云计算和数据库的关系

大数据和云计算这两个词总是在身边，但实际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的数据库。从大数据领域的发展来看，当前大数据的发展一直在朝着与传统数据库的经历类似的方向发展。一句话，传统数据库为大数据的发展提供了足够的空间。

大数据的整体结构包括数据存储、数据处理和数据分析。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。分析指标体系，分析数据并产生价值。

中间时效性是通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成的。三者的配合使得大数据能够产生最终的价值。

大数据与云计算的关系

从技术角度来看，大数据与云计算的关系云计算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。其特点是对海量数据进行分布式数据挖掘，但必须依赖分布式处理、分布式数据库和云存储、云计算的虚拟化技术。

随着云时代的到来，大数据数据越来越受到人们的关注。分析师团队认为，大数据通常用来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之类的框架。

大数据需要特殊的技术才能有效地处理大量能够容忍时间流逝的数据。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。

云计算、大数据和人工智能是相辅相成的，没有这三个要素就无法生存。

云计算相当于人的大脑、物联网的神经中枢。云计算是一种基于互联网的模型，用于添加、使用和提供相关服务，通常涉及通过互联网提供动态可扩展且通常是虚拟化的资源。

大数据相当于人脑从小学到大学存储和存档的海量知识。这些知识只有通过消化、吸收和重构才能创造更大的价值。

人工智能对于一个人来说就像吸收了大量的人类知识（数据），不断深入学习、进化成为专家。人工智能离不开大数据，依靠云计算平台来补充深度学习的演进。

扩展信息

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，需要采用分布式计算架构。其特点在于提取海量数据，但必须依赖分布式处理、分布式数据库、云存储、云计算虚拟化技术。

云计算早期，简单来说就是简单的分布式计算，解决任务的分发，合并计算结果。因此，云计算也称为网格计算。通过该技术可以在很短的时间（几秒）内处理数万个数据，从而获得强大的网络服务。