私有云，谁知道哪个私有云盘最好用

最好的私有云是群晖私有云，其次是威联通快速备案快速备案。功能都非常强大，价格也特别贵，空机箱价格从几百元到几千元不等，硬盘还需要另购，但是所有的私有云用户体验都不如百度网盘，而且是天壤之别，外网传输速度取决于你家宽带有没有公网ip和中转服务器的速度，私密数据安全，相比付费的百度网盘，私有云体验极差！私有云，谁知道哪个私有云盘最好用私有云适合对数据量大且安全要求高的用户。如果单纯的办公或者存一些不是特别重要的照片，付费百度网盘是最经济最实惠体验最好的。目前国内做私有云最好的就是华为，没有其他的企业私有云做的会比华为更好。这个和华为的公有云形成了鲜明的对比，华为的公有云在今年之前的排名一直不怎么样，在2019的H1倒是有一个飞跃式的发展。为何说华为的私有云是最好的呢？计世资讯发布的“2018年私有云市场品牌竞争力分析象限图”中显示，最值得关注的领导者象限包括：华为、新华三、VMware、华云、EasyStack（易捷行云）五家企业。我们可以看到，传统的公有云三强中国电信、阿里云、腾讯云，并没有进入私有的云的领导者象限，反而是华为和新华三排在前列，这是为什么呢？主要原因是私有云属于To B的政企业务，华为和华三都有充分的政企业务的行业经验。To B业务的玩法和To C完全不一样，To B需要靠整体的解决方案，需要依靠很强的项目运作，也需要通过渠道来协调，最终通过公开的评分招标来拿下项目。所以私有云的份额获取和公有云完全不一样。华为和H3C都是我国ICT行业最主要的政企玩家，华为的EBG专门负责政企业务，而H3C在政企行业的耕耘比H3C更长，H3C最早就是负责华为的政企业务。所以这两家在政企行业的玩法最多，套路最全，所以拿下最多的私有云份额也显而易见。像腾讯阿里这些公有云大佬，死就死在To B玩的不溜上，就像To C市场他们玩的比华为溜的多一样那么为何H3C不如华为呢？因为华为的云计算相关的产品（从服务器到DC交换机）比H3C全的多，技术要更加先进，毕竟华为在公有云及公有云相关的技术积累是H3C无可比拟的，这些技术用到华为的私有云技术上，是华为私有云绝佳的加分项。而且H3C毕竟是有外资背景，华为现在又在推全国产化和全自研的策略，在一些关键的政府、军队等应用场合，是不会选择H3C的私有云的。华为更加重视技术，H3C有喜欢靠虚标来抢占市场（这也是企业网运作的一个方式）在我国现在国产化和信息安全要求越来越严格的情况下，华为私有云明显在技术上更有优势。所以华为既懂套路，技术又好，再打打国产化的牌，当然份额最大。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、固定IP等方式访问NAS设备上的文档；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。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。