch里面，往外发的时候直接通过Linux发出去的，所以它的吞吐量延时非常低，这是两个核心的原因。Kafka的架构非常简单，就是三个松偶合的，比如最上层是它的生产者，然后是一个集群，中间是一个服务器，Kafka的服务器，下面是它的消费者。它的生产者一个集群都可以往broker里面发数据，相当于broker把数据发到第一个Partition里面，第二个发到第二个Partition里面，Partition第一个主要概念就是你发布的消息是什么，你生产出的消息相对于在Kafka里面有几个队列，每个队列就是一个Partition。第二个集群就是它的消费者，消费者可以提比较重要的一点，它有一个消费组的概念，这个组的概念非常重要。当你想把一个Topic的消息想多播出去，想被很多个消费者处理的时候，这个时候需要建多个消费组，这个消息才能被多个消费者来消费。如果只建了一个消费组，哪怕这个消费组有好几个消费者，每次都是由一个消费者处理的。第二个问题，就是消费组里面消费者的数量，这里面一个是两个，一个是四个，就是一个消息里面有四个Partition，如果有四个消费者，正好一对一，每个消费者消费一个Partition，如果只有一个消费者，有一个会消费两个Partition。这种情况比较好。有一种情况要避免，就是比如有5个消费者，你那个Topic只有4个队列，你就会浪费掉一个消费者。这个是需要注意的。说完了计算，说完了存储，说完了传出，然后说一些我们碰到的问题。第一个大问题就是复制因子的问题，为什么原生的不用考虑，但是云上为什么要独特考虑呢?原因很简单，因为在云上面所有的服务都是基于IaaS做的，IaaS这一层本身有高可用，就是它的数据本身就是有副本的，如果你还照搬物理机上的做法，你就找三个副本，你想想2×3就是6个。所以，第一个就是要去副本，把它用两个副本，这是我们最开始想的方案，用两个副本就行了。但是，后来我们觉得两个副本还是2×2=4，还是空间浪费上会多一点。后来我们想更高级的方案是什么?就是我们在IaaS这一层提供一种能力，让PaaS层可以选择，说我要几个副本，就是变成一个选项，这样比如像大数据这样，或者非常脆弱的应用，但是有时候比如不需要，有它自己的一个副本的策略，完全不需要IaaS层的副本，这个时候就根据你自己的配置，或者根据你自己的产品的需要可以配置IaaS层的副本策略，这样跟物理就是一样的了。这个参数调优，比如像典型的大数据里面每个产品或者每个平台都有两三百个参数，这个太正常了，这个时候做调优第一个重要的步骤就是你应该知道我们应该尽量去知道这些调优的参数之间什么关系，他们之间到底什么关系，不能只知道每一个参数是干什么的，要不然调一个，影响另外一个，或者调按没有任何反应，那是因为你没有把这个关系搞清楚。像这样的图，可以把yarn里面的Node Manager都弄的比它小，然后是yarn里面分配的内存，这个之间的关系嘎明白，在做性能调优的时候是很重要的。最后一个比较重要的最佳实践就是在数据格式上，这个肯定很多人都会忽略。但是在大数据里面非常重要，为什么?因为数据很大，数据量非常大的时候，如果不注重数据格式就会导致这几个问题。比如可能性能会下降，然后你的空间反而浪费了很多，成倍的上升。其实数据格式比较注意的项非常多。我们挑出两个比较重要的准则，第一这个数据格式要可分隔。可分隔支持的格式有这些，比较多的像Avro、Parquet Lzop+index、SequenceFile，不支持的就是XML、JSON文件。然后可块压缩的，支持的就是Avro、Parquet、Lzop+index、SequenceFile，不支持的就是CSV、JSON记录。大家可以想一下，我们在大数据平台里面计算都是并行计算，它所有的数据都是分开来计算的，然后每一个分片对它进行计算，所以，第二个是可块压缩的。其实还有很多点，比如数据格式是不是支持眼镜的，像Avro就支持，就是数据格式的老版本和新版本还是可以兼容的。包括像SequenceFile，可伸缩，可压缩，但是它只在Hadoop这个生态系统，不像Avro和Parquet。我们7月28号在北京饭店有一个青云自己的用户大会，我们只负责服务，上面都是各个行业的精英讲他们自己技术的干货，产品的干货，我们是这样形式做的。
⑸ 青云分析画像获客怎么样，骗子吗
产品不错，就是太贵。原来是做移动联通电信端口业务的
⑹ 武汉的IT互联网公司有哪些
互联网产品可以按照功能维度进行分类，主要类型分成7类：工具类、信息类、通信类、社交类、电商类、金融类、娱乐类。根据武汉实际情况，分为以下类别共220家知名互联网公司：
