云计算和大数据是什么意思(云计算和大数据有啥区别)

云计算和大数据的区别云计算和大数据概述云计算（云计算）是基于互联网的相关服务的添加、消费和交付模型，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。云是网络和互联网的隐喻。过去，云经常被用来用图表来表示电信网络，但后来它也被用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义的云计算是指IT基础设施即服务的提供和使用模式，是指通过网络以需求为基础、易于扩展的方式。能够获得您需要的服务。此类服务可以是IT、软件、互联网或其他服务。这意味着算力也可以作为商品在互联网上流通。
大数据或海量数据是指数据量非常大，以至于使用当前主流软件工具无法在合理的时间内捕获、管理、处理和组织成有用信息的数据。在公司决策中设定更积极的目标的信息。大数据的4V特征：数量、速度、多样性和准确性。
从技术角度看，大数据和云计算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，必须采用分布式计算架构。其特点是挖掘大数据，但必须基于云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
大数据管理、Hadoop、Mapreduce等分布式文件系统数据切分和访问执行；同时SQL支持，SQL接支持，以Hive+HADOOP为代表，利用云计算构建下一代大数据技术数据仓库已经成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1．更大程度的整合。标准机箱最大程度地执行特定任务。
2.配置更合理，速度更快。内存、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络的均衡设计以及数据仓库访问的优化设计比传统同类平台高出一个数量级以上。
3.总体能耗较低。对于相同的计算任务，能耗是最低的。
4.系统更加稳定可靠。它可以消除各种单点故障并统一组件或设备的质量和标准。
5.管理和维护成本低。数据收集的日常管理完全集成。
6.可预测、可预测的系统扩展和升级路线图。
云计算与大数据的关系
简单来说，云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是对大量数据的高效处理。虽然这个解释并不完全准确，但是可以帮助不懂这两个名字的人快速理解其中的区别。当然，如果解释得更形象一些的话，云计算就相当于我们的电脑和操作系统将大量的硬件资源虚拟出来，然后分配使用。
可以说，大数据对应的是拥有海量数据的“数据库”。如果我们看一下大数据的发展，我们也可以看到，目前大数据的发展正在朝着与传统数据库类似的某个方向发展。一句话：传统数据库为海量数据的发展提供了足够的空间。
大数据整体架构包括数据存储、数据处理和数据分析三层。数据首先必须通过存储层进行存储。然后，可以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，对数据进行分析并产生价值。
中间时效性是通过中间计算层提供的强大的并行、分布式计算能力来实现的。三者相互配合，让大数据产生最终的价值。
无论云计算目前发展如何，未来的趋势是：云计算作为底层计算资源，支撑上层大数据处理，大数据的发展趋势是实时交互式查询效率和分析能力。借用谷歌一篇技术文章的话：“在Miaji里，移动鼠标就可以操作PB级的数据。”真是令人兴奋。

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，都是通过整合海量的服务器资源，通过网络进行整合，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产生的问题。

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，如何有效利用和分析这些数据等等。

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。计算性的。

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，由一组松散耦合的计算机组成的超级虚拟计算机，常用于执行大规模任务；

效用计算：IT资源一种打包计费方式，比如像电力等传统公共设施一样，按照计算和存储来单独计量成本；

自主计算：具有自我管理功能的计算机系统。

事实上，很多云计算部署都赖于计算机集群（但与网格的组成、架构、用途和工作方法有很大不同），同时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：

（一）超大规模

“云”具有具有相当的规模。谷歌云计算已经拥有超过100万台服务器，亚马逊、IBM、微软、雅虎等的“云”也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”可以赋予用户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、使用各种终端获取应用服务。所请求的资源来自“云”而不是固定的有形实体。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。

（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服务的高可靠性。云计算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。在“云”的支持下，可以构建千变万化的应用。同一个“云”可以同时支持不同的应用。应用程序正在运行。

（5）高扩展性

“云”的规模可以动态扩展，以满足应用和用户规模增长的需要。

（六）按需服务

“云”是一个按需购买的庞大资源池；云可以像自来水、电和煤气一样计费。

大数据特点：

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；

3Velocity：指获取数据的速度；

4可变性（Variability）：阻碍数据处理和有效管理的过程。

5真实性：数据的质量

6复杂性：海量数据来自多个渠道

7价值：合理利用大数据以低成本创造高价值

想要系统认识大数据，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。理论是认知的必由之路，也是被广泛认可和传播的底线。在这里，我们将从大数据特征的定义来了解行业对大数据的整体描述和表征；我们将从大数据价值的探讨中，深入剖析大数据的珍贵；洞察大数据发展趋势；并从大数据隐私这一特殊而重要的问题出发。从一个角度审视人与数据之间的长期博弈。

第二个层次是技术。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、存储到结果形成的整个过程。

第三个层次是实践，实践是大数据最终的价值体现。在此，我们将从互联网大数据、政府大数据、企业大数据、个人大数据四个方面来描述大数据已经展现的美好景象以及即将实现的蓝图。

参考资料：-大数据-云计算