❶ 什麼是大數據與雲計算
大數據:現在的社會是一個高速發展的社會,科技發達,信息流通,人們之間的交流越來越密切,生活也越來越方便,大數據就是這個高科技時代的產物。
雲計算:對雲計算的定義有多種說法。對於到底什麼是雲計算,至少可以找到100種解釋。
雲計算(cloudcomputing)是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式,通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。
❷ 什麼是雲計算和大數據
什麼是雲計算和大數據?雲計算與大數據要學啥
近年來,雲計算可謂是出盡了風頭。無論是IT設備廠商、電信運營商,還是服務提供商、內容提供商,都紛紛「找門子」與雲計算「拉關系」,大家削尖了腦袋拚命地往雲計算這艘船上擠,如果自己的產品、理念或者技術與雲計算根本沾不上邊,那簡直都羞於見人。雲計算似乎無所不能,無處不在,一時間風靡全球。國內外各大媒體更是爭先恐後地追捧雲計算的獨特魅力。
雲計算就是把數據以最廉價的成本變成財富。這就像老闆跟更秘書的關系一樣一樣的,大數據必然無法用單台的計算機進行處理,必須採用分布式計算架構。信息社會,數據量不僅在快速增長,同時技術也在不斷提高,近幾年大多數企業都因為大數據二嘗到了甜頭。在海量數據的前提下,如果提取、處理和利用數據的成本超過了數據價值本身,那麼有價值相當於沒任何價值。來自公有雲、私有雲以及混合雲之上的究極雲計算,對於降低數據提取過程中的成本,成為了最合格的秘書。
第一次收集的數據中,一般而言,90%屬於無用數據,因此需要過濾出能為企業提供經濟利益的可用數據,看有了這個十八般武藝的秘書,省了多大的事兒啊,回到正題,在大量無用數據中,重點需過濾出兩大類,一是大量存儲著的臨時信息,幾乎不存在投入必要;二是從公司防火牆外部接入到內部的網路數據,價值極低。雲計算可以提供按需擴展的計算和存儲資源,可用來過濾掉無用數據,其中公有雲是處理防火牆外部網路數據的最佳選擇。
數據分析階段,可引入公有雲和混合雲技術,此外,類似Hadoop的分布式處理軟體平台可用於數據集中處理階段。當完成數據分析後,提供分析的原始數據不需要一直保留,可以使用私有雲把分析處理結果,即可用信息導入公司內部。
❸ 雲計算與大數據,什麼是大數據雲計算,大數據就業前景
雲計算與大數據概述
雲計算(cloud computing)是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式,通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲是網路、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網,後來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。狹義雲計算指IT基礎設施的交付和使用模式,指通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需資源;廣義雲計算指服務的交付和使用模式,指通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需服務。這種服務可以是IT和軟體、互聯網相關,也可是其他服務。它意味著計算能力也可作為一種商品通過互聯網進行流通。
大數據(big data),或稱海量數據,指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的4V特點:Volume、Velocity、Variety、Veracity。
從技術上看,大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理,必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘,但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術。
大數據管理,分布式進行文件系統,如Hadoop、Maprece數據分割與訪問執行;同時SQL支持,以Hive+HADOOP為代表的SQL界面支持,在大數據技術上用雲計算構建下一代數據倉庫成為熱門話題。從系統需求來看,大數據的架構對系統提出了新的挑戰:
1、集成度更高。一個標准機箱最大限度完成特定任務。
2、配置更合理、速度更快。存儲、控制器、I/O通道、內存、CPU、網路均衡設計,針對數據倉庫訪問最優設計,比傳統類似平台高出一個數量級以上。
3、整體能耗更低。同等計算任務,能耗最低。
4、系統更加穩定可靠。能夠消除各種單點故障環節,統一一個部件、器件的品質和標准。
