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云计算能为大数据带来哪些变化(云计算是大数据的前提)

云计算 79
今天给各位分享云计算能为大数据带来哪些变化的知识,其中也会对云计算是大数据的前提进行解释,如果能碰巧解决你现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!本文目录一览: 1、云计算和大数据的关系

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云计算和大数据的关系

品牌型号:华为MateBook D15

系统:Windows 11

云计算和大数据密不可分,在互联网、医疗保健、教育、能源等行业,特别是在公共服务领域,具有广阔的应用前景。云计算是传统IT技术的突破和创新,解决了大数据面临的问题,通过云计算实现大数据应用的落地。大数据改变了世界,云计算改变了IT。云计算的核心是业务模式,其本质是数据处理技术。

云计算是分布式计算的一种,指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序,然后,通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期,简单地说,就是简单的分布式计算,解决任务分发,并进行计算结果的合并。因而,云计算又称为网格计算。通过这项技术,可以在很短的时间内(几秒钟)完成对数以万计的数据的处理,从而达到强大的网络服务。

云计算与大数据结合的优势有哪些?

云计算与大数据概述

云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网,后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关,也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。

大数据(big data),或称海量数据,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点:Volume、Velocity、Variety、Veracity。

从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托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,分布式进行文件系统,如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持,以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持,在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看,大数据的架构对系统提出了新的挑战:

1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。

2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计,针对数据仓库访问最优设计,比传统类似平台高出一个数量级以上。

3、整体能耗更低。同等计算任务,能耗最低。

4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节,统一一个部件、器件的品质和标准。

5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。

6、可规划和预见的系统扩容、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。虽然从这个解释来看也不是完全贴切,但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然,如果解释更形象一点的话,云计算相当于我们的计算机和操作系统,将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。

可以说,大数据相当于海量数据的“数据库”,通观大数据领域的发展我们也可以看出,当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展,一句话就是,传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。

大数据的总体架构包括三层:数据存储,数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来,然后根据数据需求和目标来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产生价值。

而中间的时效性又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。三者相互配合,这让大数据产生最终价值。

不看现在云计算发展情况,未来的趋势是:云计算作为计算资源的底层,支撑着上层的大数据处理,而大数据的发展趋势是,实时交互式的查询效率和分析能力,借用Google一篇技术论文中的话:“动一下鼠标就可以在妙极操作PB级别的数据”,确实让人兴奋不能止。

云计算和大数据的结合趋势体现?

云计算的目的是通过资源共享的方式更好地调用、扩展和管理计算和存储等方面的资源和能力以降低企业的IT成本;大数据的目的是充分挖掘海量数据中的信息,以发现数据中的价值。

云计算的处理对象是IT 资源、能力和应用;大数据的处理对象是数据。

云计算节省了IT资源成本;大数据能发现数据中的价值,从而带来收益。

云计算与大数据平台可以建立统一共享的基础设施资源池,实现针对不同业务应用系统的资源统一部署和协同调度,达到资源的集约利用的目的。同时通过相互借鉴彼此的技术思路,云计算与大数据实现在提供服务能力方面的融合。

大数据与云计算相辅相成

大数据与云计算相辅相成

大数据的价值开始日益受到重视,人们对数据处理的实时性和有效性的要求也在不断提高。现在对大数据的应用己经不局限于BI(商业智能)领域,在公共服务、科学研究等各方面,大数据也都在发挥着巨大的影响力,而且应用面要宽得多。比如美国国家海洋和大气管理局尝试利用大数据方法协助进行气候、生态系统、天气和商业方面的研究一谷歌流感趋势则使用经过汇总的谷歌搜索数据来估测流感疫情。数据无疑已经成为信息社会日益重要的资源。

大数据的意义并不在于大容量、多样性等特征,而在于我们如何对数据进行管理和分析,以及因此而发掘出的价值。如果在分析处理上缺少相应的技术支撑,大数据的价值将无从谈起。

具体到企业而言,处于大数据时代的经营决策过程已经具备了明显的数据驱动特点,这种特点给企业的IT系统带来的是海量待处理的历史数据、复杂的数学统计和分析模型、数据之间的强关联性以及频繁的数据更新产生的重新评估等挑战。这就要求底层的数据支撑平台具备强大的通讯(数据流动和交换)能力、存储(数据保有)能力以及计算(数据处理)能力,从而保证海量的用户访问、高效的数据采集和处理、多模式数据的准确实时共享以及面对需求变化的快速响应。

传统的处理和分析技术在这些需求面前开始遭遇瓶颈,而云计算的出现,不仅为我们提供了一种挖掘大数据价值使其得以凸显的工具,也使大数据的应用具有了更多可能性。

云计算包含两方面的内容;服务和平台,所以云计算既是商业模式,也是计荞模式。比如美国加州大学伯克利分校在一篇关于云计算的报告中,就认为云计算既指在互联网上以服务形式提供的应用。也指在数据中心里提供这些服务的硬件和软件。

