简述大数据和云计算的关系与区别(云计算和大数据的关系和区别在哪)

大数据和云计算是什么关系？

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。为了方便讨论两者之间的关系，我们先从“计算”和“数据”之间的历史关系开始。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（可编程）的软件和硬件分离的电子产品。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。最初这两项主要任务被集成到不同的应用程序中，由应用程序自己执行，但其缺点是费力、复杂、容易出错、难以更新和转移、工作重复。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，这就是操作系统。操作系统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并独立开发，成为计算机系统的主要软件，也成就了微软的伟大。常见的以UNIX为始祖的现代操作系统有Android、BSD、iOS、Linux、MacOSX、QNX等，还有最初的微软Windows、WindowsPhone以及IBM的z/OS。操作系统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网络服务器。20世纪70年代，计算机的快速发展导致数字数据爆炸式增长，管理“海量”数据成为新的挑战。当采用通用操作系统的文件管理方式进行数据管理时，无论从扩展性、效率还是便利性上，都无法满足管理“海量”数据的需求，应用软件被迫纳入数据管理系统自己设计的。同样，“批量”数据管理由各个应用程序自行完成，但存在费力、复杂、容易出错、更新和传输困难、重复劳动等缺点。于是，一种专门针对“海量”数据管理的通用软件诞生了，即数据库管理系统（DBMS），一种应用系统软件。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，是操作系统的文件管理系统所不具备的。流行的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，非关系型NoSQL模型也存在，但它们没有那么流行。DBMS与文字处理软件一起成为单机时代最重要的应用软件，也使Oracle成为一家大型应用软件公司，大约不到20年前，系统市场运营和数据库的技术和未来似乎如此可预测……一个是微软的世界，另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服务器使用的操作系统最初是为单台机器设计的，但是当扩展到管理本地网络内的多台服务器时很难使用。但当互联网巨头出现并需要Web服务器操作系统来管理数百万台Web服务器时，传统操作系统就难以做到这一点，需要一场“技术革命”。“革命”的结果就是云计算。云计算下有许多概念，其中主要技术之一是虚拟化。虚拟化模式有两种：“虚拟1N”和“虚拟N1”：第一种主要是为了保存，以亚马逊AWS为代表，第二种主要是为了大数据处理，以谷歌GAE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管理和调度服务。它与传统操作系统具有几乎相同的功能，因此常被称为“云计算操作系统”。事实是，云计算操作系统的范围已经扩展到数据中心乃至整个互联网，每台计算机云计算操作系统将云应用（计算机资源）的软硬件分开，各自独立开发，历史再次重演：随着云计算的快速发展，SNS、微博、移动互联网和物联网，具有3V特征的数据爆炸，大数据管理的挑战也首当其冲。同样，为计算而设计的通用云计算操作系统也面临着新的挑战。从历史上看，当计算机面临“海量”数据的挑战时，它们将数据应用与数据管理分开，从而产生了通用的DBMS。现在云计算面临大数据的挑战，也将大数据和大数据的应用分开。数据管理，催生了通用DBMS，即“大型数据库管理系统”的诞生，并逐渐走向通用化、平台化。ATM（异步传输模式）是通信资源匮乏时代的产物，而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，而大数据管理系统是IT资源丰富时代的产物。IT是一种工具，可以工业化供应；数据是一种资源，可以个性化。

什么是云计算？什么是大数据？这两者有何关系？

云计算的关键词是“整合”，无论是使用现在已经非常成熟的传统虚拟机分割技术还是通过Google后来使用的巨节点聚合技术，通过网络整合庞大的服务器资源并将其发送给用户，从而解决用户因存储和计算资源不足而引起的问题。

由于数据的爆炸式增长，大数据成为一个新的课题，如何存储当今互联网时代产生的巨大数据，如何有效地使用和分析这些数据等等。

你可以这样理解双方的关系。云计算技术是一个容器，大数据就是这个容器里盛的水。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：一种分布式计算，一种由一组松散耦合的计算机组成的超虚拟计算机，通常用于执行大规模任务；

效用计算：IT资源一种捆绑和计费的方法，例如通过计算和存储分别衡量成本，很像电力等传统公用事业；

自主计算：具有自我管理功能的计算机系统。

事实上，很多云计算的实现都是基于计算机集群（但在组成、架构、用途和工作方法上与网格有很大不同），同时它也吸收了自动计算和计算的特点。效用计算。

人们普遍接受的云计算特点如下：

（1）规模极其庞大

“云”包括Google云计算拥有超过100万台服务器，而“云”亚马逊、IBM、微软、雅虎……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”可以给用户带来前所未有的计算能力。

（2）虚拟化

云计算支持用户在任意地点接受应用服务，使用多种不同的终端。所请求的资源来自“云”而不是来自固定的物理实体。应用程序在“云”中的某个位置运行，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、可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）灵活性

云计算不针对特定应用。借助“云”，可以构建不断变化的应用程序。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”的规模可以灵活扩展，以满足应用规模增长和用户的需求。

（六）按需服务

“云”是一个巨大的资源，你可以按需购买；云可以像自来水、电、煤气一样充电。

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（Diversity）：数据类型的多样性；

3Velocity：指获取数据的速度；

4可变性：阻碍数据流程的有效处理和管理。

5真实性：数据的质量

6复杂性：来自多个渠道的海量数据

7价值：合理利用大数据创造高价值低成本价值

想要系统识别大数据，就必须全面、仔细、仔细地分析它，从三个层面开始：

第一个层面是理论。理论是唯一的认识途径，也是被广泛认可和普及的基础。在这里，我们将从大数据特征的定义来了解行业大数据的整体描述和特征；我们将从对大数据价值的讨论中深入剖析大数据的价值；更好地认识大数据的发展趋势，从大数据隐私这一特殊而重要的问题入手。从角度考虑人类与数据之间的长期博弈。

第二个层次是技术。技术是展现大数据价值的手段，是进步的基础。这里将从云计算、分布式处理技术、存储技术、认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，实践是大数据根本价值的体现。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角度来描述大数据已经呈现的美好场景和即将实现的蓝图。

参考文献：-大百科百度大数据-云计算