第一阵营：娱乐大类（44家）
1、游戏类（33家）
休闲游戏（3家）：微派网络（拥有贪吃蛇大作战国民游戏，亿级B轮融资）、多彼特、块块互娱
棋牌游戏（10家）：拇指通、来游戏、百游网络、趣米科技、楚天游、楚都星辰、卓翰科技、卡游科技、乐其游戏、纵索科技
较重度游戏（7家）：东方幻想、武汉渲奇、胡莱游戏、扬讯科技、唯趣互动、鱼之乐、百鲤游戏、
VR游戏（6家）：铃空游戏、步灵科技、武汉火游、幻视互动、蓝光VR、镜像科技
游戏内容平台/发行（7家）：盛天网络、武汉掌游（安锋游戏）、新快游戏、哈乐沃德、265G、超级玩家、武汉游戏群
2、二次元动漫类（4家）：两点十分文化、轻文轻小说、太崆动漫、漫客栈
3、视频大类（7家）：斗鱼(视频直播)、PPTV、风行网、一览科技、百视通、小鹿乱撞、体育疯
第二阵营：社交大类（11家）
4、社交通讯类（7家）（社交分熟人社交，陌生社交，婚恋社交，职场社交，二次元社交等）：微派网络（谁是卧底）、悦然心动、华中时讯（名人朋友圈）、悠然一指、忆年、恋爱记、时光小屋
5、社区类（4家）：得意生活、校导网、酷转猫友、光谷社区（没有商业化但流量高够垂直，特加上）
第三阵营：交易大类（30家）
6、电商平台类（13家）（运营重点：解决供应链、支付、物流、售后等等）
小米、小红书、卷皮、宁美国度、宝宝树、苏宁、火蝠电商（湖北唯一一家天猫4星级服务商，16年营业额近4亿）、卓尔购、良品铺子、大件会、飞牛网、1号店、紫云网、男人袜
7、本地服务O2O类（17家）（运营重点：地堆，商家）
找钢网、亮生活、工长360、美玉秀秀、森果、轻氧智能洗衣、优洗、1药网、联众医药、肾斗士、美菜网、亿家净水、百品味来、饿了么、河狸家、好药师、药帮忙
第四阵营：软件工具大类（71家）
8、教育类（15家）：跟谁学、网龙、猿辅导、尚德机构、51talk、51CTO、人人词典、颂大教育、云天下、嘿设汇、design 、启蒙听听、马里欧（AR教育）、家长100、传智播客
9、出行类（16家）：活力天汇、木仓科技、车来了、大方租车、斑马快跑、滴滴打车、畅的科技、车车汇、Uber、ofo、摩拜单车，人人（人人汽车二手车业务），去哪儿网、一路乐旅游、漫客旅行（定制化旅行，680W天使投资）、八点到（小象科技）
10、生活类（4家）：刻度嘟嘟、8号虾馆、美丽修行、象辑科技
11、房产/家装类（5家）：明源erp、新浪房产、搜房网、亿房网、可遇青年公寓、简繁家
12、阅读类（3家）：海豚浏览器、九派新闻、今日头条
13、支付类（2家）：福禄网络、现在支付
14、办公类（9家）：sendcloud、石墨文档、青云、阿里云、京东云、迈异科技（国内领先云服务）、表单大师、新印相（智能在线云打印平台PreA轮）、改图网（一幅画）
15、语音类（3家）：科大迅飞、百德思维、传神
16、安全类（12家）：360企业安全、青藤云安全、极验验证、魅瞳科技、安天实验室、绿盟科技、江民科技、文网亿联、任子行、北信源、白虹软件、科锐实训
17、系统类（2）：Deepin深之度、腾讯武汉（TencentOS，以及依附于TOS的业务; 其它孵化项目如腾讯·过家家，家装领域等）
第五阵营：硬件大类（15家）
18、硬件智能设备（7家）：蛋玩科技、大疆科技、卡比特、极目科技、光庭车载、智能鸟无人机、领普智能开关
19、通讯/传统IT/底层（8家）：华为武研所、IBM、惠普、联想、联发科武汉、中兴、海康威视、虹识技术
第六阵营：金融大类（16家）
19、金融财富类（16家）：有道金融、优品财富、灯塔财经、阿博茨科技、惠分期、贝壳钱包、汉金所、楚金所、美尔雅期货、有用分期、长江证券、水象金融、楚天财富、卓尔金服、捷信武汉、夸客金融
第七阵营：信息大类（33家）
20、解决方案第三方服务提供商（17家）：明源、科匠武汉、腾讯众创空间、噢易云计算、璞华大数据、thoughtworks、万江龙网络智慧圈、ImageQ、果派联合、Zingfront智线、飔拓、点智科技、微思敦、由米定制、矩阵互动、客客信息、网络百捷
21、技术外包平台（7家）：群硕、诚迈、佰钧成、中软、纬创、文思海辉、软通
22、资讯媒体类（4家）：十点半、猎云网、优设网、3W
23、招聘平台类（5家）：简寻、海投网、拉勾网、前程无忧、猎聘网
⑺ 怎么选择服务器配置
