大算和云计算哪个更厉害？搞懂区别才能更好利用！

今天想跟大家唠唠我之前捣鼓“大算”这玩意儿的经历。一开始我也没太搞明白这词儿具体指感觉挺高大上的，直到自己实打实地碰上硬骨头，才算是摸着石头过河。

起因：小水管顶不住大洪水

那时候我在一个小团队，负责处理一些用户行为数据。刚开始数据量不大，写个脚本在本机或者随便一台服务器上跑跑，半小时一小时也就出结果，轻松加愉快。谁知道后来业务跑起来，用户量“蹭蹭”往上涨，那数据量简直是几何级数增长，从MB到GB，到TB级别。

原来的小脚本彻底歇菜，跑一次得花个一两天，机器CPU、内存直接拉满，卡得动弹不得。老板天天催结果，我这边是真没办法，感觉就像拿个小水瓢舀太平洋，急得是满头大汗。

折腾过程：摸索着往前走

第一步：暴力升级？此路不通。

最直接的想法就是给服务器加配置，换更强的CPU，加更多的内存和硬盘。试试，确实快点，但很快又到瓶颈，而且成本直线上升，老板那边脸都绿。关键是，数据还在涨，这根本不是长久之计。

第二步：人多力量大，试试“云”？

没办法，硬着头皮开始研究怎么把活儿分出去干。听说“云”上能随时租到一大堆机器，听起来就像是能临时组建一个庞大的计算队伍。于是开始尝试：

• 研究怎么在云平台上批量开机器、部署环境。这玩意儿刚上手是真头大，各种配置、网络、安全组，跟以前单机搞完全不是一个路数。
• 琢磨怎么把我的任务拆分开，让不同的机器并行处理。这又涉及到任务调度、数据分发、结果汇总，全是新坑。
• 搞半天，算是勉强能让一堆机器一起跑起来，速度确实上去不少。感觉就是把原来一个人干的活，分给几十上百个“虚拟工人”。这大概就是沾点“云计算”的边儿，主要是解决“算力不够”的问题。

第三步：数据本身也得“治”。

光有机器还不够。面对那么大的数据，读写、处理本身就很慢。就算机器再多，每个机器光是加载那一小块数据都费劲。这时候发现，光解决“算”的问题不够，还得解决“存”和“取”的问题。

• 开始接触一些专门处理大数据的工具和方法。怎么把数据存得更合理，方便快速读取和分发。
• 学习怎么用一些特定的框架或者服务，它们能更聪明地管理数据，把计算任务推到数据旁边去执行，而不是傻乎乎地把海量数据传来传去。
• 这一步感觉更像是针对“大数据”本身的处理。重点是怎么高效地搞定这些海量信息。

结果与体会：稀里糊涂搞定“大算”

七搞八搞，总算是把那个数据处理任务的速度提到可以接受的范围。虽然过程挺曲折，踩不少坑，但也确实把问题解决。

回过头来看，所谓的“大算”，在我这儿的实践就是：

当单台机器扛不住的时候，就得想办法利用更多的资源（机器、存储等），这就是往“云”那个方向靠。

当数据本身大到处理起来非常麻烦的时候，就得用专门的技术和工具去高效地管理和运算这些数据，这就是往“大数据”处理那个方向靠。

很多时候，这两个东西是分不开的，你中有我，我中有你。对我来说，没那么多理论，就是遇到问题，找方法解决问题。先是算力不够，找云要资源；后来发现数据本身处理难，又去找处理大数据的法子。整个过程就是不断试错，不断调整。

“大算”这东西，说白就是当你面对的问题规模超过传统单机处理能力时，你不得不采用的一套组合拳，涉及到资源调度、分布式计算、数据管理等一堆东西。对我而言，它不是一个清晰的概念，而是一段解决实际问题的、有点狼狈但最终搞定的经历。