『壹』 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。
『貳』 如何通俗的理解雲計算和大數據
任何新的技術和新的概念,都是兩種因素驅動的結果:需求拉動和技術推動。雲計算也是如此。雲計算的出現不僅僅是廠商炒作的結果,也有其必然性。業務需求的拉動,希望解決業務應用的問題蔽行,雲計算本質上是希望解決資源利用率、計算能力不足和成本的問題;技術發展的推動,使得雲計算具備了技術上的可行性,技術的發展推動了IT創新的商業價值。
一系列因素在推毀並笑動著雲計算向前發展:雲計算首先是產業界商業利益推動的結果。目前雲計算主要商業模式、技術特點、解決方案都反應了不同的商業訴求;傳統IT架構的利用率需要提升;目前的IT運營關鍵指標顯示,IT資產的利用率很低。虛擬化正好是解決這個需求的最佳技術。
雲計算的一二三四五概念
為了便於人們更加清晰地理解雲計算,我參考美國國家標准技術研究院(NIST)的定義,把它總結成了一二三四五的數字概念。即一個交付模式、二層結構、三種服務形式、四種部署配置模式、五大特徵。
「纖含一」是指一個系統雲平台、一種商業模式、一個集成的系統、平台、一體化的概念,重點強調平台、系統、集成,業務與IT的融化。「二」是雲平台和雲服務兩層結構。「三」是三種服務模型SaaS、PaaS和IaaS。「四」是四種部署模型公有雲、私有雲、社區雲、混合雲。「五」是指雲計算具備按需自助服務、資源池化、快速伸縮、按使用量收費的服務、廣泛的網路訪問五個重要特徵。雲計算還可以用六個字來概括:智慧、資源、模式。
對雲計算的理解
那麼該如何對雲計算進行理解呢?雲計算第一個是基礎服務,怎麼樣利用現有的硬體,就是包括存儲,動態的做到優化。逐步搭建一個平台,一定要是開放的平台,包括開源。在這個平台上做創新、服務和管理。第三是高性能計算中心。藉助雲,龐大的企業可以將信息、資料庫、存儲以及加工信息的軟體保存在一個虛擬的巨大計算機上。而企業只需要將注意力放在商業機會的獲取和快速實現上。藉助雲計算,中國企業可以實現跨越式發展,不需要建立傳統架構,直接進入雲計算領域。
集團企業雲
下面簡單介紹一下集團企業雲。所謂的「企業雲」在技術本質上是「構建了統一的企業底層IT基礎架構」。具體而言,企業雲可以把企業的IT資源整合為服務,以供企業自己和其他企業來共享使用,從而提高了IT資源的使用率。
另外,企業雲可以滿足IT對安全性、可靠性、可管理性方面的要求。簡而言之,它是一個位於在防火牆之後、基於互聯網的商業雲技術應用,專門針對於公司環境或者商業環境的計算需求。企業雲可以為企業節省開支、降低企業運行的功耗,並且可以對諸如ERP、CRM等管理軟體進行動態管理和配置,使其與企業業務發展相一致。
由於企業的架構和業務模式不同,對於集團型企業需要提供簡單、快捷的企業雲計算服務來滿足企業擴張、產業鏈整合及創新升級需求,企業雲計算服務模式讓這一希望變為了現實。
「企業雲」以滿足企業大規模服務、高擴展性、高可靠性、虛擬化和按需服務,實現企業的管控、業務協同、供應鏈管理、共享服務等。
大數據的意義
雲計算使大數據成為可能,大數據能夠創造透明度;通過實驗來發現需求、呈現可變性和增強績效;細分客戶,採取靈活的行動;用自動演算法代替或者幫助人工決策;創新商業模式、產品和服務。管理極端數據的能力將成為企業的核心競爭力,企業越來越多地使用新形式信息,尋找支持商業決策的模式。
『叄』 什麼是雲計算什麼是大數據
雲計算又稱為網格計算,通過這項技術,可以在很短的時間內(幾秒鍾)完成對數以萬計的數據的處理,從而達到強大的網路服務。大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理悶亂和處理的數據集合。
雲計算是分布式計算的一種,指的是通過網路「雲」將巨大的數據計算處理程序分解成無數個小程序,然後,通過多部伺服器組成螞清檔的系統進行處理和分析這些小程序得到結果並返回給用戶。
「雲」實質上就是一個網路,雲計算就是一種提供資源的網路,使用正耐者可以隨時獲取「雲」上的資源,按需求量使用,並且可以看成是無限擴展的,只要按使用量付費就可以。雲計算把許多計算資源集合起來,通過軟體實現自動化管理,只需要很少的人參與,就能讓資源被快速提供。
在新冠疫情肆虐之際,雲計算技術為全球經濟、供應鏈以及遠程工作的企業組織提供了支持,使得各項工作得以維持生機。隨著越來越多的企業開始採用雲計算模式,從雲計算向設備傳輸數據將越來越融入到我們的日常生活中。
大數據是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。
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。
近年來,隨著信息化和數據產業的發展,社會上對大數據相關專業的人才需求量持續上升,但是國內真正的大數據方面的專業人才數量非常少,這樣的供需不平衡就會導致數據行業產生一個較大的人才缺口,大數據工程師將迎來廣闊的就業前景。
『肆』 雲計算與大數據的關系
雲計算與大數據是相輔相成的關系。
雲計算和大數據兩者是密切聯系的。從技術角度來看,它們就像硬幣的兩面是密不可分的,因為大數據是沒有辦法單獨處理的,它需要以分布式架構,如果數據非常多就要借用雲計算進行處理分析和儲存。即便如今雲計算不斷發展,但還是不能離開數據作為支撐,二者相輔相成、相互作用。
雲計算和大數據的區別
1、對象不同。雲計算面對的是互聯網資源和應用等,而大數據面對的是數據。
2、作用不同。雲計算則是一種互聯網的虛擬資源存貯,而大數據總的來說是一種信息資產。
3、出現背景不同。雲計算的出現在於用戶服務需求的增長,及企業處理業務能力的提高,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。
4、價值不同。在龐大的數據中挖掘其中有效、有價值的信息這就是大數據的價值,而雲計算的價值則是能幫助企業等壓縮其成本,起到節約效果。
『伍』 大數據和雲計算是什麼關系_如何理解雲計算與大數據之間的關系
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「ElasticMapRece」演示了如何利用CloudElasticComputes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銷虧喊的。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。對虧野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空好。
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