看需求了，要看网站的规模，网站的日均流量等等来选择的，如果是前期的小站，或者流量不会集中很高的企业站，就不需要很高配置的服务器了，一般1核2g 1m的就够用。尝试根据下面四个问题来评估自己的需求：1. 服务器运行什么应用？2. 需要支持多少用户访问？3. 需要多大空间来存储数据？4. 我的业务有多重要？首先得弄明白自己租用服务器用来干什么放网站、应用运行或者是用来搭建局域网和放置游戏等，都有一个自己的用途，弄明白用服务器是用来干嘛的，就可以很明确的知道自己需要的是哪种类型的服务器2.服务器的价格服务器的价格呢主要是看服务器的配置，例如高防服务器，每个人对高防服务器的需求不同价格也会不同比如有的需要防御值更高的有的需要带宽很大的还有的对CPU以及硬盘有要求，所以在选择服务器的时候要明白自己需要哪种配置，然后再根据配置决定自己的价格预算3.服务器商的选择现在国内服务器商现在有很多，在选择服务器商的时候也要认真辨别，现在有的小服务器上用虚拟主机冒充独立主机但是价格呢却是按照独立主机的价格收，如果是需要租赁独立主机那么久一定要辨别清楚了，因为这两者差异还是比较大的4.售后服务再选择好服务器租赁商后还要考虑是否能提供7*24小时的售后技术支持，如果不能提供24小时的售后技术支持的话那么就要慎重考虑了，因为服务器在运行中谁都不能保证会不会出问题，如果使用期间出了问题服务器商必须能及时处理，这样才能保证不会给自己造成太大损失。从你的需求来看，国内选择那几个比较大的商家合适，至于名字和具体配置选择也是一门学问，老魏会帮助你提供参考意见。
⑻ 国内云服务器哪家好
国内云服务器较为著名的商家有：阿里云、腾讯云、华为云、天翼云、金山云、UCloud、青云QingCloud、网络云、盛大云、世纪互联蓝云。
1、阿里云
2009年9月，阿里巴巴集团在十周年庆典上宣布成立子公司“阿里云”，该公司将专注于云计算领域的研究和研发。“阿里云”也成为继阿里巴巴、淘宝、支付宝、阿里软件、中国雅虎之后的阿里巴巴集团第八家子公司。
阿里云计算有限公司成立于2009年9月10日，在杭州、北京和硅谷等地设有研发中心和运营机构。阿里云的目标是打造互联网数据分享第一平台，成为以数据为中心的云计算服务公司。
2、腾讯云
腾讯公司倾力打造的面向广大企业和个人的互联网+服务平台，高质量的公有云服务平台，提供云服务器/云数据库/CDN和域名注册等基础云计算服务。
腾讯云-腾讯公司倾力打造的面向广大企业和个人的公有云平台；提供云服务器、云数据库、云存储和CDN等基础云计算服务，以及提供微信、游戏、移动应用等行业解决方案。
9、盛大云
上海盛大网络发展有限公司，盛大云，盛大集团旗下，国内较早推出按需计费的云主机，基于Key-Value的云存储，致力于提供定制云服务和园区综合云方案的科技型企业
盛大云（www.grandcloud.cn）隶属于上海盛大网络发展有限公司，是在整合盛大集团资源的基础上，自主技术研发而成的公有云平台。2011年7月22日，盛大云宣布开放公测。盛大云服务的企业类型丰富，囊括电商类、游戏类、网站类、社交类、教育类等企业。
10、世纪互联蓝云
上海蓝云母公司世纪互联（NASDAQ: VNET）是中国较大的中立电信互联网基础设施服务提供商，并于2011 年4月在纳斯达克成功上市。世纪互联向客户提供业界服务器及网络设备托管服务、管理式网络服务、内容分发网络及云计算服务。世纪互联在全国40多个城市运营80多家分布式数据中心，拥有超过2000家多样化的稳定客户群体。
2012年11月，微软、世纪互联和上海市政府共同宣布战略合作伙伴协议，由微软向世纪互联授权技术，世纪互联成立全资子公司在中国运营并向中国客户提供 Office 365 和 Windows Azure 的服务。
选购要点
一、云服务器商的机房实力
通常国内的很多IDC服务商所运营的机房也不一样，根据机房环境不同，云服务质量也差异很大。小机房易出问题，稳定性差，带宽规模小。电信级大机房标准化设计，设备品质高。
二、云服务器的带宽质量
云服务器虽建立在集群服务器之上，但性能受带宽直接影响，购买租用之前，我们需要测试一下其网络的ping值速度，看看带宽是否充足。
三、云服务器硬件配置
云服务器通常可自选CPU、内存、硬盘等配置，搭载这些配置的硬件资源非常重要，直接关系到云服务器的响应速度、稳定运行的速度。
四、云服务器租用价格
大家有时候不要看某些云服务商提供的云主机价格比较低，可能其技术能力和售后水平也低，出现问题难以及时处理。因此，我们在比对价格的同时，也要特别关注服务商的技术服务能力以及客服响应速度。
