大数据与云计算关系图(云计算与大数据基础的关系)

云计算和大数据概述云计算（云计算）是基于互联网的添加、使用和提供相关服务的模型，通常涉及通过互联网提供动态可扩展且通常虚拟化的资源。云是和互联网的隐喻。过去，云经常被用来用图表来表示电信，后来也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基础设施的提供和使用模式，是指通过以按需且易于扩展的方式获取所需的资源；从广义上讲，云计算指的是服务交付和消费模式，指的是通过按需且易于扩展的方式来获取您所需要的服务。这些服务可能是IT、软件、互联网相关或其他服务。这意味着计算能力也可以作为商品通过互联网进行分配。
大数据，即海量数据，是指所涉及的数据量如此之大，以至于无法通过当前主流软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理并组织成有用的信息。商业决策中更积极的目标。大数据的4V特征：数量、速度、多样性和准确性。
从技术角度来看，大数据和云计算的关系就像同一枚的两面，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、云存储和云计算虚拟化技术。
大数据管理、分布式文件，如Hadoop、Mapreduce数据分割和访问执行；同时，SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL接口支持，利用云计算构建下一代大数据数据技术的数据仓库已经成为热门话题。从需求来看，大数据架构对提出了新的挑战：
1．更大程度的整合。标准框架程度地执行特定任务。
2.配置更合理，速度更快。存储、、I/O通道、内存、CPU、的均衡设计，以及数据仓库访问的优化设计，均优于同类传统平台一个数量级以上。
3、整体功耗更低。对于相同的计算任务，功耗是的。
4.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.可规划和可预测的扩展和升级路线图。
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，而大数据是海量数据的高效处理。虽然这个解释并不完全恰当，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作，将大量的硬件资源虚拟出来，然后分配使用。
可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”。纵观大数据领域的发展，我们也可以看到，目前大数据的发展已经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，对数据进行分析以产生价值。
中级时效性是通过中级数据处理提供的强大的并行处理和分布式处理能力来实现的。三者相互配合，让大数据产生最终的价值。
无论目前云计算的发展如何，未来的趋势是：云计算作为下层计算资源，支撑更高层的大数据处理，而大数据的发展趋势是查询交互实时化。时间效率和分析能力。，借用谷歌技术文档的话：“在Miaji中，移动鼠标即可管理PB级数据。”这真的很令人兴奋。

