雲計算和大資料之間有什麼聯絡？

大世界馬鈴薯資料的本質是利用計算機集群來處理大量的資料，而大資料的技術重點是如何將資料分發到不同的計算機進行儲存和處理。

雲計算的本質是將算力作為小粒度的服務提供給使用者，按需使用和付費，這體現了：

可負擔性：無需購買整個伺服器。

速度：立即使用，無需長時間購買、安裝和部署。

自動化，無需人工完成資源的分配和部署，通過API即可自動建立雲主機等服務。

就大資料和雲計算的關係而言，兩者都側重於資源排程。

大資料處理可以基於雲計算平台; 大資料處理也可以作為雲計算服務，其本質是資料處理技術，使用的工具很多，價效比也比較簡單，比如tableau、finebi等。

內容來源於使用者：天成資訊。

從技術角度來看，大資料和雲計算之間的關係就像同一枚硬幣的正面和反面一樣密不可分。大資料不一定由一台計算機處理，必須採用分布式架構。 它的特點是海量資料的分布式資料探勘，但必須依靠雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲儲存和虛擬化技術。

隨著雲時代的到來，人們對大資料的關注度也越來越高，分析師團隊認為，大資料往往被用來描述乙個公司創造的大量非結構化資料和半結構化資料。 大資料分析通常與雲計算相關聯，因為對大型資料集的實時分析需要像MapReduce這樣的框架。

十臺、數百台甚至數千台計算機分配工作。 大資料需要特殊的技術來有效地處理大量資料，從而可以容忍經過的時間。 大資料技術，包括大規模並行處理資料庫、資料探勘、分布式檔案系統、分布式資料系統、雲計算平台、網際網絡和可擴充套件儲存系統。

整合是雲計算的主要功能，無論採用哪種資料分析模型或計算方法，都是通過網路整合海量伺服器資源，整理出有效的資料資訊並分發給各個目標客戶，從而解決使用者儲存資源不足帶來的問題。 大資料是資料爆發式增長帶來的乙個新的研究領域，對大資料的研究主要集中在如何有效地儲存和分析資料，而大資料則依賴於雲計算技術進行儲存和計算。

雲計算是大資料分析的前提 進入資訊時代後，資料量不斷增長，大多數企業都可以通過大資料獲取。

很多人都說不清雲計算和大資料能做什麼，那麼雲計算和大資料有什麼關係呢？ 今天就給大家簡單分析一下。

雲計算：雲計算通過網際網絡為全球使用者提供算力和儲存服務，為網際網絡資訊處理提供硬體基礎。 雲計算，簡單來說，就是把硬碟和CPU放在自己的電腦上或者公司的伺服器上，以統一的方式動態呼叫。

大資料：大資料利用日益成熟的雲計算技術，從浩瀚的網際網絡資訊海洋中獲取有價值的資訊，進行資訊的匯入、檢索和整合，為網際網絡資訊處理提供軟體基礎。 大資料，簡單來說，就是把所有的資料放在一起分析，找到關聯，做到最好。

此處的所有資料都與以前抽樣調查中的一些資料相對應。

雲計算與大資料的關係：

雲計算是基礎，沒有雲計算，就無法實現大資料儲存和計算。 大資料是一種應用，沒有大資料，雲計算就缺乏目的和價值。 兩者都需要人工智慧的參與，人工智慧是有序地對網際網絡資訊系統進行商業應用。

這才是雲計算和大資料的真正出口！

商業智慧型中的智慧型從何而來？ 其中一種方法是通過大資料工具處理大量的資料，從而得出一些關聯性結論，並從這些關聯性中得到答案，因此大資料是商業智慧型的工具。 而大資料要分析大量的資料，這對於系統的算力和處理能力要求是非常高的，傳統的方式是需要一台超級計算機來處理，但是這就導致了算力閒置時閒置，忙時不足的問題， 而雲計算的彈性擴充套件和水平擴充套件模式非常適合算力按需呼叫，因此，雲計算為算力和資源等大資料提供了物質基礎。

1.雲計算是對大資料的提取。

資訊社會的前提是資料量在增長，技術在不斷進步，大多數企業可以通過正確的大資料獲得額外的收益。 在海量資料的前提下，如果提取、處理、利用資料的成本超過資料本身的價值，那麼價值就等於沒有價值。 來自公有雲、私有雲和混合雲的強大雲計算能力對於降低資料提取過程中的成本是必不可少的。

2.雲計算是一種“人工製品”，可以過濾無用的資訊

一般來說，第一次收集的資料中有90%是無用的，因此有必要過濾掉可以為企業提供經濟利益的可用資料。 在大量無用的資料中，需要過濾掉的主要是兩類：一是儲存的大量臨時資訊，幾乎不存在; 其次，從公司防火牆外部訪問到內部網路的網路資料價值非常低。 雲計算可以提供按需可擴充套件的計算和儲存資源，可用於過濾掉不需要的資料，而公有雲是處理防火牆外資料的最佳選擇。

3.雲計算可實現高效的資料分析。

在資料分析階段，可以引入公有雲和混合雲技術，此外，還可以在集中式資料處理階段使用類似於Hadoop的分布式處理軟體平台。 資料分析完成後，為分析提供的原始資料不需要永久保留，分析結果可以使用私有雲進行處理，並將資訊匯入公司。

