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云计算大数据ppt

发布时间:2022-12-18 00:45:11

1. 云计算和大数据的关系

品牌型号:华为MateBook D15
系统:Windows 11

云计算和大数据密不可分,在互联网、医疗保健、教育、能源等行业,特别是在公共服务领域,具有广阔的应用前景。云计算是传统IT技术的突破和创新,解决了大数据面临的问题,通过云计算实现大数据应用的落地。大数据改变了世界,云计算改变了IT。云计算的核心是业务模式,其本质是数据处理技术。

云计算是分布式计算的一种,指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,然后,通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期,简单地说,就是简单的分布式计算,解决任务分发,并进行计算结果的合并。因而,云计算又称为网格计算。通过这项技术,可以在很短的时间内(几秒钟)完成对数以万计的数据的处理,从而达到强大的网络服务。

2. 云计算和大数据的区别

一、云计算与大数据侧重点不同

大数据指无法在一定时间范围内内用常规软件工具进行捕捉、管理和容处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

通过二者的定义我们可以了解到,云计算注重资源分配,是硬件资源的虚拟化;而大数据是海量数据的高效处理。大数据与云计算之间并非独立概念,而是关系非比寻常,无论在资源的需求上还是在资源的再处理上,都需要二者共同运用。

二、云计算与大数据相辅相成

首先,云计算将计算资源作为服务支撑大数据的挖掘,而大数据的发展趋势是对实时交互的海量数据查询、分析提供了各自需要的价值信息;

其次,大数据挖掘处理需要云计算作为平台,而大数据涵盖的价值和规律则能够使云计算更好的与行业应用结合并发挥更大的作用;大数据的信息隐私保护是云计算大数据快速发展和运用的重要前提,而云计算与大数据相结合将可能成为人类认识事物的新的工具。

3. 什么是云计算什么是大数据二者有何联系

云计算的关键词在于“整合”,无论你是通过现在已经很成熟的传统的虚拟机切分型技术,还是通过google后来所使用的海量节点聚合型技术,他都是通过将海量的服务器资源通过网络进行整合,调度分配给用户,从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。

大数据正是因为数据的爆发式增长带来的一个新的课题内容,如何存储如今互联网时代所产生的海量数据,如何有效的利用分析这些数据等等。

他俩之间的关系你可以这样来理解,云计算技术就是一个容器,大数据正是存放在这个容器中的水,大数据是要依靠云计算技术来进行存储和计算的。

(3)云计算大数据ppt扩展阅读:

云计算常与网格计算、效用计算、自主计算相混淆。

网格计算:分布式计算的一种,由一群松散耦合的计算机组成的一个超级虚拟计算机,常用来执行一些大型任务;

效用计算:IT资源的一种打包和计费方式,比如按照计算、存储分别计量费用,像传统的电力等公共设施一样;

自主计算:具有自我管理功能的计算机系统。

事实上,许多云计算部署依赖于计算机集群(但与网格的组成、体系结构、目的、工作方式大相径庭),也吸收了自主计算和效用计算的特点。

被普遍接受的云计算特点如下:

(1) 超大规模

“云”具有相当的规模,Google云计算已经拥有100多万台服务器, Amazon、IBM、微软、Yahoo等的“云”均拥有几十万台服务器。企业私有云一般拥有数百上千台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。

(2) 虚拟化

云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”,而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行,但实际上用户无需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机,就可以通过网络服务来实现我们需要的一切,甚至包括超级计算这样的任务。

(3) 高可靠性

“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性,使用云计算比使用本地计算机可靠。

(4) 通用性

云计算不针对特定的应用,在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用,同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。

(5) 高可扩展性

“云”的规模可以动态伸缩,满足应用和用户规模增长的需要。

(6) 按需服务

“云”是一个庞大的资源池,你按需购买;云可以像自来水,电,煤气那样计费。

大数据特征:

1 容量(Volume):数据的大小决定所考虑的数据的价值和潜在的信息;

2 种类(Variety):数据类型的多样性;

3 速度(Velocity):指获得数据的速度;

4 可变性(Variability):妨碍了处理和有效地管理数据的过程。

5 真实性(Veracity):数据的质量

6 复杂性(Complexity):数据量巨大,来源多渠道

7 价值(value):合理运用大数据,以低成本创造高价值

想要系统的认知大数据,必须要全面而细致的分解它,着手从三个层面来展开:

第一层面是理论,理论是认知的必经途径,也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性;从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在;洞悉大数据的发展趋势;从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术,技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践,实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据,政府的大数据,企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

4. 大数据和云计算的区别

大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开,涉及到数据的回采集、整理、存储、安全、答分析、呈现和应用,岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位。
大数据本身除了要有数据、采集、汇聚一定量的数据之外,更重要的是数据的处理、挖掘、分析、可视化、应用这样一整套的过程。
云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

二者关系:

大数据常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数十、数百或甚至数万的电脑分配工作。大数据和云计算各有不同的关注点,但是在技术体系结构上,都是以分布式存储和分布式计算为基础,所以二者之间的联系也比较紧密。

可以说,云计算充当了工业革命时期的发动机的角色,而大数据则是电。

5. 云计算与大数据介绍(非原创)

一、什么是云计算
二、什么是大数据
三、云计算与大数据、人工智能关系
四、参考文章

云计算(Cloud Computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。典型的云计算提供商往往提供通用的网络业务应用,可以通过浏览器等软件或者其他Web服务来访问,而软件和数据都存储在服务器上。云计算服务通常提供通用的通过浏览器访问的在线商业应用,软件和数据可存储在数据中心。
狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;
广义云计算指服务的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关,也可是其他服务,它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。对云计算的定义有多种说法,“云计算是通过网络提供可伸缩的廉价的分布式计算能力”。

数据(Big Data)又称为巨量资料,指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产,“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

现在的云计算只是在硬件基础上用软件开发的方式完成云部署,大数据这是为了云计算而提供的一种分布式的框架,既基于云计算又为云计算服务

6. 云计算与大数据处理

最近很火的云计算遇上了新潮的大数据,于是关于云计算与大数据直接的关系大家是众说纷纭,现在北京开运联合对于云计算和大数据关系做以下三点认识。

第三,大数据的信息隐私保护是云计算大数据快速发展和运用的重要前提。没有信息安全也就没有云服务的安全。产业及服务要健康、快速的发展就需要得到用户的信赖,就需要科技界和产业界更加重视云计算的安全问题,更加注意大数据挖掘中的隐私保护问题。从技术层面进行深度的研发,严防和打击病毒和黑客的攻击。同时加快立法的进度,维护良好的信息服务的环境。

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