大數據雲計劃是什麼

⑴ 大數據與雲計算應該怎麼學

大數據的基礎知識，可以通過閱讀科普書籍來獲得，這些書籍介紹了大數據時代的基本概念。對於大數據技術的學習，主要包括數據採集、數據存儲、基礎架構、數據處理、統計分析、數據挖掘、模型預測和結果呈現。其中，一些基本的大數據技術知識，如Java和Hadoop，需要自學掌握。

大學中，計算機類專業的課程設置最接近這些領域。因此，想要深入了解大數據技術，可以考慮選擇計算機科學或相關專業的課程。

雲計算的學習內容廣泛，涉及網路通信、虛擬化、資料庫技術、網路存儲、網路信息安全、電子商務、容災及備份技術以及Java編程技術等。具體來說，需要了解互聯網的基礎建設知識，掌握硬體運行原理和虛擬化實現技術，熟悉資料庫管理、網路存儲方案、信息安全防護措施以及電子商務的基本概念。此外，還需要掌握容災及備份技術，以及Java編程技能。

分布式軟體系統架構是雲計算中非常重要的一部分，它涉及到如何在多個計算機之間有效地分配和管理資源，以實現高效的數據處理和存儲。掌握這部分知識有助於更好地理解和應用雲計算技術。

學習大數據和雲計算技術需要付出一定的時間和精力，建議制定合理的學習計劃，並根據自己的實際情況選擇合適的學習路徑。

⑵ 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。

⑶ 什麼是大數據技術大數據的概念

大數據技術是指大數據的應用技術，涵蓋各類大數據平台、大數據指數體系等大數據應用技術。

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。

隨著雲時代的來臨，大數據也吸引了越來越多的關注。分析師團隊認為，大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據，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。

大數據分析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、數百或甚至數千的電腦分配工作。

(3)大數據雲計劃是什麼擴展閱讀：

大數據的三個層面：

1、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。

2、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。

3、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。

參考資料來源：網路-大數據

⑷ 什麼是大數據。。大數據是什麼

大數據，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、管理內和處理的數據集合，容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。

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）。



(4)大數據雲計劃是什麼擴展閱讀：
大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。

據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長60%。

大數據就是互聯網發展到現今階段的一種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心，在以雲計算為代表的技術創新大幕的襯托下，這些原本看起來很難收集和使用的數據開始容易被利用起來了。

⑸ 雲計算就業怎麼樣

雲計算時代對人才的需求日益增長，專家預測未來五年內，相關職位每年將以26%的速度增加。目前，雲計算、大數據、人工智慧等新一代信息技術產業的人才缺口約為150萬，預計到2050年，這一數字將增至950萬。這表明雲計算行業擁有非常廣闊的前景。

雲計算相關的崗位多種多樣，其中雲架構師是一個重要角色。雲架構師負責領導雲計算項目的開發和部署，確保系統的可擴展性、可靠性和安全性。他們需要具備計算機科學或工程專業的本科背景，擁有10年以上大規模多平台網路經驗，精通Shell、VBScript、Perl或Python、Linux和Windows等技術，並具備設計、部署和管理虛擬化環境的經驗。

雲計算軟體工程師則是另一重要角色。他們負責設計和開發面向雲服務的分布式軟體。應聘條件包括計算機科學或工程本科，兩年以上的軟體開發職業經歷，ETL工具使用經驗，系統配置和自動化部署技術經驗，Linux/Unix操作系統編程經驗，以及精通至少一門匯編語言。

此外，雲計算銷售也是一大重要崗位，包括雲計算銷售經理、銷售顧問和銷售代表等。這些角色需要具備強大的市場推廣能力和銷售技巧，能夠幫助公司擴大客戶基礎。

在眾多職位中，雲計算工程師是一個總括性術語，涵蓋了許多更具體的角色，如雲計算架構師、雲安全工程師等。進一步細分後，還有解決方案架構師、開發運維工程師、高級系統工程師、信息技術架構師和企業架構師等職位。

雲計算工程師通常負責公司雲計劃的各個方面，從概念化、規劃到設計、實施、優化和管理，再到故障排除和持續支持。他們不僅需要具備深厚的雲計算技術知識，還要具備出色的溝通和團隊協作能力。

總之，雲計算行業正在迅速發展，對各類專業人才的需求也在不斷增加。對於希望在這個領域發展的專業人士來說，這是一個充滿機遇的行業。