大資料是收集海量資料，然後依靠雲計算對結果進行分析。

大資料、雲和雲計算之間有什麼關係？

概念是不同的。

在巨集觀層面上，雲計算改變了IT，而大資料改變了業務。 同時，大資料必須以雲為基礎設施，才能順利推廣，體現出強大的實用價值。

目標受眾之間的差異。

雙方的目標受眾也不同，雲計算代表著IT級的解決方案，面向CIO的; 大資料是乙個戰略框架，面向管理者和業務層面，使我們能夠在業務上展現出更強的競爭力，全面提公升我們的綜合實力。

1.背景不同

雲計算的出現是由於使用者服務需求的增長和企業處理業務能力的提公升，大資料在使用者和社會各行各業的出現，催生了大資料呈指數級增長。

2.目的不同

3.值不同

在海量資料中挖掘有效且有價值的資訊是大資料的價值，而雲計算的價值在於幫助企業降低成本、節省資金。

4.物件不同

顧名思義，大資料的物件就是資料，雲計算的物件主要是應用和各種網際網絡資源。

所有可以問的問題，通常情況下，對話都是作為即興表演來回答的。 在對話中，對話者說的每一句話都是負責任的，並將被視為對方的承諾。 不正確的回答很容易導致被動，這就要求對話者在回答問題時要有藝術性和技巧。

大資料

它是一種大到可以得到杜的白

在檢索、儲存、管理、分析等方面，大大超越了傳統資料庫軟體工具的能力，具有資料規模大、資料流速快、資料型別多樣、價值密度低四個特點。

雲計算：是用於新增、使用和交付基於 Internet 的服務的模型，通常涉及通過 Internet 提供動態可擴充套件且通常虛擬化的資源。 雲計算的最初目標是資源的管理，管理主要是計算、儲存和網路資源。

海量資料上傳到雲平台後，大資料將對資料進行深入的分析和挖掘。 說到大資料，就不得不說雲計算了。 這些資料的計算和處理方式與雲計算密不可分。

雲計算是提取大資料的前提，強大的雲計算能力對於降低資料提取成本是必不可少的。

必須肯定，我們黨已經成為乙個偉大的黨，乙個光榮的黨，乙個正確的黨。 但我們仍然有缺點，應該承認這一點。 我們不應該確定所有事情，而應該確定我們身上的正確之處。

同時，我們不應該否認我們的一切，只應該否認什麼是錯的。 -***。

我認為雲計算原則上應該更好。

系統，不管是採用現在已經非常成熟的傳統虛擬機器切片技術，還是通過後來谷歌使用的海量節點聚合技術，都是通過網路整合海量伺服器資源，排程分發給使用者，從而為使用者解決儲存和計算資源不足帶來的問題。

大資料是資料爆發式增長帶來的新課題，如何儲存當今網際網絡時代產生的海量資料，如何有效地利用和分析這些資料等等。

你可以這樣理解兩者之間的關係，雲計算技術是乙個容器，大資料是儲存在這個容器中的水，而大資料則依賴於雲計算技術進行儲存和計算。

雲計算是基於 Internet 的服務的增長、使用和交付，通常涉及通過 Internet 提供動態可擴充套件且通常虛擬化的資源。 雲是網路、網際網絡的隱喻。 過去，雲通常用於在圖表中表示電信網路，後來它們也用於表示網際網絡和底層基礎設施的抽象。

狹義的雲計算是指IT基礎設施的交付和使用模式，是指通過網路以按需且易於擴充套件的方式獲取所需的資源。 廣義的雲計算是指服務的交付和消費模式，是指通過網路以按需且易於擴充套件的方式獲取所需的服務。 此類服務可以是 IT 和軟體、網際網絡相關服務或其他服務。 這意味著計算能力也可以作為商品通過網際網絡流通。

大資料，或海量資料，是指所涉及的資料量如此之大，以至於無法在合理的時間內通過當前的主流軟體工具將其捕獲、管理、處理和組織成更積極的業務決策。 大資料的4V特徵：量、速度、多樣性和真實性。

從技術角度來看，大資料和雲計算之間的關係就像同一枚硬幣的正面和反面一樣密不可分。大資料不一定由一台計算機處理，必須採用分布式計算架構。 它的特點是挖掘海量資料，但必須依靠雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲儲存和虛擬化技術。

大資料管理，分布式檔案系統，如Hadoop和MapReduce，資料分割和訪問執行; 與此同時，以Hive+Hadoop為代表的SQL支援，以及利用雲計算構建下一代資料倉儲的大資料技術成為熱點話題。 從系統需求的角度來看，大資料的架構對系統提出了新的挑戰：

1.整合度更高。 標準機箱可最大限度地提高特定任務。

2、配置更合理，速度更快。 儲存、控制器、IO通道、記憶體、CPU、網路的均衡設計，針對資料倉儲接入進行了優化，比傳統同類平台高出乙個數量級以上。

3、整體能耗較低。 相同計算任務的能耗最低。

4、系統更加穩定可靠。 它可以消除各種單點故障，統一元件和裝置的質量和標準。

5.管理和維護成本低。 資料收集的一般管理是完全整合的。

6. 可規劃和可預測的系統擴充套件和公升級路線圖。