5、管理維護費用低。數據藏的常規管理全部集成。
6、可規劃和預見的系統擴容、升級路線圖。
雲計算與大數據的關系
簡單來說:雲計算是硬體資源的虛擬化,而大數據是海量數據的高效處理。雖然從這個解釋來看也不是完全貼切,但是卻可以幫助對這兩個名字不太明白的人很快理解其區別。當然,如果解釋更形象一點的話,雲計算相當於我們的計算機和操作系統,將大量的硬體資源虛擬化後在進行分配使用。
可以說,大數據相當於海量數據的「資料庫」,通觀大數據領域的發展我們也可以看出,當前的大數據發展一直在向著近似於傳統資料庫體驗的方向發展,一句話就是,傳統資料庫給大數據的發展提供了足夠大的空間。
大數據的總體架構包括三層:數據存儲,數據處理和數據分析。數據先要通過存儲層存儲下來,然後根據數據需求和目標來建立相應的數據模型和數據分析指標體系對數據進行分析產生價值。
而中間的時效性又通過中間數據處理層提供的強大的並行計算和分布式計算能力來完成。三者相互配合,這讓大數據產生最終價值。
不看現在雲計算發展情況,未來的趨勢是:雲計算作為計算資源的底層,支撐著上層的大數據處理,而大數據的發展趨勢是,實時互動式的查詢效率和分析能力,借用Google一篇技術論文中的話:「動一下滑鼠就可以在妙極操作PB級別的數據」,確實讓人興奮不能止。
❹ 什麼叫大數據,與雲計算有何關系。
1,大數據(big data),指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產
2,大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理,必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘,但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和虛擬化技術。
他倆之間的關系你可以這樣來理解,雲計算技術就是一個容器,大數據正是存放在這個容器中的水,大數據是要依靠雲計算技術來進行存儲和計算的。
大數據的4V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。
雲計算的關鍵詞在於「整合」,無論你是通過現在已經很成熟的傳統的虛擬機切分型技術,還是通過google後來所使用的海量節點聚合型技術,他都是通過將海量的伺服器資源通過網路進行整合,調度分配給用戶,從而解決用戶因為存儲計算資源不足所帶來的問題。
大數據正是因為數據的爆發式增長帶來的一個新的課題內容,如何存儲如今互聯網時代所產生的海量數據,如何有效的利用分析這些數據等等。
大數據的趨勢:
趨勢一:數據的資源化
何為資源化,是指大數據成為企業和社會關注的重要戰略資源,並已成為大家爭相搶奪的新焦點。因而,企業必須要提前制定大數據營銷戰略計劃,搶占市場先機。
趨勢二:與雲計算的深度結合
大數據離不開雲處理,雲處理為大數據提供了彈性可拓展的基礎設備,是產生大數據的平台之一。自2013年開始,大數據技術已開始和雲計算技術緊密結合,預計未來兩者關系將更為密切。除此之外,物聯網、移動互聯網等新興計算形態,也將一齊助力大數據革命,讓大數據營銷發揮出更大的影響力。
趨勢三:科學理論的突破
隨著大數據的快速發展,就像計算機和互聯網一樣,大數據很有可能是新一輪的技術革命。隨之興起的數據挖掘、機器學習和人工智慧等相關技術,可能會改變數據世界裡的很多演算法和基礎理論,實現科學技術上的突破。
❺ 什麼是雲計算大數據
大數據的本質就是利用計算機集群來處理大批量的數據,大數據的技術關注點在於如何將數據分發給不同的計算機進行存儲和處理。
雲計算的本質就是將計算能力作為一種較小顆粒度的服務提供給用戶,按需使用和付費,體現了:
經濟性,不需要購買整個伺服器
快捷性,即刻使用,不需要長時間的購買和安裝部署
彈性,隨著業務增長可以購買更多的計算資源,可以需要時購買幾十台伺服器的1個小時時間,運算完成就釋放
自動化,不需要通過人來完成資源的分配和部署,通過API可以自動創建雲主機等服務。
雲計算的技術關注點在於如何在一套軟硬體環境中,為不同的用戶提供服務,使得不同的用戶彼此不可見,並進行資源隔離,保障每個用戶的服務質量。
在大數據和雲計算的關繫上,
兩者都關注對資源的調度。
大數據處理可以基於雲計算平台(如IaaS,容器)。
大數據處理也可以作為一種雲計算的服務,如AWS的EMR(Amazon Elastic MapRece )阿里雲的ODPS(Open Data ProcessingService)。
❻ 大數據和雲計算的區別
1、目的不同:大數據是為了發掘信息價值,而雲計算主要是通過互聯網管理資源,提供相應的服務。
2、對象不同:大數據的對象是數據,雲計算的對象是互聯網資源以及應用等。
