云计算的各种数据位于哪里显示(学云计算还是学大数据)

---

一、哪种云存储技术通常用于存储结构化数据,并提供sql查询功能

在云存储技术中，经常使用关系数据库来存储结构化数据并提供SQL查询功能。在云计算领域，这种数据库服务通常被称为“云数据库”或“数据库即服务”。

结构化数据是指可以存储在表或关系数据结构中的数据。这类数据有明确的字段和类型，如姓名、地址、电话号码等。MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer和MicrosoftAzureSQL数据库等关系数据库旨在处理此类数据。

关系数据库使用SQL（结构化查询语言）作为查询和管理数据的标准语言。SQL是一种功能强大的语言，用于执行各种数据库操作，包括插入、查询、更新和删除数据。通过SQL，用户可以轻松地管理和操作大量的结构化数据。

在云环境中，关系数据库通常提供高可用性和可扩展性，即使在数据量大幅增加时也能确保高性能。此外，许多云服务提供商提供自动备份、恢复和灾难恢复功能，以确保数据的安全性和完整性。

云存储技术的优点：

1．可扩展性：传统存储系统以及额外节点的水平扩展对容量、性能以及（例如在NAS中）文件和对象都有负面影响。但是，云存储技术可以轻松地根据需求扩展存储容量，并且性能和性能较差。文件/对象限制2.灵活性：云存储技术可以容纳更多的元数据，并快速为特定业务和系统功能提供出色的定制数据控制，使用户可以根据自己的需求灵活地定制元数据，并为特定业务和系统提供对数据的出色定制控制。系统功能3.多租户：云存储的一个显着优势是，自定义元数据提供了前所未有的安全层，每个对象或文件都充当自治数据实例，为不同各方提供了多种可能性。受控和限制的访问策略。

提供动态和静态的集成加密。一些云存储服务还包括纠删码以增加另一层安全性。即使有人能够破解加密，也必须屏蔽至少12个数据流，甚至最多64个数据流，这对于读取来说是极其困难的。

---

二、大数据，云计算中的海量数据是哪里来的？它们都是用于数据存储和处理的；它们都需要大量的存储和计算资源，因此都采用了海量数据存储技术、海量数据管理技术、MapReduce等并行处理技术。因此，云计算和大数据是同一枚硬币的两个侧面。云计算是大数据的IT基础，大数据是云计算的杀手级应用。