『壹』 大數據和雲計算是什麼關系
如今,兩種主流技術已成為IT領域關注的焦點-大數據和雲計算。根本不同的是,大數據只涉及處理海量數據,而雲計算則涉及基礎架構。但是,大數據和雲技術提供的簡化功能是其被大量企業採用的主要原因。例如,亞馬遜的「 Elastic Map Rece」演示了如何利用Cloud Elastic Computes的功能進行大數據處理。
兩者的結合為組織帶來了有益的結果。更不用說,這兩種技術都處於發展階段,但是它們的結合在大數據分析中利用了可擴展且具有成本效益的解決方案。
那麼,我們可以說大數據與雲計算完美結合嗎?好吧,有數據點支持它。除此之外,還需要處理一些實時挑戰。
大數據與雲計算的關系
大數據和雲計算這兩種技術本身都是有價值的。 此外,許多企業的目標是將兩種技術結合起來以獲取更多的商業利益。兩種技術都旨在提高公司的收入,同時降低投資成本。盡管Cloud管理本地軟體,但大數據有助於業務決策。
讓我們從這兩種技術的基本概述開始!
大數據與雲計算
大數據處理大量的結構化,半結構化或非結構化數據,以進行存儲和處理以進行數據分析。大數據有五個方面,通過5V來描述
數量–數據量
種類–不同類型的數據
速度–系統中的數據流率
價值 –基於其中包含的信息的數據價值
准確性 –數據保密性和可用性
雲計算以按需付費的模式向用戶提供服務。雲提供商提供三種主要服務,這些服務概述如下:
基礎架構即服務(IAAS)
在這里,服務提供商將提供整個基礎架構以及與維護相關的任務。
平台即服務(PAAS)
在此服務中,Cloud提供程序提供了諸如對象存儲,運行時,排隊,資料庫等資源。但是,與配置和實現相關的任務的責任取決於使用者。
軟體即服務(SAAS)
此服務是最便捷的服務,它提供所有必要的設置和基礎結構,並為平台和基礎結構提供IaaS。
大數據與雲計算的關系模型雲計算在大數據中的作用
大數據和雲計算的關系可以根據服務類型進行分類:
IAAS在公共雲中
IaaS是一種經濟高效的解決方案,利用此雲服務,大數據服務使人們能夠訪問無限的存儲和計算能力。對於雲提供商承擔所有管理基礎硬體費用的企業而言,這是一種非常經濟高效的解決方案。
私有雲中的PAAS
PaaS供應商將大數據技術納入其提供的服務。因此,它們消除了處理管理單個軟體和硬體元素的復雜性的需求,而這在處理TB級數據時是一個真正的問題。
混合雲中的SAAS
如今,分析社交媒體數據已成為公司進行業務分析的基本參數。在這種情況下,SaaS供應商提供了進行分析的出色平台。
大數據與雲計算有何關系?
因此,從以上描述中,我們可以看到,Cloud通過可伸縮且靈活的自助服務應用程序抽象了挑戰和復雜性,從而啟用了「即服務」模式。從最終用戶提取海量數據的分布式處理時,大數據需求是相同的。
雲中的大數據分析有多個好處。
改進分析
隨著雲技術的進步,大數據分析變得更加完善,從而帶來了更好的結果。因此,公司傾向於在雲中執行大數據分析。此外,雲有助於整合來自眾多來源的數據。
簡化的基礎架構
大數據分析是基礎架構上一項艱巨的艱巨工作,因為數據量大,速度和傳統基礎架構通常無法跟上的類型。由於雲計算提供了靈活的基礎架構,我們可以根據當時的需求進行擴展,因此管理工作負載很容易。
降低成本
大數據和雲技術都通過減少所有權來為組織創造價值。雲的按用戶付費模型將CAPEX轉換為OPEX。另一方面,Apache降低了大數據的許可成本,該成本應該花費數百萬美元來構建和購買。雲使客戶無需大規模的大數據資源即可進行大數據處理。因此,大數據和雲技術都在降低企業成本並為企業帶來價值。
安全與隱私
數據安全性和隱私性是處理企業數據時的兩個主要問題。此外,當您的應用程序由於其開放的環境和有限的用戶控制安全性而託管在Cloud平台上時,這成為主要的問題。另一方面,像Hadoop這樣的大數據解決方案是一個開源應用程序,它使用了大量的第三方服務和基礎架構。因此,如今,系統集成商引入了具有彈性和可擴展性的私有雲解決方案。此外,它還利用了可擴展的分布式處理。
除此之外,雲數據是在通常稱為雲存儲伺服器的中央位置存儲和處理的。服務提供商和客戶將與之一起簽署服務水平協議(SLA),以獲得他們之間的信任。如果需要,提供商還可以利用所需的高級安全控制級別。這可確保涵蓋以下問題的雲計算中大數據的安全性:
保護大數據免受高級威脅。
雲服務提供商如何維護存儲和數據。
有一些與服務級別協議相關的規則可以保護
數據
容量
可擴展性
安全
隱私
數據存儲的可用性和數據增長
另一方面,在許多組織中,大數據分析被用來檢測和預防高級威脅和惡意黑客。
