什么是云计算及大数据(大数据还是云计算)

云计算的关键词是“集成”。无论是采用现在已经非常成熟的传统虚拟机分段技术，还是后来Google使用的海量节点聚合技术，都是通过整合将全网海量服务器资源进行整合、调度并分配给用户，从而解决用户问题存储和计算资源不足造成的。

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庞大数据，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。。

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虚拟超级计算机，常用于执行大规模任务；

效用计算：IT资源打包计费方式，基于计算和存储分别计量成本，如电力等传统公共服务；

自主计算：具有自我管理功能的计算机。

确实，云计算的很多实现都是基于计算机集群的（但它们在组成、架构、目的和网格的工作上有很大不同），并且也吸收了计算自治和效用计算的特点。

人们普遍接受的云计算特点如下：

（一）超大规模

“云”具有相当规模：谷歌云计算已经拥有超过100万台服务器以及亚马逊、IBM、微软、雅虎等的“云”。他们都拥有数十万台服务器。企业私有云通常拥有数百或数千台服务器。“云”可以为用户提供前所未有的计算能力。

（2）虚拟化

云计算帮助用户在任何地点、使用各种终端获取应用服务。所需的资源来自“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，但用户实际上不必知道或关心应用程序运行的具置。只需一台笔记本电脑或手机，我们所需的一切都可以通过服务完成，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。比使用本地计算机更可靠。

（4）通用性

云计算不对特定应用。在“云”的支持下，可以构建不断发展的应用程序。同一“云”可以同时支持多个应用程序。应用程序正在运行。

（5）高扩展性

“云”的规模可以动态扩展，以满足应用和用户的增长需求。

（六）按需服务

“云”是一个巨大的资源池，您可以按需购买；云可以像自来水、电和煤气一样计费。

大数据的特点：

1数据量：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；

3速度：指获取数据的速度；

4可变性：阻碍数据过程的有效处理和管理。

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

如果你想地认识大数据，就必须把它彻底、仔细地分解，从三个层次开始：

个层次是理论。理论是唯一的认知方式，也是被广泛认可、普遍存在的底线。这里我们将从大数据特征的定义来了解行业的一般描述以及大数据的表征；我们将从大数据价值的探讨中，深入剖析大数据的珍贵；我们将详细洞察大数据的发展趋势，并从大数据隐私这个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。技术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、存储到形成结果的整个过程。

第三个层次是实践，实践是大数据价值的体现。这里我们将从互联网大数据、大数据、企业大数据和个数据四个方面来描述大数据所展现的美好景象及其即将实现的蓝图。

参考资料：-大数据-云计算

云计算是一种基于互联网的模型，用于添加、使用和提供相关服务，通常涉及通过互联网提供动态可扩展且通常是虚拟化的资源。云是和互联网的隐喻。

大数据技术的战略意义不在于掌握海量数据信息，而在于对这些有意义的数据进行专业处理。换句话说，如果把大数据比作一个行业，这个行业盈利的关键在于提高数据的“处理能力”，通过“处理”实现数据的“附加值”。
从技术角度来看，大数据和云计算的关系就像同一枚的两面密不可分。大数据无法由单台计算机处理，必须采用分布式架构。其特点在于大数据的分布式数据挖掘。但必须依赖云计算的分布式处理、分布式数据库以及云存储和虚拟化技术。
大数据这个词被越来越多地提及，人们用它来描述和定义信息时代所产生的海量数据，并将这个时代的海量数据称为大数据时代。
随着云时代的到来，大数据（Bigdata）也越来越受到人们的关注。大数据通常用于描述公司创建的大量非结构化和半结构化数据，这些数据需要花费太多时间和金钱才能到关系数据库进行分析。