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。