阿里巴巴雲計算和大數據戰略

『壹』 什麼是大數據與雲計算

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信洞敬息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之拍念，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。

大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來襲顫困描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，而這個海量數據的時代則被稱為大數據時代。
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

『貳』 BAT三巨頭開始挖掘大數據

BAT三巨頭開始挖掘大數據
阿里巴巴CTO即阿里雲負責人王堅博士說過一句話：雲計算和大數據，你們都理解錯了。
實際上，對於大數據究竟是什麼業界並無共識。大數據並不是什麼新鮮事物。信息革命帶來的除了信息的更高效地生產、流通和消費外，還帶來數據的爆炸式增長。「引爆點」到來之後，人們發現原有的零散的對數據的利用造成了巨大的浪費。移動互聯網浪潮下，數據產生速度前所未有地加快。人類達成共識開始系統性地對數據進行挖掘。這是大數據的初心。數據積累的同時，數據挖掘需要的計算理論、實時的數據收集和流通通道、數據挖掘過程需要使用的軟硬體環境都在成熟。
概念、模式、理論很重要，但在最具實干精神的互聯網領域，行動才是最好的答案。國內互聯網三巨頭BAT坐擁數據金礦，已陸續踏上了大數據掘金之路。
BAT都是大礦主，但礦山性質不同
數據如同蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。
網路擁有兩種類型的大數據：用戶搜索表徵的需求數據;爬蟲和阿拉丁獲取的公共web數據。
阿里巴巴擁有交易數據和信用數據。這兩種數據更容易變現，挖掘出商業價值。除此之外阿里巴巴還通過投資等方式掌握了部分社交數據、移動數據。如微博和高德。
騰訊擁有用戶關系數據和基於此產生的社交數據。這些數據可以分析人們的生活和行為,從裡面挖掘出政治、社會、文化、商業、健康等領域的信息，甚至預測未來。
下面，就將三家公司的情況一一掃描與分析。
一、網路：含著數據出生且擁有挖掘技術，研究和實用結合
搜索巨頭網路圍繞數據而生。它對網頁數據的爬取、網頁內容的組織和解析，通過語義分析對搜索需求的精準理解進而從海量數據中找准結果，以及精準的搜索引擎關鍵字廣告，實質上就是一個數據的獲取、組織、分析和挖掘的過程。
除了網頁外，網路還通過阿拉丁計劃吸收第三方數據，通過業務手段與葯監局等部門合作拿到封閉的數據。但是，盡管網路擁有核心技術和數據礦山，卻還沒有發揮出最大潛力。網路指數、網路統計等產品算是對數據挖掘的一些初級應用，與Google相比，網路在社交數據、實時數據的收集和由數據流通到數據挖掘轉換上有很大潛力，還有很多事情要做。
2月底在北京出差時，寫了一篇《搜索引擎的大數據時代》發在虎嗅。創造了零回復的記錄。盡管如此，仍然沒有打消我對搜索引擎在大數據時代深層次變革的思考。 搜索引擎在大數據時代面臨的挑戰有：更多的暗網數據;更多的WEB化但是沒有結構化的數據;更多的WEB化、結構化但是封閉的數據。這幾個挑戰使得數據正在遠離傳統搜索引擎。不過，搜索引擎在大數據上畢竟具備技術沉澱以及優勢。
接下來，網路會向企業提供更多的數據和數據服務。前期網路與寶潔、平安等公司合作，為其提供消費者行為分析和挖掘服務，通過數據結論指導企業推出產品，是一種典型的基於大數據的C2B模式。與此類似的還有Netflix的《紙牌屋》美劇，該劇的男主角凱文·史派西和導演大衛·芬奇都是通過對網路數據挖掘之後，根據受歡迎情況選中的。
