上海大數據與雲計算

『壹』 雲計算和大數據的區別

雲計算和大抄數據的區別或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。 什麼是雲服務？ A：通過使計算分布在大量的分布式計算機上，而非本地計算機或遠程伺服器中，企業數據中心的運行將更與互聯網相似。這使得企業能夠將資源切換到需要的應用上，根據需求訪問計算機和存儲系統。--bihadoop提供解答

『貳』 雲計算和大數據是一樣的嗎

不等同 是不同的概念
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。

『叄』 大數據和雲計算的區別是什麼啊

一、大數據與雲計算的概念及特點

大數據：在維基網路中，大數據（big data）是用於數據集的一個術語，是指大小超出了常用軟體工具在運行時間內可以承受的收集，管理和處理數據能力的數據集。與傳統海量數據相比，它不僅在數據規模上呈幾何倍數的增長，還在於它集收集，分類，處理，分析於一體，能夠充分挖掘出一份數據的潛在價值。

雲計算：根據美國國家標准與技術研究院定義：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，只需投人很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。也就是說雲計算既是一種商業模式，也是一種計算模式。

二、大數據和雲計算的區別及聯系

雲計算是一種商業模式，也是一種計算模式。所以，雲計算是在大數據的基礎上進行的，大數據的目的主要是通過海量數據發現潛在價值，使人們更好的理解和把握信息，雲計算更傾向於提供服務，二者相互關聯。

1、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。

2、大數據和雲計算的聯系

大數據和雲計算的相同點在於它們都是數據存儲和處理服務，都需要佔用大量的存儲和計算資源，因而都要用到海量數據存儲技術、海量數據管理技術等/隨著數據量的遞增、數據處理復雜程度的增加，相應的性能和擴展瓶頸將會越來越大。在這種情況下，雲計算所具備的彈性伸縮和動態調配、資源的虛擬化，按需使用，以及綠色節能等基本要素正好契合了新型大數據處理技術的需求。在數據量爆發增長以及對數據處理要求越來越高的先當下，實現大數據和雲計算的結合，才能最大程度上發揮二者的優勢，滿足用戶的需求，帶來更高的商業價值。

三、如何理解大數據與雲計算的關系

簡單來說就是，大數據的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存儲，滿足這種要求的存儲離不開雲計算。高速產生的大數據只有通過雲計算的方式才能在可等待的時間內對其進行處理。同時，雲計算是提高對大數據的分析與理解能力的一個可行方案。大數據的價值也只有通過數據挖掘才能從低價值密度的數據中發現其潛在價值，而大數據挖掘技術的實現離不開雲計算技術。總之，雲計算是大數據處理的核心支撐技術，是大數據挖掘的主流方式。沒有互聯網，就沒有虛擬化技術為核心的雲計算技術，沒有雲計算就沒有大數據處理的支撐技術。

其實，雲計算是工業時代的電，大數據就是福特生產線，雲存儲就是鋼鐵工業。也就是說，沒有鋼鐵，就沒有電，就不會有大規模工業化生產。沒有雲計算，大數據不會出來，如果雲計算沒有解決雲存儲的問題，也不會出來。

四、大數據和雲計算的發展前景

1、提升網路質量。隨著互聯網以及移動互聯網的持續發展網路將會更加繁忙，用於監測網路狀態的信令數據也會快速增長。通過對海量運維信息以及信令數據的智能分析，能夠提高網路維護的實時性，預測網路流量峰值，預警異常流量。從而有效地防止網路擁塞和系統宕機，從而提高網路服務質量，提升用戶體驗。

2、提升客戶價值通過使用大數據分析、數據挖掘等工具和方法，企業能夠整合來自市場部門、銷售部門、服務部門的數據，從各種不同的角度全面了解自己的客戶，對客戶形象進行精準刻畫，以尋找目標客戶，制定有針對性的營銷計劃、產品組合或商業決策，提升客戶價值。

3、提升行業信息化水平。智慧城市的發展以及教育、醫療、交通、環境保護等關繫到國計民生的行業，都具有極大的信息化需求。

4、提高用戶體驗。高速的信息處理，更優質的服務，能夠更好地滿足用戶需要，使用戶能夠以最廉價的成本為生活帶來更好的便利，最大程度上提高了用戶的生活學習工作質量。

『肆』 雲計算與大數據是什麼與什麼的關系

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。
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。
大數據分析經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伺服器分配工作，大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量數據。適用大數據的技術，包括大規模並行處理資料庫、數據挖掘電網、分布文件系統、分布式資料庫、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，做一些智能性商業板塊。
大數據必然與雲計算有相關（大數據和雲計算沒有必然的聯系，你要作大數據，可以用雲計算，也可不用）數據中心是雲計算基礎，從技術上來看，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，必須採用分布式的架構。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分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化等技術，隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。

『伍』 什麼叫大數據，與雲計算有何關系。

大數據技術是一種新一代技術和構架，它以成本較低、以快速的採集、處理和分析專技術，從各種超屬大規模的數據中提取價值。大數據技術不斷涌現和發展，讓我們處理海量數據更加容易、更加便宜和迅速，成為利用數據的好助手，甚至可以改變許多行業的商業模式。
大數據(big data)是這樣的數據集合：數據量增長速度極快，用常規的數據工具無法在一定的時間內進行採集、處理、存儲和計算的數據集合。
雲計算是一種基於網際網路的超級計算模式，在遠程的數據中心裡，成千上萬台電腦和伺服器連接成一片電腦雲。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。
雲計算的就業前途，某種意義上也可以理解為雲計算為我們提供的服務，存在一定的必然性，也就是說雲計算對於社會、雲計算使用者有哪些優勢，也同時可以理解為，雲計算的優勢就是雲計算的就業優勢。

