什么是云计算大数据技术与应用

---

一、大数据和云计算是什么意思？**大数据和云计算是什么意思**
大数据和云计算是近年来出现的两个概念。大数据是指难以通过传统手段处理和管理的大规模数据，包括结构化数据和非结构化数据。云计算是一种基于互联网的计算方式，通过对计算资源、数据存储和应用服务的统一管理，可以满足各方面的计算和数据需求。
**大数据和云计算的应用场景**
大数据和云计算已广泛应用于许多领域。例如，在医疗领域，借助大数据和云计算技术，医生可以更准确地诊断和治疗疾病，从而显着提高治疗的有效性和成功率。在金融领域，大数据和云计算可以帮助银行更好地了解客户需求和风险，制定更科学的投融资策略。在物流领域，大数据和云计算可以优化物流路线和运输方式，提高物流效率，降低成本。
**大数据和云计算的发展前景**
未来，大数据和云计算的发展前景非常广阔。随着物联网、人工智能等新技术的不断兴起，大数据云计算将发挥越来越重要的作用。未来，城市、交通、医疗、教育等各个领域都将需要大数据和云计算技术，这也将为大数据和云计算带来更多的机遇和挑战。

---

二、什么是云计算?什么是大数据?二者有何联系?

云计算的关键词是“集成”。无论是使用现在已经非常成熟的传统虚拟机分段技术，还是Google后来使用的海量节点聚合技术，都是通过整合海量的服务器资源，通过网络进行整合，并调度分配给用户，从而解决用户因存储和计算资源不足而产生的问题。

大数据是数据爆发式增长带来的新课题，如何存储当今互联网时代产生的海量数据，如何有效利用和分析这些数据等等。

这样就可以理解两者的关系了。云计算技术是一个容器，大数据就是这个容器里储存的水。大数据依靠云计算技术进行存储和处理。计算性的。

扩展信息：

云计算经常与网格计算、效用计算和自主计算相混淆。

网格计算：分布式计算的一种，由一组松散耦合的计算机组成的超级虚拟计算机，常用于执行大规模任务；

效用计算：IT资源一种打包计费方式，比如像电力等传统公共设施一样，按照计算和存储分开计量成本；

自主计算：具有自我管理功能的计算机系统。

事实上，很多云计算部署都依于计算机集群（但与网格的组成、架构、用途和工作方法有很大不同），同时也吸收了自主计算和效用计算的特点。

人们普遍接受的云计算特点如下：

（一）超大规模

“云”具有具有相当的规模。谷云计算已经拥有超过100万台服务器，亚马逊、IBM、微软、雅虎等的“云”也都拥有数十万台服务器。企业私有云一般拥有数百或数千台服务器。“云”可以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何地点、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”而不是固定的有形实体。应用程序运行在“云”中的某个地方，但用户实际上不需要知道或担心应用程序运行的具体位置。只需一台笔记本电脑或一部手机，我们需要的一切都可以通过网络服务来实现，甚至是超级计算之类的任务。

（三）高可靠性

“云”通过数据多副本、容错、计算节点同构互换等措施保证服务的高可靠性。云计算使用比使用本地计算机更可靠。

（4）通用性

云计算不针对特定应用。在“云”的支持下，可以构建千变万化的应用。同一个“云”可以同时支持不同的应用。应用程序正在运行。

（5）高扩展性

“云”的规模可以动态扩展，以满足应用和用户规模增长的需求。

（六）按需服务

“云”是一个按需购买的庞大资源池；云可以像自来水、电和煤气一样计费。

大数据特点：

1体量：数据的大小决定了所考虑数据的价值和潜在信息；

2类型（Variety））：数据类型的多样性；

3Velocity：指获取数据的速度；

4可变性（Variability）：阻碍数据处理和有效管理的过程。

5真实性：数据的质量

6复杂性：海量数据来自多个渠道

7价值：合理利用大数据以低成本创造高价值

想要系统认识大数据，就必须全面、仔细地分解它，从三个层次开始：

第一个层次是理论。理论是唯一的认知方式，也是被广泛认可和传播的底线。在这里，我们将从大数据特征的定义来了解行业对大数据的整体描述和表征；我们将从大数据价值的探讨中，深刻剖析大数据的珍贵；洞察大数据发展趋势；并从大数据隐私这一特殊而重要的问题出发。从一个角度审视人与数据之间的长期博弈。

第二个层次是技术，它是体现大数据价值的手段，是进步的基石。这里将从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展角度来阐述大数据从采集、处理、存储到结果形成的整个过程。

第三个层次是实践，实践是大数据最终的价值体现。在这里，我们将从互联网大数据、政府大数据、企业大数据和个人大数据四个方面来描述大数据已经展现的美好景象以及即将实现的蓝图。

参考资料：-大数据-云计算