云计算和大数据怎么通俗说(云计算与大数据有啥关系)

大数据是海量数据的，其获取、存储、管理和分析能力大大超出了传统数据库软件工具的能力。它具有数据规模大、数据流动快、数据类型和数值多样、低密度四大特点。

从技术上讲，大数据和云计算之间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。其特点在于海量数据的分布式数据挖掘。但必须依赖分布式处理、分布式数据库和云存储、云计算虚拟化技术。

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大数据的价值体现在三个方面：

1.向大量消费者提品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销；

2．模式小而美的中小微企业可以利用大数据来改造服务。;

3.在互联网的压力下必须变革的传统企业需要与时俱进，充分利用大数据的价值。

参考：-大数据

云计算是一种添加、使用和交付基于互联网的服务的模型，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。过去，云经常被用来在图表中表示电信，后来它们也被用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算可以让你体验每秒10万亿次的计算，并且借助这种强大的计算能力，你可以模拟核、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本电脑、手机等访问数据中心，根据自己的需求进行计算。
云计算有多种定义。关于云计算到底是什么，至少有100种解释。
目前被广泛接受的是美家标准与技术研究所(NT)的定义：云计算是一种按使用付费的模式，使访问变得可用、方便且按需。,
输入一组共享的、可配置的计算资源（资源包括、服务器、存储、应用程序软件和服务）。只需很少的管理工作或与服务提供商的谈判即可快速提供这些资源。而且互动很少。
大数据是指无法在合理的时间范围内使用传统软件工具捕获、管理和处理的数据。
在VictorMayerSchoenberg和KennCukier的《大数据时代》中，大数据指的是使用随机分析（抽样调查）等捷径，而不是分析和处理所有数据。大数据的4P：容量、速度、多样性和价值。

大数据是云计算的王牌。大数据和云计算的关系引起了一些人的困惑。为了方便讨论两者的关系，我们先从“计算”和“数据”的历史关系说起。因为云计算首先是一种“计算”，大数据首先是一种“数据”，而计算机就是用来“计算”“数据”的。计算机是一种软件定义的电子产品（可编程），软件与硬件分离。计算机设计中的一个重要问题是如何有效地管理CPU、内存、I/O等硬件资源，以及如何让应用程序合理地使用这些资源。这两项主要任务最初嵌入到各种应用程序中并由应用程序本身完成。缺点是费力、复杂、容易出错、升级和移植困难、重复工作。到了20世纪60年代，这些共同的功能开始从应用程序中分离出来，逐渐形成一个共同的软件包，这就是作。作是硬件和应用程序之间的“中间件”，它让应用软件和硬件分离、开发，发展成为核心计算机软件，使微软变得伟大。常见的以UNIX为祖先的现代作有Android、BSD、iOS、Linux、MacOSX、QNX等，还有最初的微软Windows、WindowsPhone和IBM的z/OS。作的工作范围也从原来的计算机扩展到手机、游戏手柄、电视机顶盒、智能汽车、智能眼镜等，以及与云计算密切相关的服务器。20世纪70年代，计算机的快速发展导致数字数据式增长，“海量”数据的管理成为新的挑战。当采用通用作的文件管理来进行数据管理时，无论从扩展性、效率还是便捷性上，都无法满足“海量”数据的管理需求，应用软件嵌入一个数据管理自己设计的。同样，“海量”数据的管理也是由各个应用程序自己完成的。缺点是费力、复杂且容易出错、升级和移植困难、重复工作。于是一种专门对“海量”数据管理的通用软件就出现了，那就是数据库管理（DBMS），一种应用软件。DBMS包括数据库的定义、创建、查询、更新和管理功能，这些功能是数据管理所必需的，是作的文件管理所不具备的。著名的DBMS包括MySQL、PostgreSQL、SQLite、MicrosoftSQLServer、MicrosoftAccess、Oracle、Sybase、dBASE、FoxPro和IBMDB2等，它们都是关系型DBMS。当然，也有非关系型NoSQL模型，但它们并不是那么流行。DBMS与文字处理软件一起成为单机时代最重要的应用软件，也让Oracle成为了一家伟大的应用软件公司。大约不到20年前，作和数据库的技术和市场未来似乎是可以预测的。。一个是微软的世界，一个是甲骨文的世界。但互联网出现了，尤其是万维网变得流行起来。Web服务器所使用的作最初是为单台机器设计的，但当扩展到管理局域网内的多台服务器时就勉强可用了。但当互联网巨头崛起并需要Web服务器作来管理数百万台Web服务器时，传统作却难以做到这一点，需要一场“技术”。“”的结果就是云计算。云计算有很多概念，其中核心技术之一就是虚拟化。虚拟化有两种模式：“1虚N”和“N虚1”。前者主要是为了省钱，以亚马逊AWS为代表；后者主要对大数据处理，以GoogleGAE为代表。云计算的“N虚拟1”模式可以将多台物理计算机虚拟成一台超级计算机，为应用程序提供资源池调度和管理服务。它具有与传统作几乎相同的功能，因此常被称为“云计算作”。只不过云计算作的工作范围已经扩展到了数据中心甚至整个互联网，并将每台计算机作为一种资源来对待和管理。借助云计算作，云应用软件和硬件（计算机资源）可以分离，各自可以开发。历史再次重演。随着云计算、SNS、微博、移动互联网、物联网的快速发展，具有3V特征的数据爆发，大数据管理的挑战也率先到来。同样，为计算而设计的通用云计算作在大数据管理的可扩展性、效率和便利性方面也面临着新的挑战。从历史上看，当计算机面临“海量”数据的挑战时，它们将数据应用和数据管理分开，催生了通用DBMS。如今云计算面临大数据的挑战，也将大数据应用和大数据管理分离，催生了通用DBMS的诞生。“大数据库管理”逐步走向通用化、平台化。ATM（异步传输模式）是通信资源匮乏时代的产物，TCP/IP是通信资源丰富时代的产物。同样，传统的DBMS是IT资源稀缺时代的产物，而大数据管理是IT资源丰富时代的产物。计算是一种工具，可以工业化提供；数据是一种资源，也是一种个性化资产。如果Office、游戏等都是PC

大数据人才需求主要围绕大数据产业链，包括数据采集、组织、存储、安全、分析、呈现和应用等。职位大多集中在大数据平台研发、大数据数据应用开发及大数据分析、大数据运维等多个岗位。大数据本身除了拥有数据、采集和收集一定量的数据外，首先是数据处理、提取、分析、可视化和应用的综合过程。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。关系：大数据常常与云计算联系在一起，因为大数据集的实时分析需要分布式计算框架将工作分发到数十、数百甚至数万台计算机上。大数据和云计算各有侧重点，但从技术架构上来说都是基于分布式存储和分布式处理，因此两者的联系比较紧密。可以说，云计算是工业的引擎，大数据是电力。