云研究大数据

Ⅰ 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）。

Ⅱ 从云计算的角度分析企业大数据

从云计算的角度分析企业大数据
目前，各大企业对于云计算技术的应用都尤为关注，而基于云的解决方案也为企业提供了巨大的价值，云处理大数据的能力正为企业带来更多的利益，用于供应链的云解决方案中已经很好地说明了这个能力。
在这个解决方案中，数据收集和共享的方法一直是革命性的。在以前，企业要处理由数千家供应商组成的供应链，对通过EDI方式访问企业ERP系统的每一个供应商进行验证。而采用EDI方式，需要对每一个供应商与企业之间的API的匹配情况进行反复的测试，一直到实现供应商与企业之间的全部数据传输和安全授权。此时，供应商将被允许进入企业的ERP系统。但这个流程是费力的和重复性的，并且确实耗费IT资源。
在后来，出现了用于供应链的云解决方案。这个解决方案对全球的数千个供应商和制造商接入保密的网络进行资格预审，而不像以前那样按顺序和反复地逐个审查供应商的资格，云提供商则负责共享的数据池。这个共享的数据池不仅包括交易文件，而且还包括运输和装货单据、订单表格、产品的技术规格和图表，对生产和运输货物流程以及向市场提供服务都至关重要的其它文件。最终结果是在云中有一个包含大数据和小数据的数据库。如果拥有正确的安全权限，每一个允许进入这个网络的人都可以随意访问这些数据。
很少有企业会想到把每一个产品生产商和供应商连接到拥有一个数据库的中心网络中去，但企业在他们的商务流程中看到了这些结果。而今，想要向云网络中增加一个新的供应商的过程只需几个小时便能搞定，而在以前进行EDI认证的时候，需要花费上几个月的时间。通讯中产生的混乱情况在云中比较少，因为每一个参与者都使用同一个云中的数据库。云制造商和供应商网络还能够让许多不同的公司安全地交换标准和大数据。
云采取的方法是：为大数据的每一个部分分配一个名称，让每一个人都可以访问；为这个云网络中的每一个交易伙伴提供一个商业规则。这些规则允许每一个合作伙伴把安全许可和权限分配给与其交换信息的其它机构的个人。
虽然企业采取了有意义的步骤实施这种云解决方案以处理其内部系统不能解决的外部商务流程问题，但企业现在还应该密切关注云已经完成了什么任务和把这些“吸取的教训”应用到自己内部系统以及如何处理大数据等方面。来看看这些教训都有哪些：
A:对数据采取更“民主的”方法不管大数据还是小数据
在云中的中心数据库工作的非常好，因为这个数据库包含与特定业务功能密切相关的大数据和小数据。企业数据集市应该采取同样的方法建造。
B:对大数据安全使用一个业务部门能控制的一种授权方法
把安全授权管理移交给最终业务部门能够创造通讯中的灵活性。然而，为了保持企业的安全标准，应该认真考虑这个问题。在这个过程开始的时候，最好请一位外部的安全遵从法规专家提供咨询意见。
C:追求“单一版本”
无论你在处理结构化、半结构化还是非结构化数据，你能够把越多的信息整合到整个企业的每一个人都可以使用的一套事实、数字和图表中，你就越有可能避免不同的系统发布的不同的数据引起的混乱。在你建立大数据的“数据集市”的时候，有一个极好的机会标准化向这些集市输入的数据并且开始“正确地做这个事情”。

Ⅲ 大数据与云计算应该怎么学

大数据的基础知识，科普类的，自己去买本书就行了，大数据时代这样的书很专多属介绍的大数据的。
另外大数据的技术，如数据采集，数据存取，基础架构，数据处理，统计分析，数据挖掘，模型预测，结果呈现。
当然一些大数据的一些基础知识，比如java和hadoop等等，这个基本得自学。大学里面最接近这些的也就是计算机类专业。

云计算的话，需要学习的知识应该包括但不限于：1、网络通信知识，包括互联网基础建设相关的所有知识；2、虚拟化知识，应该了解硬件运行原理以及虚拟化实现技术；3、数据库技术；4、网络存储技术；5、网络信息安全技术，最起码得明白什么是iso 17799；6、电子商务；7、容灾及备份技术；8、JAVA编程技术；9、分布式软件系统架构。。。

Ⅳ 大数据和云计算有什么关联那个方向最有前景

大数据时代，同时也是互联网、物联网和云计算的时代，可以说，大数据与这三者紧密相关。
如今大数据，云计算已经应用到我们的生活当中，比如有人已经利用大数据抓取人的信息开发出一套系统，当输入某个人的名字的时候，通过大数据抓取到的数据自动生成关于这个人的一首诗。
其实简单地说，大数据用于存储数据，分析数据，处理数据得出有价值的东西。云计算就是利用传统的虚拟机切分性技术，通过将海量的服务器资源通过网络进行整合，然后调度分配给用户，从而解决用户因为存储计算资源不足所带来的问题。
具体两者的关系：云计算进行时是以提取大数据为前提的。随着信息社会，数据量不断增长，技术不断进步，大部分经销商都通过大数据获取了额外利益。那么，在海量数据的提取过程中，如果提取的有利数据成本超过了数据价值本身，这就意味着有价值相当于没价值。那有效降低数据提取过程中的成本云计算就成了不可或缺技术。
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。
从应用角度来看，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。
大数据与云计算前景：
当前整个IT行业对于大数据和云计算人才的需求量还是比较大的，近几年相关方向研究生的就业情况还是比较不错的，一方面岗位级别比较高，另一方面薪资待遇也比较可观，而且薪资待遇正呈现出逐年上升的发展趋势。

Ⅳ 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)云研究大数据扩展阅读：

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。

Ⅵ 大数据和云计算的关系

大数据与云计算的概念

大数据

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。

大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开，涉及到数据的采集、整理、存储、安全、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。关于大数据的话题，基本围绕三个问题展开：一是数据从哪里来，二是数据如何进行分析，三是数据如何进行商品化。

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。

云计算的应用目前正在经历从IaaS向PaaS和SaaS发展，在用户分布上也逐渐开始从互联网企业向广大传统企业过渡，未来的市场空间还是非常大的。

大数据与云计算的联系

大数据与云计算经常联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十数百或甚至数千的服务器分配工作，大数据需要特殊的技术，以有效地处理大量数据。适用大数据的技术，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘电网、分布文件系统、分布式数据库、计算平台、互联网和可扩展的存储系统，大数据指的海量的数据一般日处理PB级别以上，一般用于挖掘，分析，做一些智能性商业板块。

从理论角度来看，二者属于不同层次的事情，云计算研究的是计算问题，大数据研究的是巨量数据处理问题，而巨量数据处理依然属于计算问题的研究范围，因此，从这个角度来看，大数据是云计算的一个子领域。

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，随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。

从应用角度来看，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。综上，大数据与云计算既有不同又有联系，但在现实中，由于大数据处理时为了获得良好的效率和质量，常常采用云计算技术，因此，大数据与云计算便常常同时出现于人们的眼前，从而造成了人们的困惑。

大数据注重的是数据分析，云计算是偏向计算机软硬件架构与应用。大数据方向需要有一定的数学基础，如果数学不是很好，这个学习起来比较吃力。云计算需要计算机技术能力较强。两个方向应该来说都需要良好的数学基础和编程基础。

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。

总结，不管云计算怎样去变化，必然需要依托数据中心实现落地。可以说，云计算是数据中心“叶子”，云计算通过“光合作用”促进数据中心的发展，而数据中心得壮大又为云计算发展提供了坚实的基础，这二者起到相互依存，互相促进的作用。