因而都要用到海量数据存储技术、海量数据管

  随着计算机技术的发展,数据量日益增长,现有技术也很难满足业务的发展需求,在代码的层层迭代和优化之后,还是很难满足数据的增长需求,迫切需要一项新的技术来从事数据计算,因此就产生了云计算和大数据这些技术。跟随小编来详细的了解一下什么是大数据与云计算技术,他们之间有什么区别及联系,如何正确的看待他们。

  大数据:在维基百科中,大数据(big data)是用于数据集的一个术语,是指大小超出了常用软件工具在运行时间内可以承受的收集,管理和处理数据能力的数据集。与传统海量数据相比,它不仅在数据规模上呈几何倍数的增长,还在于它集收集,分类,处理,分析于一体,能够充分挖掘出一份数据的潜在价值。

  云计算:根据美国国家标准与技术研究院定义:云计算是一种按使用量付费的模式,这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问,进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络,服务器,存储,应用软件,服务),这些资源能够被快速提供,只需投人很少的管理工作,或与服务供应商进行很少的交互。也就是说云计算既是一种商业模式,也是一种计算模式。

  目前人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB(1PB=210TB),而历史上全人类说过的所有的线PB)。随着大数据的发展,某些企业机构的数据量已接近EB级别。

  在过去我们多使用便于存储的以文本为主的结构化数据,现如今非结构化数据越来越多,例如视频、图片、地理位置信息等,这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

  大量的数据包含了巨大的潜在价值,但大数据的价值密度低,往往需要通过分析海量数据才能获得可靠的信息。

  大数据集收集,分析,整理,计算数据于一体,所以对于数据的处理速度要求极高,这也是大数据区别于传统数据挖掘最显著的特点,对信息的处理速度往往对一项决策起着至关重要的作用。

  一般来说,大型企业均有几十万甚至几百万台服务器进行云计算,云计算速度相当快。

  终端用户在运用云计算时,并不需要实体提供资源,而是通过网络服务满足用户的需求。

  与本地计算机相比,云计算实现了数据多副本容错,计算节点同构可呼唤等来降低数据出错额可能性,大大提高了云计算的可靠性。

  云计算通过自动化集中式管理使大量企业减少了管理成本,其较高的通用性和利用率也使普通用户可以充分享受云计算带来的便利。

  云计算不仅包括计算服务,还包括存储服务。选择使用云计算,就要接受用户信息重要文件泄露等潜在危险。

  云计算是一种商业模式,也是一种计算模式。所以,云计算是在大数据的基础上进行的,大数据的目的主要是通过海量数据发现潜在价值,使人们更好的理解和把握信息,云计算更倾向于提供服务,二者相互关联。

  1)目的不同:大数据是为了发掘信息价值,而云计算主要是通过互联网管理资源,提供相应的服务。

  3)背景不同:大数据的出现在于用户和社会各行各业所产生大的数据呈现几何倍数的增长;云计算的出现在于用户服务需求的增长,以及企业处理业务的能力的提高。

  4)价值不同:大数据的价值在于发掘数据的有效信息,云计算则可以大量节约使用成本。

  大数据和云计算的相同点在于它们都是数据存储和处理服务,都需要占用大量的存储和计算资源,因而都要用到海量数据存储技术、海量数据管理技术等/随着数据量的递增、数据处理复杂程度的增加,相应的性能和扩展瓶颈将会越来越大。在这种情况下,云計算所具备的弹性伸缩和动态调配、资源的虚拟化,按需使用,以及绿色节能等基本要素正好契合了新型大数据处理技术的需求。在数据量爆发增长以及对数据处理要求越来越高的先当下,实现大数据和云计算的结合,才能最大程度上发挥二者的优势,满足用户的需。

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