網路還會利用大數據完成移動互聯網進化。核心攻關技術便是深度學習。基於大數據的機器學習將改善多媒體搜索效果和智能搜索，如語音搜索、視覺搜索和自然語言搜索。這將催生移動互聯網的革命性產品的出現。盡管網路已經出發，其在大數據上可做的事情還有很多。
在數據收集方面，網路需要聚合更多高價值的交易、社交和實時數據。例如加強自己貼吧知道的社交能力、盡快讓地圖服務與O2O結合進而掌握交易數據，以及推進移動App、穿戴式設備等數據收集系統。
在數據處理技術上，網路成立深度學習研究院加強自己在人工智慧領域的探索，在多媒體和中文自然語言處理領域已經有一些進展;雲存儲、雲計算的基礎設施建設也在逐步完善。但深度學習仍然是一個巨大的挑戰，網路等探索者還有很多待解問題，如：無監督式學習、立體圖像識別。
在數據變現方面，網路需將數據挖掘能力、數據內容聚合和提取等形成標准化的服務和產品，進而開拓大數據領域的企業和開發者市場。而不僅僅是頗為個性化、定製化地為大型企業提供解決。
網路的優勢體現在海量的數據、沉澱十多年的用戶行為數據、自然語言處理能力和深度學習領域的前沿研究。在技術人才方面網路是聚集國內最多大數據相關領域頂尖人才的公司。聽說網路前段時間花五千萬挖了數據挖掘、自然語言處理、深度學習領域的十來位大牛，包括一些學者和教授。例如Facebook科學家徐偉。
在挖人上，捨得花錢不夠，還得用心。對於真正的大牛來說，錢只是一個影響因素。能否實現自己的夢想，公司的資源能否幫助自己的研究至關重要。徐偉在回國前就曾問過其他從矽谷回國工程師的意見，得到答案是積極的，最終促成他作出決定。
總體來看，網路擁有大數據也具備大數據挖掘的能力，並且正在進行積極地准備和探索。在加強面向未來的研究和人才布局的同時，也注重實用性的技術產出。
二、騰訊：數據為產品所用，自產自銷
微創新提出者金錯刀有個關於騰訊的故事。 1999年騰訊公司剛剛成立不久，天使投資人劉曉松決定向其注資的一個主要原因就是因為他發現，「當時雖然他們的公司還很小,但已經有用戶運營的理念,後台對於用戶的每一個動作都有記錄和分析。」而另一個投資人卻因為馬化騰在公司很小時就花錢在數據上表示不滿。此後騰訊的產品生產及運營、騰訊游戲的崛起都離不開對數據的重視。
騰訊擁有社交大數據，在企鵝帝國完成數據的製造、流通、消費和挖掘。 騰訊大數據目前釋放價值更多是改進產品。據騰訊Q1財報，增值服務占總收入的78.7%;電子商務業務佔14.1%;網路廣告收入佔6.3%。從廣告收入比例可以看出騰訊的大數據在精準營銷領域暫時還未大量釋放出價值。與其產品線對應的GMAIL、Google+的Google以及社交巨頭Facebook則通過廣告賺得盆滿缽滿。
在筆者看來，騰訊的思路主要是補齊產品，注重QZONE、微信、電商等產品的後端數據打通。例如最近騰訊微博利用「大數據技術」實現好友關系自動分組、低質量信息自動過濾、優質信息分類閱讀等智能化功能。明顯的用數據改進產品的思路。 那麼如果騰訊要深入大數據挖掘缺少什麼呢?筆者認為其只需馬化騰「摁下啟動按鈕」。數據已經准備好了，就差模式，也就是找到需求或者能更深層次驅動大數據利用的產品，而不是用大數據改進自己的產品。騰訊還在觀望，等其他人去試錯驗證出一套模式或者產品後，自己可以「站在巨人肩上」。這是騰訊的典型思維。
在人才方面，騰訊很早便開始重金挖人。尤其是2010年在Google宣布退出中國後，Google圖片搜索創始人朱會燦、Google中國工程研究院副院長顏偉鵬、Google中日韓文搜索演算法的主要設計者，《浪潮之巔》及《數學之美》作者吳軍相繼加入騰訊。搜搜花了很多錢，但被認定為一款無法承載騰訊重託的產品，最後這些大牛都走了。大都回Google了。
騰訊在大數據領域也缺少技術帶頭人。其對公關也不重視。技術大牛很少出來做報告，更不會向網路、阿里那樣主動包裝宣傳技術大牛。其技術雖然低調，但執行力很強。據騰訊的程序員朋友說封閉開發、集體加班是常有的事情。但配套的重金激勵也能跟上。重金之下必有勇夫、騰訊用制度保障技術產出。另外騰訊在高校合作領先一步，在2010年便與清華大學合作成立了清華騰訊聯合實驗室。這么看騰訊的技術人才這塊似乎有短板。會不會到時候馬化騰按下啟動按鈕，發現沒數據挖掘能力呢?不會，騰訊搞不定數據挖掘，到時候依然可以挖到大牛，甚至讀論文來搞定這事兒。數據挖掘已較為成熟。數據挖掘實際是資料庫、統計學、機器學習三個領域的融合。在學術界已經發展多年。不過自然語言識別和深度學習等方面要趕上網路，就難了。除非將網路的數據和眾大牛一起倒騰過來。
