⑴ 大数据和云计算有什么区别和联系
(1)大数据和云计算的概念区别:大数据说的是一种移动互联网和物联网背景下的应用场景,各种应用产生的巨量数据,需要处理和分析,挖掘有价值的信息;云计算说的是一种技术解决方案,就是利用这种技术可以解决计算、存储、数据库等一系列IT基础设施的按需构建的需求,两者并不是同一个层面的东西。
(2)大数据与云计算的关系那么上面说了大数据和云计算的区别,两者之间又有着非常紧密的联系,大数据是云计算非常重要的应用场景,而云计算则为大数据的处理和数据挖掘都提供了最佳的技术解决方案。
⑵ 什么事云计算和大数据的解释
云计算与大数据概述
云计算(cloud computing)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。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。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、互联网轿盯相关,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。
大数据(big data),或称海量数据,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
大数据管理,分布式进行文件系统,如Hadoop、Maprece数据分割与访问执行;同时SQL支持,以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持,在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从慧旦系统需求来看,大数据的架构对系统提出了新的挑战:
1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。
2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计,针对数据仓库访问最优设计,比传统类似平台高出一个数量级以上。
3、整体能耗更低。同等计算任务,能耗最低。
4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节,统一一个部件、器件的品质和标准。
5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。
6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。
云计算与大数据的关系
简单来说:云计算是硬件资源的虚拟化,而大数据是海量数据的高效处理。虽然从这个解释来看也不是完全贴切,但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然,如果解释更形象一点的话,云计算相当于我们的计算机和操作系统,将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。
可以说,大数据相当于海量数据的闭碧和“数据库”,通观大数据领域的发展我们也可以看出,当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展,一句话就是,传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。
大数据的总体架构包括三层:数据存储,数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来,然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。
而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三者相互配合,这让大数据产生最终价值。
不看现在云计算发展情况,未来的趋势是:云计算作为计算资源的底层,支撑着上层的大数据处理,而大数据的发展趋势是,实时交互式的查询效率和分析能力,借用Google一篇技术论文中的话:“动一下鼠标就可以在妙极操作PB级别的数据”,确实让人兴奋不能止。
⑶ 什么是云计算什么是大数据
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。大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理闷乱和处理的数据集合。
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蚂清档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”实质上就是一个网络,云计算就是一种提供资源的网络,使用正耐者可以随时获取“云”上的资源,按需求量使用,并且可以看成是无限扩展的,只要按使用量付费就可以。云计算把许多计算资源集合起来,通过软件实现自动化管理,只需要很少的人参与,就能让资源被快速提供。
在新冠疫情肆虐之际,云计算技术为全球经济、供应链以及远程工作的企业组织提供了支持,使得各项工作得以维持生机。随着越来越多的企业开始采用云计算模式,从云计算向设备传输数据将越来越融入到我们的日常生活中。
大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,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。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
近年来,随着信息化和数据产业的发展,社会上对大数据相关专业的人才需求量持续上升,但是国内真正的大数据方面的专业人才数量非常少,这样的供需不平衡就会导致数据行业产生一个较大的人才缺口,大数据工程师将迎来广阔的就业前景。
⑷ 什么是大数据与云计算
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信洞敬息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之拍念,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”。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
大数据(big data)一词越来越多地被提及,人们用它来袭颤困描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据,而这个海量数据的时代则被称为大数据时代。
随着云时代的来临,大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。大数据(Big data)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。
⑸ 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。
(5)云计算与大数据通俗扩展阅读:
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。
⑹ 如何通俗的理解云计算和大数据