云计算的个目标是资源的管理，主要控制三个方面：计算机资源、资源和存储资源。想象一下，您的数据室中有许多服务器、交换机和存储设备。你更愿意做的就是统一管理这些东西，是当别人要求你分配资源的时候（比如一台1核、1G内存、10G硬盘、1M带宽的机器）能够达到一个你可以的状态想什么时候拥有就什么时候拥有，想要多少就拥有多少。正如他们所说，这就是所谓的弹性或灵活性。灵活性可以分为两个方面你想要什么时候有，这叫时间灵活性你想要多少就有多少，这叫地点灵活性。物理机显然无法做到这一点。虽然物理设备越来越好：服务器都用物理机，比如戴尔、惠普、IBM、联想等物理服务器。随着硬件设备的发展，物理服务器越来越强大，有64核、128G内存的正常配置。采用硬件交换机和路由器，比如思科、华为，从1GE到10GE，到现在40GE、100GE，带宽越来越好。对于存储，有些使用普通磁盘，有些使用更快的SSD磁盘。容量从M到G，甚至笔记本电脑都可以配置到T，更不用说磁盘阵列了。所以人们个想到的就是虚拟化。所谓虚拟化，将真实变成虚拟。物理机变成了虚拟机：CPU是虚拟的，内存也是虚拟的。物理交换机变成了虚拟交换机：网卡是虚拟的，交换机是虚拟的，带宽也是虚拟的。物理存储变虚拟存储：多个硬盘虚拟成一个存储池，存储池中又虚拟出多个小硬盘。虚拟化很好地解决了以上三个问题：手动运维：可以远程控制虚拟机的创建和删除如果虚拟机损坏，可以在几分钟内删除并重建。还可以远程控制虚拟的配置，通过调用接口即可完成网卡的创建和带宽的分配。资源浪费：虚拟化后，可分配的资源很少。比如1个CPU、1G内存、1M带宽、1G硬盘都可以虚拟化。隔离性差：每个虚拟机都有的CPU、内存、硬盘和网卡，不同虚拟机的应用程序互不干扰。在虚拟化阶段，领先者是VMware，它可以实现基础计算、和存储的虚拟化。当然这个世界上有闭源和开源之分，有Windows就有Linux，有iOS就有Andord，有VMware就有Xen、KVM。在开源虚拟化方面，Citrix的Xen做得很好，后来Redhat在KVM上也下了很大的功夫。虚拟化方面，有OpenvSwitch，可以通过命令创建网桥、网卡、设置VLAN、设置带宽。存储虚拟化，对于本地磁盘来说，有LVM，它可以把多个硬盘变成一个大磁盘，然后切出一小部分给用户使用。然而，虚拟化也有缺点。通过虚拟化软件创建虚拟机时，必须手动指定放在哪台机器上、硬盘放在哪个存储设备上、的VLANID以及具体的带宽配置等。因此，只使用虚拟化的运维工程师往往会有一个Excel电子表格，显示有多少台机器以及每台机器上部署了哪些虚拟机。因此，虚拟化集群的数量一般不会特别多。为了解决虚拟化阶段的问题，人们想到的一种是池化，也就是说虚拟化已经很好地划分了资源。但用Excel管理如此细粒度的资源，成本太高了。是不是可以形成一个大池，帮助用户在需要资源的时候自动选择资源，而不是指定资源。所以这个阶段的关键点：Planner。所以VMware有自己的vCloud。所以CloudStack这个基于Xen和KVM的私有云平台后来被Citrix收购然后开源了。当这些私有云平台在用户数据中心的售价极其昂贵时，它们就赚了很多钱。还有其他公司也开始做出其他选择，比如AWS和Google，它们已经开始探索公有云领域。AWS最初基于Xen技术进行虚拟化，最终形成公有云平台。或许AWS只是不想让电商领域的所有利润先交给私有云提供商，所以自己的云平台先支持自己的业务。在这个过程中，AWS本身也认真使用了自己的云计算平台。，让公有云平台不仅资源配置更加友好，应用部署更加友好，最终大放异彩。排名的公有云公司AWS很高兴，但是排名第二的Rackspace就没那么高兴了是的，在互联网业务中，基本上只有一家公司。第二名如何逆袭？开源是一个很好的方式，可以让业界的大家共同努力，为这个云平台做出贡献。兄弟们，我们一起加油吧。于是Rackspace与美宇航局（NASA）合作创建了开源云平台OpenStack。OpenStack现在的发展有点像AWS，所以它是由OpenStack模块组成的。

至于以上名字的专业解释，百度等问题都有解释。我只谈一下我个人的看法。

1.关于云计算和大数据。两者都是当下IT界最热门的术语，但中人通常会扩展其原有的概念范畴。简单来说，云计算将计算能力转移到服务器进行处理，而客户端只处理数据和输出信息，包括设备、平台和应用程序；大数据是一种处理海量数据的技术，在某些情况下可以产生“技术创造价值”。围绕这两个概念有很多延伸，我不再赘述。至于两者之间的关系，我的理解是没有直接联系，它们只是同时出来的前沿技术，所以经常被放在一起谈论。

2.关于共享服务共享金融服务本身也有一个定义比较宽泛，我同意共享金融服务通过专业分工实现日常任务的集中处理，从而实现整个组织的成本和风险控制。外和内的应用有很大的区别，这个区别类似于ERP。外共享金融服务注重成本控制，通常包括精简组织和流程。内共享金融服务实际落地的相对较少。大多数仅利用信息实现集中财务处理，如记账、报销、结算等。……狭义上。它不能被视为共享服务。

3.云计算和大数据对共享金融服务的影响。

首先我们来谈谈云计算。共享金融服务离不开信息，以前这样的信息通常放在企业内部，可以说这个本身就属于私有云，也是云计算的一种。可以说，在云计算概念提出之前，类似的模型就已经存在。当然，在目前的条件下，计算能力和服务器端的部署方式还可以进一步优化。由于该主题更关心应用，因此不再进一步解释。