云计算大数据移动互联网

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一、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Google后来使用的海量节点聚合技术，这都需要整合海量的服务器资源。通过网络整合并调度分配给用户，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海量数据，如何利用和有效分析这些数据等。

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。。

详细信息：

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：计算资源一种打包计费的方法，比如按照计算和存储分开计量成本，比如传统的公用事业比如电；

自计算：具有自我管理功能的计算系统。

事实上，许多云计算部署都依赖于计算机集群（但在组成、架构、用途和工作方法上与网格有很大不同），并且也吸收了自主计算和效用计算的特点。

人们普遍接受的云计算特点如下：

（1）超大规模

“云”从规模上看，谷歌云计算已经拥有超过百万台服务器，亚马逊、IBM、微软、雅虎等公司的“云”也已超过100万台。都有数十万台服务器。私有企业云通常拥有数百甚至数千台服务器。“云”可以为用户提供前所未有的计算能力。

（2）虚拟化

云计算允许用户在任何地点、使用各种设备获取应用服务。所请求的资源来自“云”，而不是来自固定的、有形的实体。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，我们需要的一切都可以通过网络服务完成，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、计算节点同构互换等措施保证云计算的高可靠性使用。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。借助云支持，可以构建不断发展的应用程序。相同的“云”可以支持不同的云。同时申请。

（5）高扩展性

“云”的规模可以动态扩展，以满足不断增长的应用和用户规模的需求。

（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：阻碍数据过程的有效处理和管理。

5真实性：数据质量

6复杂性：海量数据来自多个渠道

7价值：合理利用大数据创造高价值低成本

如果你想系统地认识大数据，就需要把它彻底、仔细地分解，从三个层次开始：

第一个层次是理论。认知的唯一手段，也是被广泛认可和传播的参考。这里我们将从大数据特征的定义来了解大数据的整体描述和表征；我们将从大数据价值的讨论中深入分析大数据的价值；让我们从大数据隐私这一特殊且重要的问题开始。让我们从一个角度来看待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终体现。在此，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以及即将实现的规划。

参考资料：百度-大数据百科百度-云计算百科

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二、什么是云计算，大数据，互联网和Web大数据：可用于特定任务的数据库。例如，小学生管理数据库可能有姓名、年龄、年级等。如果同时使用多个数据库，可以实现不同的目标。这种链接的数据库集合就是“大数据”云计算：一般的计算机可以做很多工作，但其实质性工作只是“计算”。这种计算工作不是在本地或您的家庭计算机上完成的，而是在互联网上的巨大计算机中心中完成的。这就是“云计算”。为什么是云？