就目前技术发展来看,云计算以数据为中心,以虚拟化技术为手段来整合服务器、存储、网络、应用等在内的各种资源,并利用SOA架构为用户提供安全、可靠、便捷的各种应用数据服务;它完成了系统架构从组件走向层级然后走向资源池的过程,实现IT系统不同平台(硬件、系统和应用)层面的“通用”化,打破物理设备障碍,达到集中管理、动态调配和按需使用的目的。

借助“云”的力量,可以实现对多格式、多模式的大数据的统一管理、高效流通和实时分析,挖掘大数据的价值,发挥大数据的真正意义。

大数据对技术提出高要求

大数据处理首先是获取和记录数据;其次是完成数据的抽取、清洁和标注以及数据的整合、聚集和表达等重要的预处理或处理(取决于实际问题)工作;再次需要一个完整的数据分析步骤,通常包括数据过滤、数据摘要、数据分类或聚类等预处理过权最后进入分析阶段,在这个阶段,各种算法和计算工具会施加到数据上,以求能得到分析者想要看到的或者可以进行解释的结果。

涉及到庞大的数据量,这一整套处理流程在各个不同阶段都会对传统的技术手段提出挑战。比如,海量的网络化设备、海量的在线用户、不间断的网络联接,都在时刻生成大量的、多格式的内容数据和状态信息,这些经由各种客户端(网页、应用或是传感器等)采集而来的信息数据,连同成千上万的访问和操作请求,会以高并发的方式向系统服务器施加压力。

通常为了避免由于服务能力的不足而造成服务请求排队的问题,会来用负载均衡技术将单个服务器的压力进行分摊,大幅提高服务性能;在数据采集时,也会通过在采集端部署大量的数据库来对系统性能提供支撑,然后对采集到的数据(包括各种结构化、非结构化和半结构化数据等)进行数据清理、去重、正规化以及相应的格式转换处理。在按照预定规则进行过滤后,输出到分布式数据存储系统中进行存储,为之后的分析和展示做准备。

在分析阶段,为了完成数据挖掘的目的,通常需要处理海量的历史数据,构建复杂的数学统计和分析模型(比如计算冬天的气温水平对特定厚度的羽绒服销量的影响),并针对大量的结果之间的关联性做出高效正确的处理,同时还要支持数据更新带来的重新评估;而在展示阶段,则应当隐藏诸如数据存储拓扑和数据存储结构等实现细节,对业务应用暴露规范的数据访问接口,对复杂的数据访问需求提供透明支撑,大大减小业务应用的构建难度。

这些复杂的需求对技术实现和底层计算资源提出了高要求。所以,为应对这些复杂的大数据处理工作,需要从服务器、网络、存储、软件等各个环节构建一个兼具高可用性和高可靠性的系统环境,提供端到端的全面解决方案。

大数据与云计算相辅相成

传统的单机处理模式不但成本越来越高,而且不易扩展,并且随着数据量的递增、数据处理复杂度的增加,相应的性能和扩展瓶颈将会越来越大。在这种情况下,云计算所具备的弹性伸缩和动态调配、资源的虚拟化和系统的透明性、支持多租户、支持按量计费或按需使用,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;而以云计算为典型代表的新一代计算模式,以及云计算平台这种支撑一切上层应用服务的底层基础架构,以其高可靠性、更强的处理能力和更大的存储空间、可平滑迁移、可弹性伸缩、对用户的透明性以及可统一管理和调度等特性,正在成为解决大数据问题的未来计算技术发展的重要方向。

基于云计算技术构建的大数据平台,能够提供聚合大规模分布式系统中离散的通讯、存储和处理能力,并以灵活、可靠、透明的形式提供给上层平台和应用。它同时还提供针对海量多格式、多模式数据的跨系统、跨平台、跨应用的统一管理手段和高可用、敏捷响应的机制体系来支持快速变化的功能目标、系统环境和应用配置。

比如在基于云计算平台而构建的新型企业信息系统中,在以分布式集群技术构建高性能、高延展的存储平台之后,我们可以实现对不同业务应用中不同格式、不同访问模式的海量数据的统一存储,相关的数据分析系统则构建于分布式工作流和调度系统框架之上,采用分布式计算手段面向多模式海量数据提供数据的转换、关联、提取、聚合和数据挖掘等功能。在企业信息系统中经常提到的BI的具体业务功能,比如决策支撑、销售预测等,就可以由上层业务应用通过调用数据分析系统所提供的功能附加业务逻辑来实现。

云计算使大数据应用成为可能;没有云计算的出现,大数据将仍是空中楼阁,缺乏根基和落地可能。借助云计算技术,可以提高系统整体的弹性和灵活性,降低管理成本和风险,并且改进应用服务的可用性和可靠性;云计算不仅为大数据处理打造一个高效、可靠的系统环境,而且充分发挥云计算平台的优势,为大数据应用找到更多样化的出口。

如果说大数据是一座蕴含巨大价值的矿藏,云计算则可以被看作是采矿作业的得力工具;没有云计算的处理能力,大数据的信息沉淀再丰富,或许也只能望洋兴叹,入宝山而空手回;但从另外的角度说,云计算也是为了解决大数据等“大”问题发展而来的技术趋势,没有大数据的信息沉淀,云计算的功用将得不到完全发挥。因此,从整体上看,大数据与云计算是相辅相成的。

云计算和大数据到底为我们带来了哪些方面的改变?

