私有云,NAS存储与私有云有什么区别(企业私有云存储)

1.NAS存储,指的是在局域网内,通过存储设备,把数据存储在专门的NAS设备上,可通过花生壳快速备案域名快速备案、固定IP等方式访问NAS设备上的文档私有云;私有云,NAS存储与私有云有什么区别(企业私有云存储)2.私有云,虽然带有“私有”两字,不过除了提供云存储功能外,同样可提供其他服务,如作为OA服务器、进销存服务器、财务系统服务等。从上面的比较来看,两者的区别在于:1.NAS存储,基本上以客户自建为主,客户需负担机房、设备等的维护,资产属性为客户自有;而私有云,基本上以租用为主;2.NAS存储机房,可能没达到等保要求或者符合的等保等级比较低,而云运营商的机房,基本上可以达到等保三级。3.NAS存储,为安全起见,需配备防火墙、维护人员等,而私有云,可以把网络防护工作交由运营商,在防网络攻击上,是一个人与一群人的区别;4.NAS存储,仅提供存储功能,而私有云,可作为一个服务器,提供各项服务;5.NAS存储,费用投入是一次性,而私有云,更多的是采取租用的模式,把费用分担在每个月支出,两者的扩容同样很是方便。以上仅为小编个人按一下意见和建议,希望能对见到此文章的您有所帮助。我是每日币闻,欢迎关注我共同探讨相关话题。可以采用云盒子私有云企业云盘的搭建的方案。整个搭建过程,简要来说,需要走以下3个步骤:一、确定需求和搭建方案云盒子针对企业已明确的功能需求、使用人数等,提供系统报价和针对性的私有云搭建方案。在这个过程中,企业用户可以进行产品测试,如果测试结果和报价都OK,就可以走合同手续。二、私有云系统搭建调试私有云系统的搭建,可以:自己搭建(单服务器搭建过程很简单);也可以由云盒子的攻城狮协助搭建,最后交付的一定是稳定运行的系统。三、云盒子系统数据初始化私有云系统搭建完毕,还有最重要的一部,就是导入文档数据和账号。最后员工下载客户端或用浏览器访问服务器地址登录使用。私有云的概念并不复杂,用云盒子完成私有云系统的搭建也是非常简易的。希望这个答案能帮到您。☺首先建议题主描述清楚应用场景,否则别人做的方案可能都不符合需求。就Hadoop和OpenStack的纠结而言,支撑数据分析用前者,做资源管理用后者。=================补充=============题主的需求,实质是搭建一个IoT实时大数据平台,而不是一般意义的私有云。IoTa大数据平台除了数据采集和结果反馈,其余部分和一般的大数据平台相差不多。OpenStack长于管理VM资源管理,Hadoop长于批处理,不擅长实时处理,所以需要寻找一种更加完善的解决方案。这里推荐考虑Storm或者Apache Flink。OpenStack是一个开源的IaaS实现,由Nova、Cinder、Neutron、Swift、Glance等一系列相互关联的子项目组成,可以理解为云计算领域的Linux。OpenStack架构松耦合,高可扩展,能适应不同企业的需求,已经成为IaaS私有云事实标准。国内外各大厂都在OpenStack上有很大的投入。当然项目成长的同时,也受到大厂博弈的一些影响,但项目本身就是大家求同存异的结果,我们相信OpenStack会在竞合中有更美好的未来。大数据平台可以完全不鸟OpenStack,分布式文件系统有HDFS,资源调度和管理YARN就行。YARN都已经支持Docker,希望细粒度调度模式可以考虑Mesos,Mesos提供良好的API,支持很多成熟的框架,不过Mesos不在Hadoop生态中,这是一个缺憾。Apache Hadoop能够以低成本进行海量数据的多维统计分析,还是很有优势。核心流式计算部分,有Storm、Spark、Flink可以选择。Storm编程模型简单,毫秒级延迟,容错性、扩展性和可靠性都比较好,在国内有很多团队采用。不过Storm只是流计算框架,且不能直接利用YARN。Apache Spark是和Hadoop一样流行的开源大数据框架,社区活跃,在流计算、图处理、机器学习方面都投入很大,支持对SQL的优化,很适合多种大数据平台的需求,不过Spark Streaming本质还是批处理,把数据流分解成一系列小的RDD,通过时间窗来控制数据块的大小,有测试说只能支持秒级计算。Apache Flink是可扩展的批处理和流式数据处理的数据处理平台,能够基于同一个Flink运行时提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。不同于Spark,Flink把批处理当初特殊的流处理,并且支持增量迭代,这是非常赞的设计,可以快速地处理数据密集型和迭代任务,性能很有保证。不过目前Flink用户群和社区还没有Spark那么强大。但Flink的未来很值得期待,可能需要时间的沉淀。Spark和Flink的对比,Apache Flink现在在大数据处理方面能够和Apache Spark分庭抗礼么这个问题的最佳答案质量很棒,转载自知乎,翻译的这篇文章:Introduction to Apache Flink for Spark Developers : Flink vs Spark最后,上一张网易猛犸大数据平台架构图,供参考。


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