資料庫輸在雲伺服器上有什麼好處

⑴ 伺服器有哪幾種

機架式伺服器
機架式伺服器的外形看來不像計算機，而像交換機，有1U（1U=1.75英寸=4.445CM）、2U、4U等規格。機架式伺服器安裝在標準的19英寸機櫃裡面。這種結構的多為功能型伺服器。對於信息服務企業（如ISP/ICP/ISV/IDC）而言，選擇伺服器時首先要考慮伺服器的體積、功耗、發熱量等物理參數，因為信息服務企業通常使用大型專用機房統一部署和管理大量的伺服器資源，機房通常設嚴密的保安措施、良好的冷卻系統、多重備份的供電系統，其機房的造價相當昂貴。如何在有限的空間內署更多的伺服器直接關繫到企業的服務成本，通常選用機械尺寸符合19英寸工業標準的機架式伺服器。機架式伺服器也有多種規格，例如1U（4.45cm高）、2U、4U、6U、8U等。通常1U的機架式伺服器最節省空間，但性能和可擴展性較差，適合一些業務相對固定的使用領域。4U以上的產品性能較高，可擴展性好，一般支持4個以上的高性能處理器和大量的標准熱插拔部件。管理也十分方便，廠商通常提供人相應的管理和監控工具，適合大訪問量的關鍵應用，但體積較大，空間利用率不高。
刀片伺服器
所謂刀片伺服器(准確的說應叫做刀片式伺服器)是指在標准高度的機架式機箱內可插裝多個卡式的伺服器單元，實現高可用和高密度。每一塊"刀片"實際上就是一塊系統主板。它們可以通過"板載"硬碟啟動自己的操作系統，如Windows NT/2000、Linux等，類似於一個個獨立的伺服器，在這種模式下，每一塊母板運行自己的系統，服務於指定的不同用戶群，相互之間沒有關聯，因此相較於機架式伺服器和機櫃式伺服器，單片母板的性能較低。不過，管理員可以使用系統軟體將這些母板集合成一個伺服器集群。在集群模式下，所有的母板可以連接起來提供高速的網路環境，並同時共享資源，為相同的用戶群服務。在集群中插入新的"刀片"，就可以提高整體性能。而由於每塊"刀片"都是熱插拔的，所以，系統可以輕松地進行替換，並且將維護時間減少到最小。
塔式伺服器
塔式伺服器應該是大家見得最多，也最容易理解的一種伺服器結構類型，因為它的外形以及結構都跟我們平時使用的立式PC差不多，當然，由於伺服器的主板擴展性較強、插槽也多出一堆，所以個頭比普通主板大一些，因此塔式伺服器的主機機箱也比標準的ATX機箱要大，一般都會預留足夠的內部空間以便日後進行硬碟和電源的冗餘擴展。由於塔式伺服器的機箱比較大，伺服器的配置也可以很高，冗餘擴展更可以很齊備，所以它的應用范圍非常廣，應該說使用率最高的一種伺服器就是塔式伺服器。我們平時常說的通用伺服器一般都是塔式伺服器，它可以集多種常見的服務應用於一身，不管是速度應用還是存儲應用都可以使用塔式伺服器來解決。
機櫃式伺服器
在一些高檔企業伺服器中由於內部結構復雜，內部設備較多，有的還具有許多不同機櫃式伺服器的 設備單元或幾個伺服器都放在一個機櫃中，這種伺服器就是機櫃式伺服器。機櫃式通常由機架式、刀片式伺服器再加上其它設備組合而成。對於證券、銀行、郵電等重要企業，則應採用具有完備的故障自修復能力的系統，關鍵部件應採用冗餘措施，對於關鍵業務使用的伺服器也可以採用雙機熱備份高可用系統或者是高性能計算機，這樣的系統可用性就可以得到很好的保證。

⑵ 雲伺服器是干什麼用的

雲伺服器是一種簡單高效、安全可靠、處理能力可彈性伸縮的計算服務。其管理方式比物理伺服器更簡單高效。用戶無需提前購買硬體，即可迅速創建或釋放任意多台雲伺服器。

雲伺服器控制面板整合了對於雲伺服器的常用管理功能，通過雲伺服器控制面板可以看到雲伺服器的配置信息，而且可以對雲伺服器執行重啟、關閉、啟動、重置、更改密碼、遠程連接、更換操作系統等。還可以隨時查看當天雲伺服器的監控信息。

雲伺服器適用於社區網站、企業官網、門戶網站、電子商務網站、SAAS應用(如：在線ERP，CRM，OA，HR)、游戲類應用等。

參考資料來源：網路-雲伺服器

⑶ 大數據和雲計算有什麼關聯那個方向最有前景

雲計算(cloud computing)是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲是網路、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。狹義雲計算指IT基礎設施的交付和使用模式，指通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需資源;廣義雲計算指服務的交付和使用模式，指通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需服務。這種服務可以是IT和軟體、互聯網相關，也可是其他服務。它意味著計算能力也可作為一種商品通過互聯網進行流通。
大數據(big data)，或稱海量數據，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
從技術上看,大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理,必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘,但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術。
大數據管理，分布式進行文件系統，如Hadoop、Maprece數據分割與訪問執行;同時SQL支持，以Hive+HADOOP為代表的SQL界面支持，在大數據技術上用雲計算構建下一代數據倉庫成為熱門話題。從系統需求來看，大數據的架構對系統提出了新的挑戰：
1、集成度更高。一個標准機箱最大限度完成特定任務。
2、配置更合理、速度更快。存儲、控制器、I/O通道、內存、CPU、網路均衡設計，針對數據倉庫訪問最優設計，比傳統類似平台高出一個數量級以上。
3、整體能耗更低。同等計算任務，能耗最低。
4、系統更加穩定可靠。能夠消除各種單點故障環節，統一一個部件、器件的品質和標准。
5、管理維護費用低。數據藏的常規管理全部集成。
6、可規劃和預見的系統擴容、升級路線圖。