總體來看，騰訊目前的大數據策略是先將產品補全，產品後台數據打通，形成穩定生態圈。本階段先利用大數據挖掘改進自己的產品。後期有成熟的模式合適的產品，則利用自家的社交及關系數據時，開展對大數據的進一步挖掘。
三、阿里巴巴：坐擁金數據，嘗試做面向未來的數據集市
阿里巴巴B2B出身，在外貿蓬勃的大環境下，依靠服務中小企業發家。淘寶、支付寶等toC的產品出生前，阿里並不依賴也不擅長技術。業界普遍認為阿里沒有技術基因。直到淘寶、支付寶以及天貓三個產品後，對海量用戶大並發量交易、海量貨架數據的管理、安全性等方面的嚴苛要求，阿里完成進化，在電商技術上取得不菲的成績。在一段時期阿里仍然浪費了手裡掌握的大量數據。這些數據還是「最值錢」的金數據。
數據挖掘無非是從原始數據提取價值。阿里現有的數據產品例如數據魔方、量詞統計、推薦系統、排行榜以及時光倒流相對來說是比較簡單的BI(商業智能)，沒到大數據的階段。「大數據」浪潮襲來，阿里提出「數據、金融和平台」戰略。前所未有地重視起對數據的收集、挖掘和共享。馬雲在「退居」前動不動都對外提「數據」。有位阿里朋友甚至開玩笑說，馬雲英文名可以從Jack Ma改為Data Ma。阿里現CEO陸兆禧曾做過CDO，首席數據官。為了用數據來驅動阿里電商帝國，阿里還成立了橫跨各大事業部的「數據委員會」。
阿里的各項投資案也顯示其整合、利用和完善數據的野心：新浪微博的社交及媒體數據、高德的地圖數據和線下數據以及友盟的移動應用數據，都是其數據及平台戰略的一部分。數據戰略正在首席人工智慧官(CBO)車品覺領頭下逐步落地，王堅的雲為其提供基礎設施、基礎技術支撐。
就在馬雲退休之後，王堅對外透露其跟馬雲開玩笑說的一句話：阿里巴巴對數據的理解深度，不會超過蘇寧對電子商務的理解。估計馬雲不一定認同他這話。馬雲對大數據已經有著自己的理解和考量。馬雲曾經說過其對大數據的思考。大致意思是：現在從信息時代進入數據時代了。區別是信息時代更多的是精英玩的游戲。我比別人聰明，我能提取出信息出來;數據時代，別人比我聰明，將數據開放給更聰明的人處理，數據即資產，分析即服務。
計算機發展的過程是從象牙塔、到平民到草根。大數據也是這樣，一開始在象牙塔階段，少數精英公司才能玩;但到後面只要有數據就有價值。數據也有所有權，產生數據、流通數據、挖掘數據的都會獲得相應的價值。而阿里擅長的便是「建立市場」，建立一個數據交易市場。屆時任何個人和企業都可以將數據和挖掘服務拿上去，交易。初期阿里會將自己珍藏的電商和信用數據逐步放到上面。 有數據的人，拿上去賣，或者讓別人分析，分析即服務。沒有數據的人，即可以去買，也可以去幫別人挖掘，做礦工。
阿里並不是技術驅動，而是業務驅動的。因此在技術層面我們看到，基於前面提到的阿里大數據思路，其技術重心主要在系統層面。阿里擁有LVS(Linux Virtual Server，Linux虛擬伺服器)開源軟體創始人章文嵩，Linux Kernal、文件系統、大牛DBA等領域的大牛。從人才布局可以看到阿里擅長的技術領域，體現在對於並發訪問、電信級別的電商業務的支撐方面的得心應手。在去年雙十一期間，支撐了單日過億的訂單量。鐵道部奇葩網12306在日均40萬時已經不行了。
總體來看，阿里更多是在搭建數據的流通、收集和分享的底層架構。自己並不擅長似乎也不會著重來做數據挖掘的活兒。而是將自己擅長的「交易」生意擴展到數據。讓天下沒有難做的「數據生意」。
總結一下
移動互聯網浪潮下，現實世界正在加速數字化，每個人，每個物體、每件事情、每一個時間節點，都在向網上映射。空間和時間兩個維度的聯網，使得數字世界正在接近一步步模擬現實世界。歷史、現在和未來都會映射到網上。對大數據的挖掘正是對世界的二次發現和感知。BAT三巨頭已經出發。