任何新的技术和新的概念,都是两种因素驱动的结果:需求拉动和技术推动。云计算也是如此。云计算的出现不仅仅是厂商炒作的结果,也有其必然性。业务需求的拉动,希望解决业务应用的问题蔽行,云计算本质上是希望解决资源利用率、计算能力不足和成本的问题;技术发展的推动,使得云计算具备了技术上的可行性,技术的发展推动了IT创新的商业价值。
一系列因素在推毁并笑动着云计算向前发展:云计算首先是产业界商业利益推动的结果。目前云计算主要商业模式、技术特点、解决方案都反应了不同的商业诉求;传统IT架构的利用率需要提升;目前的IT运营关键指标显示,IT资产的利用率很低。虚拟化正好是解决这个需求的最佳技术。
云计算的一二三四五概念
为了便于人们更加清晰地理解云计算,我参考美国国家标准技术研究院(NIST)的定义,把它总结成了一二三四五的数字概念。即一个交付模式、二层结构、三种服务形式、四种部署配置模式、五大特征。
“纤含一”是指一个系统云平台、一种商业模式、一个集成的系统、平台、一体化的概念,重点强调平台、系统、集成,业务与IT的融化。“二”是云平台和云服务两层结构。“三”是三种服务模型SaaS、PaaS和IaaS。“四”是四种部署模型公有云、私有云、社区云、混合云。“五”是指云计算具备按需自助服务、资源池化、快速伸缩、按使用量收费的服务、广泛的网络访问五个重要特征。云计算还可以用六个字来概括:智慧、资源、模式。
对云计算的理解
那么该如何对云计算进行理解呢?云计算第一个是基础服务,怎么样利用现有的硬件,就是包括存储,动态的做到优化。逐步搭建一个平台,一定要是开放的平台,包括开源。在这个平台上做创新、服务和管理。第三是高性能计算中心。借助云,庞大的企业可以将信息、数据库、存储以及加工信息的软件保存在一个虚拟的巨大计算机上。而企业只需要将注意力放在商业机会的获取和快速实现上。借助云计算,中国企业可以实现跨越式发展,不需要建立传统架构,直接进入云计算领域。
集团企业云
下面简单介绍一下集团企业云。所谓的“企业云”在技术本质上是“构建了统一的企业底层IT基础架构”。具体而言,企业云可以把企业的IT资源整合为服务,以供企业自己和其他企业来共享使用,从而提高了IT资源的使用率。
另外,企业云可以满足IT对安全性、可靠性、可管理性方面的要求。简而言之,它是一个位于在防火墙之后、基于互联网的商业云技术应用,专门针对于公司环境或者商业环境的计算需求。企业云可以为企业节省开支、降低企业运行的功耗,并且可以对诸如ERP、CRM等管理软件进行动态管理和配置,使其与企业业务发展相一致。
由于企业的架构和业务模式不同,对于集团型企业需要提供简单、快捷的企业云计算服务来满足企业扩张、产业链整合及创新升级需求,企业云计算服务模式让这一希望变为了现实。
“企业云”以满足企业大规模服务、高扩展性、高可靠性、虚拟化和按需服务,实现企业的管控、业务协同、供应链管理、共享服务等。
大数据的意义
云计算使大数据成为可能,大数据能够创造透明度;通过实验来发现需求、呈现可变性和增强绩效;细分客户,采取灵活的行动;用自动算法代替或者帮助人工决策;创新商业模式、产品和服务。管理极端数据的能力将成为企业的核心竞争力,企业越来越多地使用新形式信息,寻找支持商业决策的模式。
⑺ 用一句话,通俗的阐述云计算与大数据之间的关系可以比喻,通俗易懂就好。
云计算:举例:爱迪生发明了电灯以后,但是只能自己用电。为了持内续供电,他制造了发电机、容电线。然而这套供电系统不能进行长距离运输,于是越来越多的个人和企业都开始独立发电,使得小型私人电厂遍地开花,这样一来成本也增高。于是他架设电线开了一家发电厂,也就是“中央电厂”,原先建立私人电厂的企业或个人,就可以避免采购昂贵设备的发电设备,他们只需在网上付费就能用电,而爱迪生的发电厂就可以通过墙面的插头和电信源源不断输送电力。取代私人发电厂的“公共电网”,也就是电气时代的“云计算”。
⑻ 谁能通俗的讲解一下大数据和云计算的区别是什么
云计算 (cloud
computing)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。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此,云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。
对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算,至少可以找到100种解释。
现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义:云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,
进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络,服务器,存储,应用软件,服务),这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。
大数据(big data),是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。
⑼ 什么是云计算和大数据
本教程操作环境:windows7系统、Dell G3电脑。
云计算
云计算(Cloud Computing)是基于互联网的相关服务的芹胡增加、使用和交互模式,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。
对于到底什么叫云计算,有很多种说法。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义:云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问, 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络,服务器,存储,应用软件,服务),这些资源能够被快速提供,只需投入很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。
用通俗的话说,云计算就是通过大量在云端的计算资源进行计算,如:用户通过自己的电脑发送指令给提供云计算的服务商,通过服务商提供的大量服务器进行“核爆炸”的计算,再将结果返回给用户。
云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示租首历互联网和底层基础设施的抽象。因此,云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力,拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心,按自己的需求进行运算。
大数据
大数据(big data),IT行业术语,是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,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、高弊搜增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
⑽ 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。