近几年，越来越多的企业开始进入云产业，出现了大量应用解决方案，云应用的成功案例逐渐丰富，用户了解和认可程度不断提高，云计算产业发展迎来了“黄金机遇期”。云计算无疑是当下的热门词汇，而与之极其相似的雾计算、流计算也随着而来。那么这三个词究竟有何区别，代表了什么意思?让我们一一道来。

　　云计算

　　云计算大家都不陌生，虽然很多人并不真正知道云计算技术的含义，但是都在各种媒体、新闻中听到过。云是网络、互联网的一种比喻说法，云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式。云计算是一种按使用量付费的模式，按需进行分配。云计算是谷歌公司在2011年正式提出的，在此之前，其实谷歌就已经在2006年的搜索引擎大会上就提出过云计算的概念，当时还提到了云端计算的概念，经过了几年的探索期，直到2011年才让人们所熟知。云计算的特点就是技术网络来实现高速的计算，以往我们过分地强调单机的计算能力，不断地设计出高性能的计算机，以便可以计算得更快。但是计算元器件是一点点地进步的，要大幅提升单机计算能力，就只能增加体积，所以出现了巨型计算机。但是不能一味地增加计算机的体积，而且过大的计算机也无法量产，只能用于特定的计算场合，比如超级数据中心，但是更多的数据中心却无法部署这些巨型机。为了解决这样的问题，互联网巨头公司谷歌想到了网络，可以利用网络将所有的计算机连接起来，然后通过软件去分配计算，让成千上万的计算机同时计算，并将计算结果结合到一起，得到最后的结果，这样的计算方法就是云计算。不难看出，云计算并不要求计算机性能多么好，只要数量够多，网络带宽够大就可以，这样就能得到超高速的计算能力，相当于用数千台计算机同时做同一件事，这样彻底将人们从追求巨型机设计中解脱出来，数据中心也不需要频繁地更换性能差的服务器和计算机，所以当云计算被推出来的时候，受到了技术人员的热捧。

　　流计算

　　和前两个相比，流计算知道的人比较少，这是蓝色巨人IBM提出的计算技术。IBM有一套完整的SystemS计算架构，通过流技术，可以对流形式的数据进行适时的分析。流形式的数据可源自结构化数据源或非结构化数据源，可能包含各种数字信号，针对流数据的实时分析允许组织实时响应市场警报或事件。流计算可以通过过滤海量数据并识别丰富的高价值信息，从而支持更灵活且更敏捷的业务流程，实时关联和汇总支持数据中心更快地做出响应。流计算其实是一种针对特定数据的一种计算方法，其对针对特定的数据，而不关心计算的设备是聚集在一起的还是分离的，也不管计算设备性能如何，是一种非结构性数据的计算方法。在传统的数据处理流程中，总是先收集数据，然后将数据放到数据库中，人们需要的时候通过数据库对做询问，得到答案。显然这些数据并不是实时的，再去查询的时候，得到的数据都是过期的，如果基于这样的数据进行分析，得到的结论很可能是错的。显然流计算可以很好地解决这方面的问题。不难发现，流计算与云计算、雾计算有着明显的区别，适用于特定数据处理场合，并不适用于所有的数据中心应用。

　　雾计算

　　和云计算相比，雾计算就低调得多了，而且雾计算推出的稍晚些，是由思科创造的。雾计算和云计算一样，十分形象。不过云高高在上，遥不可及。雾却现实可及，贴近地面。雾计算是由性能较弱、更为分散的各类功能计算机组成的。雾计算没有强力的计算能力，只有一些弱的、零散的计算设备。雾计算介于云计算和个人计算之间的，是半虚拟化的服务计算架构模型。和云计算相比，雾计算更接地气。绝大部分的中小型数据中心部署云计算是非常困难的，而部署雾计算却很容易。云计算通过物理上在一起的设备形成强大的计算能力，而雾计算则是将物理上分散的计算机联合起来，形成较弱的计算能力，不过这样的计算能力对于中小型的数据中心，完全够用了。雾计算将数据、数据处理和应用程序集中在网络边缘的设备中，而不像云计算那样将它们几乎全部保存在云中。如果说云计算是新一代的集中式计算，雾计算就是新一代的分布式计算，符合互联网“去中心化”特征。

　　不管是云计算、雾计算，还是流计算，都是一种新的数据计算方法，技术都是源自行业巨头企业之手。对于数据中心，也不是只有云计算、雾计算、流计算，将来还可能有水计算、雨计算等等，各种技术百花齐放，很难有一种技术可以解决现实中遇到的所有问题，只能是从某个角度来评判解决问题的可能性，数据中心结合这些新的技术才能发挥出更大的作用，让我们共同期待!