云计算与大数据中间的关系(云计算与大数据的关系如何研究)

大数据和云计算这两个词总是存在，但事实上，很多人往往会混淆云计算和大数据之间的关系。云计算和大数据是什么关系？

大数据相当于大数据数据库。从大数据领域的发展来看，目前大数据的发展已经朝着与传统数据库的经历类似的方向发展。。一言以蔽之，传统数据库就是大数据。发展提供了足够的空间。

大数据的整体结构包括数据的存储、处理和分析。数据首先要通过存储层进行存储，然后根据数据需求和目标建立相应的数据模型和数据。分析公制，分析数据并产生价值。

中等速度辅以强大的并行计算和分布式计算。中间数据处理层提供的能力。三者的配合让大数据产生最终的价值。

大数据和云计算的关系

从技术角度来看从我们的角度来看，大数据和云计算的关系就像硬币的两面一样紧密。

大数据是不可避免的。它无法由单台计算机处理，必须采用分布式结构。其特点是分布式数据挖掘大量数据，但必须依赖分布式处理、分布式数据库和云存储，以及云计算虚拟化技术。

随着云时代的到来，大数据正在吸引越来越多的关注。分析师团队认为，大数据通常用于表示企业创建的大量非结构化数据和半结构化数据。

大数据分析通常与云计算联系在一起，因为大数据的实时分析数据集需要分布在数十、数百甚至数千台计算机上的Mapreduce等框架。

大数据需要特殊的技术才能高效。处理大量可以承受时间流逝的数据。适合大数据的技术包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可用性、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。

大数据和云计算的技术架构都是基于分布式存储和分布式计算，因此两者之间的关系相当密切。

从技术上讲，大数据和云计算之间的关系就像同一枚硬币的两面密不可分。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。

从应用角度看，大数据是云计算的应用案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。

云计算的特点

需要强调的是，虚拟化打破了时间和空间的界限，是云计算最重要的特征。虚拟化技术包括应用虚拟化和资源虚拟化。众所周知，物理平台和应用部署环境之间没空间联系。通过虚拟平台完成数据的备份、传输和扩展，以供相应终端的操作。

2.可以动态扩展。

云计算具有高效的计算能力。在原有服务器上添加云计算功能，可以快速提升计算速度，最终达到动态扩展虚拟化水平以扩展应用的目的。

3.按需分发。

计算机包含许多应用程序、软件程序等。不同的应用对应不同的数据资源库，因此运行不同应用的用户需要强大的计算能力来使用资源，而云计算平台可以基于用户来使用资源。需要快速配备计算能力和资源。

4.高灵活性。

目前市场上大多数IT资源、软件和硬件都支持虚拟化，例如存储网络、操作系统以及开发软件。虚拟化元素在云系统资源的虚拟池中进行整合和理。可见云计算具有非常强的兼容性。不仅兼容低配置机器和不同厂家的硬件产品，还可以通过外设实现更高性能的计算。

在大数据时代，并不是每个人都应该知道云计算这个词。当大数据出现时，我们经常会看到云数据。

什么是大数据

大数据（bigdata）是指在一定时间内用普通软件工具无法捕获、管理和处理的数据集合。它需要新的处理模型以及大容量、高增长率和多样化的信息对象，具有更强的决策能力、洞察发现能力和流程优化能力。

IBM5V提出了大数据的特点：速度）、多样性（多样性）、Value（价值）、Veracity（真实性）。

个人理解：大数据在信息爆炸的时代，要从更深层次上更加经济地发展。频率高、容量大、结构多样，要获取数据的价值和类型，需要设计下一代技术结构，进行思想转变和技术创新。

什么是云计算

云计算增强服务它基于基于网络的部署和交付模型，通常依赖于通过可扩展和虚拟化网络提供动态、灵活的容量。(NIST)：云计算是一种按使用付费的模式。该模型提供对可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件和服务）的及时、及时和必要的网络访问，并且这些资源可以快速配置。