『陸』 雲計算與大數據的區別是什麼

雲計算抄有兩個含義。雲計算第一個含義也是最常見的含義，是指在雲計算提供商的數據中心(也稱為「公共雲」)中通過互聯網遠程運行用戶的工作負載。而亞馬遜網路服務(AWS)、Salesforce公司的CRM系統，以及Microsoft Azure等目前流行的公共雲產品，都體現了人們所熟悉的雲計算概念。如今，大多數企業採用多雲模式，這意味著他們使用多種公共雲服務。

大數據，通常指海量的數據，即無法通過常規軟體工具分析和處理的數據集合，具體定義，各家略有不同。

兩者區別

第一，在概念上兩者有所不同，雲計算改變了IT，而大數據則改變了業務。然而大數據必須有雲作為基礎架構，才能得以順暢運營。

第二，大數據和雲計算的目標受眾不同，雲計算是CIO等關心的技術層，是一個進階的IT解決方案。而大數據是CEO關注的、是業務層的產品，而大數據的決策者是業務層。

『柒』 大數據和雲計算的區別

大數據領域的人才需求主要圍繞大數據的產業鏈展開，涉及到數據的回採集、整理、存儲、安全、答分析、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。

『捌』 大數據、雲計算、數據中心這三者之間有什麼區別和聯系

不少人把數據中心、雲計算數據中心、大數據搞混淆，覺得這三者是一樣的產品，其實有顯著的區別，數據中心機房是一整套復雜的設施，如今，雲計算即將成為信息 社會 的公共資源，而數據中心則是支撐雲計算服務的基礎設施，所以自從雲計算橫空出世，一切信息技術都開始圍著它轉，雲計算有如神一樣地存在著，下面看看數據中心、雲計算、大數據之間有什麼區別和聯系？

一、大數據

1、 大數據(Big Data)又稱為巨量資料，指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產，「大數據」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」。

3、移動互聯網的大數據主要來自四個方面

（1）、內容數據:

Web2.0時代以後，每個人都成為了媒體，都在網路上生產內容，包括文字、圖片、視頻等等。

（2）、電商數據:

隨著電子商務的發展，線上交易量已經占據整個零售業交易的大部分。每一筆交易都包含了買家、賣家以及商品背後的整條價值鏈條的信息。

（3）、社交數據:

隨著移動社交成為最主要的社交方式，社交不僅僅只有人與人之間的交流作用，社交數據中包括了人的喜好、生活軌跡、消費能力、價值取向等各種重要的用戶畫像信息。

（4）、物聯網數據:

各行各業都出現了物聯網的需求和解決方案，每時每刻都在產生巨量的監測數據。那麼如此之多的數據，包含著很多有價值的信息，這些信息並不是以直觀的形式呈現出來的，需要有辦法對這些數據進行處理，無論是計算、存儲還是通信，都提出了很高的要求，雲計算的相關技術就是對巨量數據的計算、存儲和通信的解決方案。

二、雲計算

雲計算是一種基於互聯網的計算方式，通過這種方式，共享的軟硬體資源和信息可以按需提供給計算機和其他設備。典型的雲計算提供商往往提供通用的網路業務應用，可以通過瀏覽器等軟體或者其他Web服務來訪問，而軟體和數據都存儲在伺服器上。雲計算服務通常提供通用的通過瀏覽器訪問的在線商業應用，軟體和數據可存儲在數據中心。

三、數據中心

數據中心是全球協作的特定設備網路，用來在internet網路基礎設施上傳遞、加速、展示、計算、存儲數據信息，數據中心大部分電子元件都是由低壓直流電源驅動運行的。數據中心面臨的物理問題是伺服器本身和用來連接這些伺服器到其他應用環境的電纜。

四、三者之間的聯系：

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，以上介紹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。

3、大數據必然與雲計算相關(大數據和雲計算沒有必然聯系，你要作大數據，可以用雲計算，也可以不用)，數據中心是雲計算的基礎，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，隨著雲時代的來臨，大數據(Big data)也吸引了越來越多的關注。

4、數據中心是雲計算的基礎設施，我們通常講到的伺服器資源分配，帶寬分配，業務支撐能力，流量防護和清洗能力，都是基於數據中心的大小，和其帶寬的容量，數據中心分布在不同的核心城市，輻射到周邊城市，提供基礎支撐，其一般都符合國家機房一級標准，具備極強的容災能力，多數廠商會選擇兩地三中心等方式來架設機房，雲計算是在數據中心的基礎上提供的從基礎服務到增值服務的一種閑置資源利用。

5、但有一點不變的是，不管雲計算怎樣去變化，必然需要依託數據中心實現落地。可以說，數據中心是雲計算的根，雲計算是數據中心「葉子」，雲計算通過「光合作用」促進數據中心的發展，而數據中心得壯大又為雲計算發展提供了堅實的基礎，這三者起到相互依存，互相促進的作用。

『玖』 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。