当前位置:首页 > 云计算 > 正文

云计算大数据题库(云计算与大数据考试题库及答案)

云计算、大数据和人工智能之间是什么关系
云计算、大数据和人工智能密不可分,相互影响。
1.云计算和大数据:从技术角度来看,大数据和云计算之间的关系就像同一枚硬币的两面密不可分。大数据的特点是大数据的利用必须依赖云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
2.人工智能与大数据:与之前的很多数据分析技术相比,人工智能技术以神经网络为基础,同时发展多层神经网络,允许深度机器学习。
3.人工智能与云计算:人工智能是程序算法与大数据相结合的产物。云计算是该程序的算法部分,而物联网则是用于收集大数据的本机系统的一部分。可以简单理解为:人工智能=云计算+大数据。随着物联网在生活中的普及,它将成为最大、最准确的数据来源。
如果您想了解更多有关云计算、大数据和人工智能的详细信息,请咨询丹恩教育。大爱教育IT技术培训19年,累计培训学员100万人次,并拥有独创的TTS8.0教学系统,1v1督导,有需要随时跟进学习、交流。紧贴企业需求、企业级项目自主研发的26个课程体系,课程穿插各大厂商真实项目讲解,规范考核企业人才,打造专业学习计划,涵盖关键热点技术。
如果您有兴趣,请点击这里免费学习

最新云计算大数据试题
云计算和大数据概述云计算是添加、使用和提供互联网相关服务的模型,通常涉及提供动态且可扩展的资源,通常通过互联网进行虚拟化。云是网络和互联网的隐喻。过去,云经常被用来用图表来表示电信网络,后来也被用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义的云计算是指IT基础设施的交付和使用模式,是指通过网络以按需且易于扩展的方式获取所需资源;从广义上讲,云计算是指交付和使用模型。服务,是指通过网络按需且易于扩展的方式获取您所需要的服务。这些服务可以是计算机、软件、互联网相关的或其他的。这意味着算力也可以通过互联网作为商品流通。
大数据是指所涉及的数据量非常庞大,以至于无法使用当前的传统软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理和组织成有用的信息。公司业务决策中更积极的目标大数据的4V特征:容量(Volume)、速度(Velocity)、多样性(Variety)和准确性(Veracity)。
从技术角度来看,大数据和云计算的关系就像同一枚硬币的两面密不可分。大数据无法由单台计算机处理,必须采用分布式计算架构。其特殊性在于海量数据的开发,但必须依赖分布式处理、分布式数据库、云存储和云计算虚拟化技术。
大数据管理、分布式文件系统,如Hadoop、Mapreduce数据分割和访问执行;同时,对SQL的支持,支持以Hive+HADOOP为代表的SQL接口,利用云计算构建下一代大数据数据技术数据仓库成为了热门话题。从系统需求来看,大数据架构对系统提出了新的挑战:
1.更大程度的整合。标准机箱尽可能完成特定任务。
2.配置更合理,速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、处理器和网络的均衡设计,以及数据仓库访问的优化设计,比传统同类平台高出一个数量级。
3、综合能耗较低。对于相同的计算任务,能耗是最低的。
4.系统更加稳定可靠。它可以消除各种单点故障并统一组件或设备的质量和标准。
5.管理和维护成本低。数据收集的日常管理完全集成。
6.可规划和可预测的系统扩展和升级的路线图。
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。虽然这个解释并不完全恰当,但是可以帮助不懂这两个名字的人快速理解其中的区别。当然,如果解释清楚一点的话,云计算就相当于我们的电脑和操作系统,将大量的硬件资源虚拟化,然后分配使用。
可以说,大数据相当于海量数据的“数据库”。纵观大数据领域的演进,也可以看出,目前大数据的发展已经朝着与传统数据库的经历类似的方向演化,一句话,就是,数据库传统技术为大数据的发展提供了足够的空间。大数据的发展。
大数据整体架构包括数据存储、数据处理、数据分析三层。数据首先要通过存储层进行存储,然后根据数据的需求和目的建立相应的数据模型和数据分析指标体系,对数据进行分析以产生价值。
中间速度是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实现的。三者相互配合,让大数据产生最终价值。
无论云计算目前发展如何,未来的趋势是:云计算作为下层计算资源,支撑上层大数据处理,大数据的发展趋势是实时交互询问。效率和分析能力,借用谷歌技术文档的话:“在Miaji里移动鼠标就可以挖掘PB级的数据”。这真的很令人兴奋。