大数据与云计算技术介绍(大数据与云计算的现状与发展)

大数据与云计算的区别

大数据技术是指从不同类型的数据中快速获取有价值信息的能力。适用于大数据的技术包括大规模并行处理（MPP）数据库、数据挖掘网格、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。
云计算是一种基于互联网的模型，用于添加、使用和交付相关服务，通常涉及通过互联网提供动态可扩展和虚拟化资源。云是网络和互联网的隐喻。过去，云经常被用来绘制电信网络图，但后来它也被用来表示互联网和底层基础设施的抽象。

如何通俗地理解云计算和大数据？

每一项新技术、新概念都是需求拉动和技术推动两个因素的结果。这同样适用于云计算。云计算的兴起不仅是厂商炒作的结果，更是其必然性。以业务需求为驱动，希望解决业务应用问题。云计算本质上希望解决资源利用、算力不足和成本问题；技术发展的推动使得云计算在技术上成为可能。技术的演进提升IT创新的商业价值。

推动云计算发展的因素有很多：云计算主要是行业商业利益的结果。目前云计算的主要业务模式、技术特点和解决方案反映了不同的业务需求；传统IT架构的利用率必须提高；当前IT运营关键指标显示，IT资产利用率很低。虚拟化是满足这一需求的最佳技术。

云计算的一、二、三、四、五概念

为了方便大家更清楚地理解云计算，我参考国科院的定义标准与技术(NIST)并对其进行总结。它成为一、二、三、四和五的数字概念。即一种交付模型、两层结构、三种服务形态、四种部署配置方式、五种主要功能。

“一”是指系统云平台、业务模型、集成系统、平台和集成理念，重点是平台、系统、业务与IT的集成和集成。“二”是指云平台和云服务的两层结构。“三”是指SaaS、PaaS、IaaS三种服务模式。“四”是指公有云、私有云、共享云、混合云四种部署模式。“五”是指云计算的五个重要特征：按需自助、资源池化、快速扩展、按使用付费、广泛的网络接入。云计算也可以用六个词来概括：智慧、资源、模式。

理解云计算

那么如何理解云计算呢？云计算是第一个基础服务。如何使用现有硬件（包括存储）对其进行动态优化。逐步构建一个平台，它必须是一个开放的平台，包括开源。在这个平台上做创新、做服务、做管理。三是高性能数据中心。借助云，大公司可以在巨型虚拟计算机上存储信息、数据库以及用于存储和处理信息的软件。公司只需专注于获取和快速实现商机。借助云计算，中国企业无需建立传统架构即可实现跨越式发展，直接进入云计算领域。

集团企业云

下面简单介绍一下集团企业云。所谓“企业云”本质上是“构建统一的企业底层IT基础设施”。具体来说，业务云可以将企业的IT资源整合为服务，供企业自身和其他企业共享使用，从而提高IT资源的利用率。

此外，企业云可以满足IT对安全性、可靠性和可管理性的要求。简而言之，它是一种放置在防火墙后面的基于互联网的商业云技术应用程序，专门针对企业或商业环境的计算需求。企业云可以为企业节省资金，降低业务运营的功耗，并且可以动态管理和配置ERP、CRM等管理软件，使其与公司业务发展相一致。

由于企业结构和业务模式的不同，集团企业必须为企业提供简单、快速的云计算服务，以满足企业扩张、产业链整合和创新升级的需求。企业云计算服务模式让这些希望成为现实。

“企业云”满足企业大规模服务、高扩展性、高可靠性、虚拟化、按需服务的需求，实现企业管控、业务协同、供应链管理、共享服务、

大数据的重要性

云计算使大数据成为可能，大数据可以创造透明度；通过实验发现需求、呈现变化并提高绩效；细分客户，灵活行动；使用自动算法代替或辅助人工决策；创新商业模式、产品和服务。处理极端数据的能力将成为企业的核心竞争力，企业越来越多地使用新形式的信息并寻找模式来支持业务决策。

云计算和大数据有什么区别？

许多人无法区分云计算和大数据的功能。那么云计算和大数据是什么关系呢？今天我就给大家简单分析一下。
云计算：云计算通过互联网向全球用户提供计算能力和存储服务，为互联网上的信息处理提供硬件基础。云计算，简单的说，就是把硬盘、CPU放在自己的电脑上或者互联网上公司的服务器上，称之为统一的、动态的，如今比较出名的云计算服务商就是亚马逊的AWS。
大数据：大数据利用日益成熟的云计算技术，从浩瀚的互联网信息海洋中提取有价值的信息，进行信息归纳、检索和整合，为互联网信息处理提供软件基础。大数据，简单来说，就是将所有数据放在一起进行分析、查找相关性并做出预测。这里的所有数据均对应于以往抽样调查获得的部分数据。
云计算与大数据的关系：
云计算是基础。没有云计算，就无法实现大数据的存储和计算。大数据是一种应用。没有大数据，云计算就缺乏目的和价值。两者都需要人工智能的参与，这是订购互联网信息系统后的商业应用。这就是：云计算、大数据真正的风口！
商业智能中的智能从何而来？其中一种方法就是利用大数据作为工具，对大量的数据进行处理，得出一些相关性的结论，并从这些相关性中得到答案。因此，大数据是商业智能的工具。大数据需要分析大量的数据，这对系统的计算能力和处理能力要求非常高。传统方法需要超级计算机进行处理，但这会导致计算能力可用时时闲时忙。存在时间不足的问题，而云计算的弹性扩展和水平扩展模型非常适合算力的按需调用，因此云计算为大数据提供了算力和资源的物质基础。