云计算的关键词是“集成”。通过网络整合并调度分发给用户,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引发的新课题,如何存储当今互联网时代产生的海量数据,如何有效利用和分析这些数据等。
这样就可以理解两者的关系了。
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,由一组松散连接的计算机组成的超级虚拟计算机,常用于执行大规模任务;
服务核算:IT资源打包和计费的方法,例如像电力等传统公共设施一样,通过计算和存储分别计量成本;
自主计算:具有自我管理功能的计算机系统。
事实上,很多云计算的部署都依赖于计算机集群(但与工作网络的组成、架构、目的和方法有很大不同),同时也吸收了自主计算和服务计算的特点。
人们普遍接受的云计算特点如下:
(1)规模极其庞大
“云”有规模巨大谷歌云计算已经拥有超过100万台服务器,亚马逊、IBM、微软、雅虎等公司的“云”也已超过100万台。他们都拥有数十万台服务器。企业私有云一般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
云计算支持用户在任何地点、使用不同的终端获取应用服务。所需的资源来自云端,而不是来自固定的有形实体。应用程序运行在云中的某个位置,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一部手机,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。
(3)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高云使用的可靠性比云更可靠使用您的本地计算机。
(4)通用性
云计算不针对特定应用在“云”的支持下,同时不断改变应用的应用。
(5)高扩展性
云规模可动态扩展,满足应用需求和用户规模增长。
(6)按需服务
“云”是您按需购买的一大组资源,云可以像自来水、电、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数据的价值和潜在信息
2类型(Variety)):数据类型的多样性
3Speed:指数据接收的速度
4Variability(可变性):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:大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
如果你想系统地了解大数据,就必须全面仔细地分解它,从三个层次开始:
第一个层次是理论,这是理解大数据的必由之路。知道,也是广为人知和传播的基础。在这里,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特征;并从大数据隐私这个特殊而重要的问题出发,考虑人与数据之间的长期博弈。
第二个层次是技术,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,实践是大数据最终价值的体现。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未来实现的规划。
参考资料:-大数据-云计算
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