3、背景不同:大數據的出現在於用戶和社會各行各業所產生大的數據呈現幾何倍數的增長;雲計算的出現在於用戶服務需求的增長,以及企業處理業務的能力的提高。
4、價值不同:大數據的價值在於發掘數據的有效信息,雲計算則可以大量節約使用成本。
結構
大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據,非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示:企業中80%的數據都是非結構化數據,這些數據每年都按指數增長60%。
大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已,沒有必要神話它或對它保持敬畏之心,在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下,這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了,通過各行各業的不斷創新,大數據會逐步為人類創造更多的價值。
以上內容參考:網路-大數據
❼ 大數據和雲計算的區別是什麼啊
大數據領域的人才需求主要圍繞大數據的產業鏈展開,涉及到數據的採集、整理、存儲、安全、分析、呈現和應用,崗位多集中在大數據平台研發、大數據應用開發、大數據分析和大數據運維等幾個崗位。大數據本身除了要有數據、採集、匯聚一定量的數據之外,更重要的是數據的處理、挖掘、分析、可視化、應用這樣一整套的過程。雲計算是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式,通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。二者關系:大數據常和雲計算聯繫到一起,因為實時的大型數據集分析需要分布式處理框架來向數十、數百或甚至數萬的電腦分配工作。大數據和雲計算各有不同的關注點,但是在技術體系結構上,都是以分布式存儲和分布式計算為基礎,所以二者之間的聯系也比較緊密。可以說,雲計算充當了工業革命時期的發動機的角色,而大數據則是電。
❽ 簡述什麼是大數據,雲計算,以及它們的應用實例
大數據:是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合,具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。
雲計算:是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式,通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲計算最初的目標是對資源的管理,管理的主要是計算,存儲,網路資源。
海量數據上傳到雲平台後,大數據就會對數據進行深入分析和挖掘。說到大數據,就不得不講雲計算。這些數據是怎麼計算,怎麼處理的,就和雲計算分不開家。雲計算是提取大數據的前提,強大的雲計算能力,對於降低數據提取過程中的成本不可或缺。雲計算技術就是一個容器,大數據正是存放在這個容器中的水,大數據是要依靠雲計算技術來進行存儲和計算的。
❾ 雲計算和大數據是什麼關系
大數據和雲計算在技術體系結構上,都是以分布式存儲和分布式計算為基礎,所以二者之間的聯系也比較緊密。
從技術上看,大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理,必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
從應用角度來看,大數據是雲計算的應用案例之一,雲計算是大數據的實現工具之一。
雲計算的特點
1、虛擬化技術。
必須強調的是,虛擬化突破了時間、空間的界限,是雲計算最為顯著的特點,虛擬化技術包括應用虛擬和資源虛擬兩種。眾所周知,物理平台與應用部署的環境在空間上是沒有任何聯系的,正是通過虛擬平台對相應終端操作完成數據備份、遷移和擴展等。
2、動態可擴展。
雲計算具有高效的運算能力,在原有伺服器基礎上增加雲計算功能能夠使計算速度迅速提高,最終實現動態擴展虛擬化的層次達到對應用進行擴展的目的。
3、按需部署。
計算機包含了許多應用、程序軟體等,不同的應用對應的數據資源庫不同,所以用戶運行不同的應用需要較強的計算能力對資源進行部署,而雲計算平台能夠根據用戶的需求快速配備計算能力及資源。
4、靈活性高。
目前市場上大多數IT資源、軟、硬體都支持虛擬化,比如存儲網路、操作系統和開發軟、硬體等。虛擬化要素統一放在雲系統資源虛擬池當中進行管理,可見雲計算的兼容性非常強,不僅可以兼容低配置機器、不同廠商的硬體產品,還能夠外設獲得更高性能計算。