在过去的十年中,计算机趋势像互联网与全球化趋势转变。这使得世界各地的人们,通过匿名聊天室和网上论坛等方式进行互动。而现在随着社交网络的普及,匿名正在慢慢消失。这是在社交方面的计算。在商业方面,另一个模式已经越来越流行。由于在全球经济动荡的环境下,每个企业都在争先恐后地寻找解决方案,这将有助于他们利用自己的长处,在全球打开更广阔的市场。云计算正在促使这个目标慢慢实现,它使企业能够实现更好的服务,通过低成本和可扩展的IT能力,更好地管理其内部业务。 云计算革的命性不仅仅是针对企业,同时也影响着我们的日常生活。这是因为在我们的日常生活因为与互联网的交互,使我们一定会遇到云计算,无论我们是否知道那就是云计算。因此云计算正在改善着我们的生活,或至少在某些方面改变着我们的生活。下面就一起来看看:1.电源提供不中断的速度和运算能力。 当一个人想成为一个“真正的玩家”,需要硬件来支持,或者至少是支持这个游戏的硬件,在以一种正确的方式运作。当然,那需要大量的资金投入。但是,云计算正在改变这一切。想象一下,在平板电脑上玩对硬件要求苛刻的游戏。是的,这是完全有可能的,因为游戏本身将运行在硬件能力很强的服务器上,当这名球员在移动设备上或弱简单的流媒体视频服务器,并上传实时控制的计算机。所有你需要的是一个互联网连接的媒体视频的流畅。例如OnLive的服务。 2.可以做到及时改正。 计算通过全面的信息和警报将真正地使生活变得更轻松,并通过特定的信息交流。例如,你的车运行状况都可以得到计算机的监控,如果你不能达到最近的加油站,它可以及时发送警报,从而避免意外的发生。如果您的车坏了,如果可以弥补,电脑可以简单地给出一些关于如何解决它的方案。如果不能,则会通知最近的拖车公司。 3.计算将成为无形的。 4.可见性和可靠性的库存记录。 5.公司将成为值得信赖的顾问。 6.提供了一个独特的销售方式。 7.小规模企业的全球化。 由于非常低的门槛,云计算按次付费的使用模式,即使是小企业也有比拟大型跨国公司的IT能力,从而使他们能够参与全球竞争。例如,一个发展中国家小的图形工作室也可以通过各种云计算解决方案,面向全球出售自己的在线服务,例如菲律宾,这在十年前是不可想象的。 8.安全的数据存储在笔记本电脑中。 通过工业间谍活动窃取企业的笔记本电脑,是获取敏感信息最简单的方式。而存储在云上的重要文件和数据,它是安全的,因为可以从世界上任何地方访问到他,而不是被束缚在一个特定的地方。也就是说,可以及时更改或者删除被盗取数据。 9.云计算助力发展中国家发展。 在发展中国家,可能没有足够的IT设备提供给大型企业。所以组织和企业为提升发展速度将拥抱云计算,以保持竞争力,这甚至可能使自身企业成为市场的领导者。 10.请大家自力更生。 由于云计算可以整合利用现有大量的资源,这就使得企业完全可以通过自身的实力来充分挖掘利用这些资源。它可以用于产品开发、测试,通过协作来降低我们的发展成本。 结论有了云计算,企业的性质正在迅速发生变化,让中小企业也有了与大的企业集团竞争的机会。也正因为如此,消费者将大大受益,因为从长远来看,竞争会促进市场产生更好的服务和产品,消费者也将因此受益。

云计算与大数据到底有怎样的关系

两者关系:

首先,云计算是提取大数据的前提。

信息社会,数据量在不断增长,技术在不断进步,大部分企业都能通过大数据获得额外利益。在海量数据的前提下,如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身,那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算能力,对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。

其次,云计算是过滤无用信息的“神器”。

首次收集的数据中,一般而言,90%属于无用数据,因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据。在大量无用数据中,重点需过滤出两大类,一是大量存储着的临时信息,几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据,价值极低。云计算可以提供按需扩展的计算和存储资源,可用来过滤掉无用数据,其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择。

再次,云计算可高效分析数据。

数据分析阶段,可引入公有云和混合云技术,此外,类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段。当完成数据分析后,提供分析的原始数据不需要一直保留,可以使用私有云把分析处理结果,即可用信息导入公司内部。

最后,云计算助力企业管理虚拟化。

可用信息最终用来指导决策,通过将软件即服务应用于云平台中,可将可用信息转化到企业现有系统中,帮助企业强化管理模式。

评论:

上升到我国互联网整体发展层面,虽然我国在互联网服务方面具有领先的优势,然而,越来越多的企业认识到,与云计算的结合将使大数据分析变得更简单,未来几年,如能在大数据与云计算结合领域进行深入探索,将使我们在全球市场更具竞争力,这是非常关键的问题。

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