虛擬化
基礎架構在支持任何應用程序中都起著至關重要的作用。虛擬化技術是大數據的理想平台。像Hadoop這樣的虛擬化大數據應用程序具有多種優勢,這些優勢在物理基礎架構上是無法訪問的,但它簡化了大數據管理。大數據和雲計算指出了各種技術和趨勢的融合,這使IT基礎架構和相關應用程序更加動態,更具消耗性和模塊化。因此,大數據和雲計算項目嚴重依賴虛擬化
『貳』 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。
『叄』 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。
『肆』 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
『伍』 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。
『陸』 大數據與雲計算有什麼區別
雲計算就是把你自己電腦里的或者公司伺服器上的硬碟、CPU都放到網上,統一動態調用,而大數據的范圍要大得多,大數據使用雲計算功能將用戶有價值的數據全部歸納、檢索、整合,為互聯網信息處理提供軟體基礎。
『柒』 雲計算和大數據之間有什麼區別
1)大數據和雲計算的概念區別:大數據說的是一種移動互聯網和物聯網背景下的應用場景,各種應用產生的巨量數據,需要處理和分析,挖掘有價值的信息;雲計算說的是一種技術解決方案,就是利用這種技術可以解決計算、存儲、資料庫等一系列IT基礎設施的按需構建的需求,兩者並不是同一個層面的東西。
(2)大數據與雲計算的關系那麼上面說了大數據和雲計算的區別,兩者之間又有著非常緊密的聯系,大數據是雲計算非常重要的應用場景,而雲計算則為大數據的處理和數據挖掘都提供了最佳的技術解決方案。
大數據分析常和雲計算聯繫到一起,因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作,大數據需要特殊的技術,以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術,包括大規模並行處理(MPP)資料庫、數據挖掘電網、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統,大數據指的海量的數據 一般日處理 PB級別以上,一般用於挖掘,分析,做一些智能商業板塊。
『捌』 請問雲計算和大數據是一樣的概念嗎
一、雲計算
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。因此,雲計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力,擁有這么強大的計算能力可以模擬核爆炸、預測氣候變化和市場發展趨勢。用戶通過電腦、筆記本、手機等方式接入數據中心,按自己的需求進行運算。
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。現階段廣為接受的是美國國家標准與技術研究院(NIST)定義:雲計算是一種按使用量付費的模式,這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問, 進入可配置的計算資源共享池(資源包括網路,伺服器,存儲,應用軟體,服務),這些資源能夠被快速提供,只需投入很少的管理工作,或與服務供應商進行很少的交互。
二、大數據
大數據(big data),是指無法在可承受的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。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法(抽樣調查)這樣的捷徑,而採用所有數據進行分析處理。大數據的4V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)。
三、二者關系:
大數據的重點是數據,大量的數據,需要將大數據成功的分析出應有的價值,大數據提供的是分析價值,雲計算是將很多東西利用雲端集合起來,提供一個讓很多人都能用的服務。雲計算提供的是使用價值。兩者是密不可分的,雲端產生的數據量非常巨大,要想讓龐大的數據產生價值就需要大數據分析。
『玖』 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。