⑼ 我为什么说 Python 是大数据全栈式开发语言
就像只要会JavaScript就可以写出完整的Web应用，只要会Python，就可以实现一个完整的大数据处理平台。云基础设施这年头，不支持云平台，不支持海量数据，不支持动态伸缩，根本不敢说自己是做大数据的，顶多也就敢跟人说是做商业智能（BI）。云平台分为私有云和公有云。私有云平台如日中天的 OpenStack ，就是Python写的。曾经的追赶者CloudStack，在刚推出时大肆强调自己是Java写的，比Python有优势。结果，搬石砸脚，2015年初，CloudStack的发起人Citrix宣布加入OpenStack基金会，CloudStack眼看着就要寿终正寝。如果嫌麻烦不想自己搭建私有云，用公有云，不论是AWS，GCE，Azure，还是阿里云，青云，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青云只提供Python SDK。可见各家云平台对Python的重视。提到基础设施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因为其MapRece数据处理速度不够快，已经不再作为大数据处理的首选，但是HDFS和Yarn——Hadoop的两个组件——倒是越来越受欢迎。Hadoop的开发语言是Java，没有官方提供Python支持，不过有很多第三方库封装了Hadoop的API接口（pydoop，hadoopy等等）。Hadoop MapRece的替代者，是号称快上100倍的 Spark ，其开发语言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的开发接口，想要讨好那么多用Python开发的数据科学家，不支持Python，真是说不过去。HDFS的替代品，比如GlusterFS， Ceph 等，都是直接提供Python支持。Yarn的替代者， Mesos 是C++实现，除C++外，提供了Java和Python的支持包。DevOpsDevOps有个中文名字，叫做 开发自运维 。互联网时代，只有能够快速试验新想法，并在第一时间，安全、可靠的交付业务价值，才能保持竞争力。DevOps推崇的自动化构建/测试/部署，以及系统度量等技术实践，是互联网时代必不可少的。自动化构建是因应用而易的，如果是Python应用，因为有setuptools, pip, virtualenv, tox, flake8等工具的存在，自动化构建非常简单。而且，因为几乎所有Linux系统都内置Python解释器，所以用Python做自动化，不需要系统预安装什么软件。自动化测试方面，基于Python的 Robot Framework 企业级应用最喜欢的自动化测试框架，而且和语言无关。Cucumber也有很多支持者，Python对应的Lettuce可以做到完全一样的事情。 Locust 在自动化性能测试方面也开始受到越来越多的关注。自动化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby开发，目前仍保持着强劲的势头。不过，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均为Python开发——因为较前两者设计更为轻量化，受到越来越多开发这的欢迎，已经开始给前辈们制造了不少的压力。在系统监控与度量方面，传统的Nagios逐渐没落，新贵如 Sensu 大受好评，云服务形式的New Relic已经成为创业公司的标配，这些都不是直接通过Python实现的，不过Python要接入这些工具，并不困难。除了上述这些工具，基于Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，虽未成气候，但已经得到大量关注。网络爬虫大数据的数据从哪里来？除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。网络爬虫是Python的传统强势领域，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析HTML这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程（ Coroutine ）操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。