『叄』 加強大數據開發與保護 網路強國戰略

加強大數據開發與保護 網路強國戰略

怎樣實施網路強國戰略？怎樣實施「互聯網 」行動計劃？怎樣發展分享經濟、實施國家大數據戰略？這些戰略問題，同時寫進了《中共十八屆五中全會公報》和《中共中央關於制定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議》。

打造網路強國

另一方面，在企業互聯網化的發展方面，大數據也顯示出越來越多的關鍵因素和重要影響。

近日，中央網信辦密集召開座談會，大數據也成為與會企業代表共同關注的話題，而圍繞大數據的發展及配套建設，阿里巴巴、京東、滴滴等企業高管紛紛建言獻策。

大數據就是生命線

阿里巴巴經歷了16年的發展，見證了整個中國互聯網產業發展壯大的整個歷程。今年10月8日，阿里巴巴集團發布了上市以來的第一份年報，其中特別提出三個重點方向，全球化、農村經濟和大數據、雲計算，這三大領域將作為阿里未來十年的發展的大方向。「要不惜一切來投入，來發展大數據和雲計算的技術，讓數據和計算的能力成為普惠經濟的基礎。」阿里巴巴集團副總裁石東偉表示，過去16年阿里一直在營造電子商務的生態系統，包括了互聯網金融、智能物流和基於雲計算和大數據的一套技術。「電子商務應該說只是阿里整體戰略的第一步，只有依靠互聯網技術和大數據，建立起一個真正意義上的創新的商業基礎設施，也才能真正幫助中國和全球的中小企業，真正實現天下沒有難做的生意。」

石東偉認為，中國經濟未來的奇跡一定在於生產力的釋放和互聯網大數據技術給內需激發帶來的跨越式發展機遇。

以雙11為例，7年前這僅是淘寶自己的促銷日子，如今成為全社會購物節，更得到全球關注。「今年買家和賣家來自於200多個國家，還有100多個國家的生鮮協會簽了約。」石東偉透露。

