⑴ 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。
⑵ 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。
⑶ 雲計算和大數據的區別
一、雲計算與大數據側重點不同
大數據指無法在一定時間范圍內內用常規軟體工具進行捕捉、管理和容處理的數據集合,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。
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。
通過二者的定義我們可以了解到,雲計算注重資源分配,是硬體資源的虛擬化;而大數據是海量數據的高效處理。大數據與雲計算之間並非獨立概念,而是關系非比尋常,無論在資源的需求上還是在資源的再處理上,都需要二者共同運用。
二、雲計算與大數據相輔相成
首先,雲計算將計算資源作為服務支撐大數據的挖掘,而大數據的發展趨勢是對實時交互的海量數據查詢、分析提供了各自需要的價值信息;
其次,大數據挖掘處理需要雲計算作為平台,而大數據涵蓋的價值和規律則能夠使雲計算更好的與行業應用結合並發揮更大的作用;大數據的信息隱私保護是雲計算大數據快速發展和運用的重要前提,而雲計算與大數據相結合將可能成為人類認識事物的新的工具。
⑷ 什麼是雲計算和大數據
本教程操作環境:windows7系統、Dell G3電腦。
雲計算
雲計算(Cloud Computing)是基於互聯網的相關服務的芹胡增加、使用和交互模式,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。
對於到底什麼叫雲計算,有很多種說法。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。
用通俗的話說,雲計算就是通過大量在雲端的計算資源進行計算,如:用戶通過自己的電腦發送指令給提供雲計算的服務商,通過服務商提供的大量伺服器進行「核爆炸」的計算,再將結果返回給用戶。
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,後來也用來表示租首歷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。
大數據
大數據(big data),IT行業術語,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、高弊搜增長率和多樣化的信息資產。
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)這樣捷徑,而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(低價值密度)、Veracity(真實性)。
⑸ 什麼是雲計算什麼是大數據二者有何聯系
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。
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。
(5)大數據雲計算代表什麼擴展閱讀:
雲計算常與網格計算、效用計算、自主計算相混淆。
網格計算:分布式計算的一種,由一群鬆散耦合的計算機組成的一個超級虛擬計算機,常用來執行一些大型任務;
效用計算:IT資源的一種打包和計費方式,比如按照計算、存儲分別計量費用,像傳統的電力等公共設施一樣;
自主計算:具有自我管理功能的計算機系統。
事實上,許多雲計算部署依賴於計算機集群(但與網格的組成、體系結構、目的、工作方式大相徑庭),也吸收了自主計算和效用計算的特點。
被普遍接受的雲計算特點如下:
(1) 超大規模
「雲」具有相當的規模,Google雲計算已經擁有100多萬台伺服器, Amazon、IBM、微軟、Yahoo等的「雲」均擁有幾十萬台伺服器。企業私有雲一般擁有數百上千台伺服器。「雲」能賦予用戶前所未有的計算能力。
(2) 虛擬化
雲計算支持用戶在任意位置、使用各種終端獲取應用服務。所請求的資源來自「雲」,而不是固定的有形的實體。應用在「雲」中某處運行,但實際上用戶無需了解、也不用擔心應用運行的具體位置。只需要一台筆記本或者一個手機,就可以通過網路服務來實現我們需要的一切,甚至包括超級計算這樣的任務。
(3) 高可靠性
「雲」使用了數據多副本容錯、計算節點同構可互換等措施來保障服務的高可靠性,使用雲計算比使用本地計算機可靠。
(4) 通用性
雲計算不針對特定的應用,在「雲」的支撐下可以構造出千變萬化的應用,同一個「雲」可以同時支撐不同的應用運行。
(5) 高可擴展性
「雲」的規模可以動態伸縮,滿足應用和用戶規模增長的需要。
(6) 按需服務
「雲」是一個龐大的資源池,你按需購買;雲可以像自來水,電,煤氣那樣計費。
大數據特徵:
1 容量(Volume):數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息;
2 種類(Variety):數據類型的多樣性;
3 速度(Velocity):指獲得數據的速度;
4 可變性(Variability):妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
5 真實性(Veracity):數據的質量
6 復雜性(Complexity):數據量巨大,來源多渠道
7 價值(value):合理運用大數據,以低成本創造高價值
想要系統的認知大數據,必須要全面而細致的分解它,著手從三個層面來展開:
第一層面是理論,理論是認知的必經途徑,也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性;從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在;洞悉大數據的發展趨勢;從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。
第二層面是技術,技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。
第三層面是實踐,實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據,政府的大數據,企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。