抓取下来的数据，需要做分词处理，Python在这方面也不逊色，著名的自然语言处理程序包NLTK，还有专门做中文分词的Jieba，都是做分词的利器。数据处理万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。从统计理论，到数据挖掘，机器学习，再到最近几年提出来的深度学习理论，数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程？如果是在理论研究领域，R语言也许是最受数据科学家欢迎的，但是R语言的问题也很明显，因为是统计学家们创建了R语言，所以其语法略显怪异。而且R语言要想实现大规模分布式系统，还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程语言。Python也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了讨好数据科学家，对这两种语言提供了非常好的支持。Python的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy，给其他高级算法打了非常好的基础，matploglib让Python画图变得像Matlab一样简单。Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法，基于这两个库实现的 Pylearn2 ，是深度学习领域的重要成员。 Theano 利用GPU加速，实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然，还有 Pandas ，一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库，其DataFrame的设计借鉴自R语言，后来又启发了Spark项目实现了类似机制。对了，还有 iPython ，这个工具如此有用，以至于我差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境，能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下，iPython运行在命令行，可以执行 ipython notebook 在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。 iPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人，这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果；如果对方没有运行环境，还可以直接转换成HTML或者PDF。为什么是Python正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。对于开发工程师而言，Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在Python交互式环境中，执行 import this ，读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力，和NodeJS社区软件包爆炸式增长不同，Python的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码，证明了这一点。对于运维工程师而言，Python的最大优势在于，几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。对于数据科学家而言，Python简单又不失强大。和C/C++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行模型验证；和Java相比，Python语法简洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3代码；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过，Python是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——如何解决问题。