云计算提供了一个可配置的共享资源池,该资源池提供网络、服务器、存储、应用和服务等多种硬件和软件资源。(具体可见美国国家标准与技术研究院NIST的相关文件:http://csrc.nist.gov/publications/nistpubs/800-145/SP800-145.pdf)。其中计算、存储、网络等构成了最关键的要素。

 

对于存储,特别是针对大数据Big Data, 微软Windows Azure HDInsight 提供了基于公有云的Hadoop服务,具体可见:

http://blogs.technet.com/b/nevin_dongs_blog/archive/2013/10/30/windows-azure-hdinsight-hadoop-ga.aspx

随着移动设备(智能手机、平板、传感器、可穿戴设备等)的汹涌出现,及社交化应用的日益传播,海量数据每时每刻在产生。

HDInsight为这些应用提供了强大、快捷、高效的支撑平台。

 

针对计算,是另一个值得关注的方面。一些典型的场景,如财务数据风险分析和建模、用户喜欢分析和建模、海量多媒体内容加工、科学研究和建模等。可参考一些案例:

http://www.windowsazure.com/en-us/solutions/big-compute/#scenarios

随着一些创新应用的崭露头角,例如人工智能、游戏仿真、实时智能分析、虚拟现实、生物技术等,针对CPU、内存等计算密集型相关的工作,需要更强的计算平台支持。

微软提供了高性能计算(high performance computingHPC)技术,而Windows AzureHPC技术的结合,可以帮助大计算用户将计算能力扩展到Windows Azure,充分利用公有云的力量和资源。

具体可参考:

Burst to Windows Azure with Microsoft HPC Pack

http://technet.microsoft.com/library/gg481749.aspx

Microsoft HPC Pack in a Windows Azure Virtual Machine

http://msdn.microsoft.com/library/windowsazure/dn518135.aspx?fwLinkID=330375

 

另外,一个可以参考的开源项目Twister4Azurehttp://twister4azure.codeplex.com/ ),这是一个迭代的MapReduce,可以部署在Windows Azure上。Windows Azure提供的可灵活、按需伸缩的Cloud Service实例,还可以利用Cache服务,实现自己的计算规模和大数据的需要。

实际上,很多应用兼具大数据和大计算的特征。

 

对于网络方面,随着4G投入运营,将会有另外一个关键角色出场:高速的移动网络。

当大数据(Big Data)遇到大计算(Big Compute),再加上高速的移动网络4G,巨大的创新和商业机会将层出不穷。

基于Windows Azure,打造大数据(Big Data+大计算(Big Compute)的完美世界。