如何正确看待大数据与云计算技术

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一、大数据和云计算是什么？云计算和大数据是同一枚硬币的两个侧面。大数据正在全球范围内引发深刻的技术和商业变革。就像云计算的兴起一样，大数据并不是一个突然出现的新概念。“云计算和大数据是同一个硬币的两个侧面，云计算是大数据的IT基础，大数据是云计算的杀手级应用。”张亚勤说。云计算是大数据增长的驱动力。另一方面，随着数据变得越来越复杂、越来越实时，就需要云计算来处理它，所以两者是相辅相成的。。
30年前，存储1TB（约1,000GB）的成本约为16亿美元。现在只需花费不到100美元将其存储在使用云计算挖掘和分析的云上，这只是死数据，没有多大价值。
当前，云计算已经开始流行，并成为IT行业的主流技术。其本质在于，它是在计算量越来越大、数据越来越多、动态性越来越大的背景下诞生的。更实时需要基础设施和业务模型。个人用户将文档、照片、视频和游戏档案上传到“云端”永久存储。和服务并不是什么新鲜事。可以说，云是一棵长满大数据的苹果树。大数据的兴起正在全球范围内引发深刻的技术和商业变革。从技术上讲，大数据改变了从数据中提取信息的传统方式。“在技术领域，过去我们更多依赖建模方法，现在可以大规模借用数据，利用统计方法，预计语音识别、机器翻译等技术领域将在大数据领域取得新进展。”数据时代。”张亚勤解释道。机器学习在搜索引擎和在线广告中发挥着重要作用，被认为是大数据发挥真正价值的领域。通过从大量数据中统计分析人类的行为和习惯，计算机可以更好地学习模拟人类智能。。随着语音、视觉、手势和多点触控等自然用户界面越来越流行，计算机系统配备了类似人类的感知能力，并且其看到、听到和理解人类用户的能力不断提高。人们对计算机系统的认知不断增长，再加上大数据和机器学习的进步，使得当今的计算机系统能够开始理解人类用户的意图和背景。“这使得计算机能够真正帮助我们，甚至代表我们工作。”在商业模式方面，张亚勤认为，对于商业竞争的参与者来说，大数据意味着令人兴奋的商业和服务创新机会。零售连锁企业和电商巨头在大数据挖掘和营销创新方面有很多成功案例。他们都是具有极其敏锐的商业头脑和勇于投资未来的公司，并因此获得了丰厚的回报。IT产业链的分工和主导地位也因大数据而产生了重大影响。过去，移动运营商和互联网运营商掌握着大量不同的用户行为和习惯数据，在IT产业链中发挥着核心作用。在大数据时代，如果移动运营商不能挖掘数据的价值，他们可能会完全管道化。运营商与更了解用户需求的第三方开发商之间的互利共赢模式已达成一定共识。

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二、如何理解信息时代，大数据云计算，互联网1.云计算
云计算（云计算）是基于互联网的添加、使用和提供相关服务的模型，通常涉及通过互联网提供动态的、易于扩展且通常是虚拟化的资源。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，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以实现每秒10万亿次计算。有了如此强大的计算能力，就可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本电脑、手机等方式访问数据中心。并根据您的需要进行计算。
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。现阶段广泛接受的定义是美国国家标准与技术研究所（NIST）的定义：云计算是一种付费模式，提供可用的、负担得起的、按需的网络访问并且是可配置的（资源包括网络、服务器、存储、应用程序软件、服务）可以通过最少的管理工作或与服务提供商的最少交互来快速配置。
2.大数据
大数据（bigdata）是指无法在可访问的时间范围内用常规软件工具获取、管理和处理的数据集合。
在ViktorMeyer-Schoenberg和KennethCukier撰写的《大数据时代》中，大数据是指利用所有数据进行分析，而不需要随机分析（抽样调查）等捷径。大数据的4V：容量、速度、多样性和价值。
3.两者的关系：
大数据的重点是数据。必须成功分析大量数据才能获得正确的分析值。云计算利用云将许多事物聚集在一起并提供许多人可以使用的服务。云计算提供使用价值。两者密不可分。云中生成的数据量巨大为了从海量数据中产生价值，需要进行大数据分析。

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三、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，还是后来Google使用的海量节点聚合技术，这都是通过海量服务器资源的整合来完成的。它们通过网络集成、调度并分配给用户，从而解决用户因存储和计算资源不足而带来的问题。

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系统。

确实，云计算的很多实现方式都是基于计算机集群（但它们在组成、架构、用途和网格的工作方法上有很大不同），并且也吸收了计算自主和效用计算的特点。

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，但用户实际上不需要知道或关心应用程序运行的具体位置。只需一台笔记本电脑或手机，我们所需的一切都可以通过网络服务完成，甚至包括超级计算之类的任务。

（三）高可靠性

“云”通过数据多副本、容错、计算节点同构可互换等措施，保证所使用服务的高可靠性。比使用本地计算机更可靠。

（4）通用性

云计算不针对特定应用。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。

（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的增长需求。

（6）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体量：数据的大小决定了所考虑的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（Variability）：阻碍了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

如果你想系统地认识大数据，就必须把它彻底、仔细地分解，从三个层次开始：

第一个层次是理论，只有一种认知途径，也是被广泛认可和广泛使用的基线。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；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最大体现。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