雲計算對資料庫的影響

㈠ 數據倉庫，大數據和雲計算有什麼區別和聯系

您好，上海藍盟為您解答。
首先簡單的看一下雲計算與大數據的概念.
1)雲計算:雲計算本質上是一種計算資源集中分布和充分共享的效用計算模式,其中集中是為了計算資源的集約化管理,分布是便於擴展計算能力.集中分布式是針對雲服務提供商的,充分共享是針對用戶,在雲計算中,雖然對於每個雲用戶來說都擁有一台超級計算機,但本質上,這些用戶是充分共享了雲服務商所提供的計算服務.而效用計算更多的是一種商業模式,就是用戶按所需服務來付費.
2)在前面的博文中,對大數據有個討論,簡單的說,大數據的特點就是數據量大(雖然很多人都把大數據定義在T級別以上,其實我覺得這是有問題的,大數據的大其實應該是個相對概念,是相對於當前的存儲技術和計算能力的),數據應用需求大,計算量大.數據量大是最基本的,需求大其實包含了需求的數量、多樣性和實時性.計算量大是因為數據量大和需求量大和演算法復雜（檢索，推薦，模式識別）所致.大數據的這種特點使得我們很難找到通用的處理模式來解決大數據所面臨的問題，我們只能針對不同的需求採用不同的處理方法，這也是大數據處理比較困難的症結所在。無論是傳統的資料庫還是最近興起的NoSQL資料庫，在大數據存儲和處理方面其實都是有非常大的局限性的，所以分布式計算才在大數據處理中大興其道。Hadoop雖然提供了比較完整的一套處理模式，但相對於大數據所面臨的應用需求的多樣性而言，能處理的問題域也是十分有限的。
資料庫和數據倉庫的概念，大家google一下就可以了，接下來，我們看看它們之間的關系：
1）資料庫和數據倉庫都是數據的一種存儲方式，大數據處理更多的是一種需求(問題)，而雲計算是一種比較綜合的需求(問題)解決方案。
2)由於雲計算本身的特性，天生就面臨大數據處理(存儲、計算等)問題，因為雲計算的基本架構模式是C/S模式，其中S相對集中，而C是廣泛分布。所有用戶的數據和絕大部分的計算都是在S端完成的（數據量大，計算量大），加上用戶也天然具有多樣性（地域，文化，需求，個性化等），因此需求（也包括計算量）就非常大。
3)雲計算當然會涉及到數據的存儲技術，但資料庫技術對於雲計算來說要視具體的情況來分析：
A)對於IaaS而言，資料庫技術不是必需的，也不是必備的功能；
B)對於PaaS來說，資料庫功能應該是必備的功能
C)對於SaaS而言，必然會用到資料庫技術（包括傳統關系資料庫和NoSQL資料庫）。
而對於數據倉庫技術，並不是雲計算所必需的，但由於雲數據的信息價值極大，類似一座金礦，我想雲服務商是不可能放過從這些金礦中提取金子的.
4)大數據首先所面臨的問題就是大數據的存儲問題，一般都會綜合運用各種存儲技術（文件存儲，資料庫存儲），當然，你完全用文件存儲或者資料庫存儲來解決，也是沒問題的。與雲計算類似，數據倉庫技術不是必需的，但對於數據倉庫技術對於結構化數據進行淘金還是非常有用的，當然，你不用數據倉庫技術也可以，比如Hadoop模式。
在雲計算和大數據處理中，最基礎的技術其實是分布式計算技術。而對於構建分布式計算而言，多線程，同步，遠程調用(RPC,RMI等)，進程管理與通信是其基本技術點。分布式計算編程是一種綜合性應用編程，不僅需要有基本的技術點，還需要一定的組織管理知識。
就目前來說，雲計算和大數據處理其實都沒有形成一個統一的標准和定義。希望我的回復對您有所幫助。

㈡ 大數據和雲計算的關系

大數據作為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來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據也是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面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。大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。

換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。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。

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㈢ 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。

(3)雲計算對資料庫的影響擴展閱讀：

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。

參考資料：網路-大數據網路-雲數據

㈣ 雲計算有哪些優點

雲計算的優勢包括：1、敏捷性；2、擴展性和彈性；3、節省成本；4、數據安全；5、快速部署；6、促進合作；7、無限存儲容量；8、備份和恢復數據。其中，「敏捷性」意味著雲計算可以使您可以輕松使用各種技術，根據需要快速啟動資源，從雲伺服器、存儲和資料庫等基礎設施服務。雲計算是基於互聯網的計算。

術將您的固定資本支出（如數據中心和本地伺服器）轉變為可變支出，並且只搏簡需按實際用量付費。此外，由於規模經濟的效益，可變費用比您自行部署時低得多。4、數據安全雲提供了許多高級安全功能，可確保數據得到安全存儲和處理。通過聯合角色進行精細許可權和訪問管理等功能可以將敏感數據的訪問許可權限制在需要訪問它的員工，從而減少惡意行為者的攻擊面。雲存儲提供商為其平台及其處理的數據實施基線保護，例如身份驗證、訪問控制和加密。從那裡開始，大多數企業通過自己的附加安全措施來補充這些保護，以加強雲數據保護並加強對雲中敏感信息的訪問。5、快速部署藉助雲，您可以擴展到新的地理區域，並在幾分鍾內進行全局部署。例如，AWS 的基礎設施遍布全球各地，因此您只需單擊幾下即可在多個物理位置部署應用程序。將應用程序部署在離最終用戶更近的位置可以減少延遲並改善他們的體驗。6、促進合作雲環境可以實現團隊之間更好的協作：開發人員、QA、運營、安全和產品架構師都暴露在相同的基礎設施中，並且可以同時操作而不會互相干擾。雲角色和許可權有助於更好地了解和監控誰在何時做了什麼，以避免沖突和混亂。可以為特定目的構建不同的雲環境，例如登台、QA、演示或預生產。以透明的方式進行協作要容易得多，並且雲鼓勵這樣做。7、無限存儲容量雲本質上具有無限容量，可以在各種雲數據存儲類型中存儲任何類型的數據，具體取決於數據的可用性、性能和訪問頻率。經驗法則是，存儲成本會隨著數據可用性、性能和訪問頻率的水平而上升。創建和優化雲成本結構策略可以顯著降低雲存儲成本，同時保持公司與雲中數據存儲相關的業務目標。8、備份和恢復數據數據可以在沒有容量限制的情況下存儲在雲中這一事實也有助於備份和恢復目的。由於最終用戶數據會隨著時間的推移而發生變化，並且出於法規或合規性原因需要對其進行跟蹤，因此可以存儲較舊的軟體版本以供後期使用，以備恢復或回滾時需要。