從另一個角度來看雙11，每秒最高有達到10億、10多萬筆訂單要處理，1秒鍾之內如何解決；物流業要在1天以內，要承受相當於平時1個月的壓力；另外還有200多家銀行和螞蟻金服、支付寶系統的匹配，要承擔相當於VISA和Mastercard這兩家全球最大的信用卡公司，在全球一天內的交易筆數的總和。「所有這些都需要依靠阿里的技術支撐，就是雲計算和大數據。」石東偉說。

經過16年的運營，阿里巴巴平台沉澱了大量的商業數據資源，如何利用好這些數據，未來將對我國製造業、分銷業、外貿、物流、金融、服務業等等產業，帶來深刻的影響。「通過大數據與這些行業的結合，可以實現從以生產為中心向以客戶需求為中心的轉型，從這個意義上來講，互聯網生態化企業產生的大數據，不僅是企業的核心資源，更是國家的戰略資源和競爭力。未來大數據將事關經濟社會發展以及產業安全與信息安全的各個方面。所以才講，數據就像生命線一樣。」石東偉表示。

作為互聯網最重大的技術革命——雲計算、大數據將是未來20年乃至更長時間段里新一代信息技術的關鍵和核心，是國民經濟發展的信息基礎設施。「當前正處於如此重要的發展機遇期，需要發展自主的雲計算核心技術，擁有自己的信息基礎設施。」

製造業物聯網大數據的價值

三一重工高級副總裁賀東東在座談會上介紹，三一從2008年開始做物聯網的實踐，有20萬台設備是聯網的，並產生了大量數據。「這個數據在研發指導、客戶信用管理、提升服務、故障診斷等領域起了很大作用，這是我們在國內能替代進口並在全球市場快速發展的根本原因之一。」

賀東東認為，基於物聯網及大數據的快速發展形勢，有幾個方面的問題變得非常迫切。

首先，建立統一的物資間通信標准非常必要。「物聯網有一個特點，所有這些機器、設備、機床的通信標准不一致，導致聯網很困難。不同於消費電子品，比如所有PC機可以統一聯網，所有手機終端可以有一個通信標准。車間的數控設備，德國的、日本的、中國的通信標准都是不一致的，不同廠家生產的通信標准也是不同的。如果要真正做到物聯網，在車間層面把所有數據採集起來去自動化管理，就需要一個國家的強制標准，所有的製造企業的成本可以大幅度下降。」

其次，基礎設施的配套建設需要加快。

「比如，三一大概有20萬台設備，平均在線70%左右，剩下的30%都要到農村去施工了，連不上網或通信不了，或連上了數據傳不上來。」賀東東認為，基礎設施實現全覆蓋是非常必要的，網路覆蓋確實要進一步加強，而在資費方面，物聯網需要隨時聯網、隨時通訊，這個費用對企業來講負擔非常大。

金融體制還需要改善，企業在新形勢下的發展需要解決融資難題。

賀東東認為，未來的中國需要從數字化方面爭奪四維空間，國家需要在配套方面全面投入支持。

企業數據既要開發也要保護

用友高級副總裁鄭雨林建議，從企業信息化和互聯網化創新的角度，盡快制定企業數據的安全保護、開發利用方面的法規政策，來促進企業數據的開發利用。

比如，用友服務於企業，在互聯網化的階段，更多的是通過雲來服務企業，積累了大量的企業數據，而且都是企業很敏感的經營數據，如財務、庫存、銷售等。現在就有近200萬企業的數據在用友的雲上，未來還有更多。「這些數據怎麼利用開發，遇到了很多障礙，比如法律障礙。這些數據所有權是企業的，即使脫敏以後，如何加以開發利用。比如我們現在做徵信，做一些小微企業的金融服務，仍存在潛在的法律風險。」

其次，基於企業互聯網化的發展，應加快推進電子發票。電子發票的影響，不僅僅在於征稅的角度，它的影響、覆蓋面遠遠大於電子商務。「所積累的電子發票流轉的數據價值極高，包括企業徵信、統計管理，還有基於數據可以開發大量的數據增值服務，所以，我們特別希望，國家大力推行營改增後，就有可能實現全國發票統一，在這個基礎上去推廣電子發票。」

