MongoDB实战指南(一)：大数据与云计算

1.1 什么大数据

具体来说，大数据技术涉及到数据的创造，存储，获取和分析，大数据的主要特点有下面几个：

数据量大。一个典型的PC机载2000年前后其存储空间可能有10GB，今天facebook一天增加的数据量就将近有500TB；一架波音737的飞机绕美国飞行一周将会产生200TB的数据；移动互联网的发展，智能手机的普及，人们每时每刻都在产生数以万计的数据。

数据变化快。高速的股票交易市场，产生的数据以微秒计算；基础设施系统，实施系统每秒都产生大量变化的日志，每秒都处理大量的并发。

数据多样性。大数据的类型不仅仅是简单的数字，日期和字符串，它可能包含地理数据，3D数据，音频以及无结构的文档，而且这么多类型的数据可能需要保存在一起。

大数据技术的战略意义不仅在于掌握庞大的数据信息，而且也在于这些含有意义的数据进行专业化处理。

1.2 什么是云计算

云计算的定义有多种说法，对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释，目前广为接受的是美国国家标准与技术研究院定义：云计算是一种按使用量付费的模式，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，本质上就是虚拟化技术的延伸，以服务的形式提供客户。按照服务的形式，目前主要有三种形式的云计算。

1. IaaS：基础设施即服务

IaaS（Infrastructure-as-a-Service）：基础设施即服务。消费者通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务，例如硬件服务器租用。

2. SaaS：软件及服务

SaaS（Software-as-a-Service）：软件即服务。它是一种通过Internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向服务提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动。例如：阳光云服务器。

3. PaaS：平台即服务

PaaS（Platform-as-a-Service）：平台即服务。PaaS实际是指将软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是PaaS的出现可以加快SaaS的发展，尤其是加快SaaS应用的开发速度，例如软件的个性化定制开发。

1.3 大数据与云计算

从技术上看，大数据与云计算的关系就算一枚硬币的正反两面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理，也就是说大数据就像做饭用的一堆原材料，云计算就算做饭用的工具。云计算解决了大数据的运算工具问题，而对大数据的存储我们需要相应的云存储工具。