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『肆』 阿里巴巴大數據將嚴重威脅國家安全嗎

阿里巴巴大數據對個人隱私的威脅的確存在，但並不是沒有解決的辦法，即便擔憂對國家安全產生威脅，也不必動輒高呼「國有化」。

1. 阿里巴巴並不能掌握「各種戰略資源的流轉」，阿里的大數據本身就包含各種商品流轉的數據，通過各種商品的流轉很容易分析出國家各種資源的流轉，由此繪制出中國各種戰略資源的流轉及節點圖。顯然，無論戰時還是平時，這樣一份戰略資源的流轉及節點圖都可用作瓦解國家安全的導航圖。

2. 首先，雖然阿里巴巴在中國電商中占據主導地位，但據國家統計局和商務部數據顯示，阿里巴巴還遠未達到掌握絕大多數商品流轉數據的程度。

3. 更重要的是，阿里巴巴即便掌握商品流轉的數據，距離分析出各種資源的流轉也很遠，更不要說在目前的佔有規模下分析出「各種戰略資源的流轉」。

4. 事實上，在今年稍早些時候，在葯品領域，阿里巴巴曾面臨過更具體的指責。南方周末報道稱，按照國家食葯總局的監管要求，中國各類葯品從生產、流通、經營和消費等所有節點的全部信息，將會儲存在「阿里雲」上。當時就有人認為，阿里健康將就此「運用大數據的研究方法，分析葯品電子監管碼所蘊含的信息，能夠繪制出國內的疾病發生的時間、地域、周期，進而掌握國人的健康情況；甚至還能通過葯品流轉，繪制出中國各種戰略資源節點圖。」

5. 僅憑阿里巴巴掌握了很多電子商務數據，就認為這些數據有可能被製作成「瓦解國家安全的導航圖」，是聳人聽聞的說法。

6. 大數據的能力不應該被過度誇大，聲稱「大數據威脅國家安全」的這篇文章，還一個說法是，「阿里巴巴的大數據和雲計算簡直就是有史以來最為強大的情報搜集和分析系統——通過其大數據和雲計算，中國人的一舉一動及行為偏好都可以盡在其掌握之中。」這種說法完全是過分虛誇了大數據的能力。

『伍』 什麼叫大數據 與雲計算有何關系

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

『陸』 大數據和雲計算的關系

大數據與雲計算的概念

大數據

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。

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。關於大數據的話題，基本圍繞三個問題展開：一是數據從哪裡來，二是數據如何進行分析，三是數據如何進行商品化。

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。

雲計算的應用目前正在經歷從IaaS向PaaS和SaaS發展，在用戶分布上也逐漸開始從互聯網企業向廣大傳統企業過渡，未來的市場空間還是非常大的。

大數據與雲計算的聯系

大數據與雲計算經常聯繫到一起，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。

從理論角度來看，二者屬於不同層次的事情，雲計算研究的是計算問題，大數據研究的是巨量數據處理問題，而巨量數據處理依然屬於計算問題的研究范圍，因此，從這個角度來看，大數據是雲計算的一個子領域。

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，大數據也吸引了越來越多的關注。

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。綜上，大數據與雲計算既有不同又有聯系，但在現實中，由於大數據處理時為了獲得良好的效率和質量，常常採用雲計算技術，因此，大數據與雲計算便常常同時出現於人們的眼前，從而造成了人們的困惑。

大數據注重的是數據分析，雲計算是偏向計算機軟硬體架構與應用。大數據方向需要有一定的數學基礎，如果數學不是很好，這個學習起來比較吃力。雲計算需要計算機技術能力較強。兩個方向應該來說都需要良好的數學基礎和編程基礎。

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。

總結，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，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，這二者起到相互依存，互相促進的作用。