大數據以及雲計算方法

A. 什麼叫大數據，與雲計算有何關系。

大數據（Big Data）又稱為巨量資料，指需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產，「大數據」是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
雲計算（英語：CloudComputing），是一種基於互聯網的計算方式，通過這種方式，共享的軟硬體資源和信息可以按需提供給計算機和其他設備。典型的雲計算提供商往往提供通用的網路業務應用，可以通過瀏覽器等軟體或者其他Web服務來訪問，而軟體和數據都存儲在伺服器上。雲計算服務通常提供通用的通過瀏覽器訪問的在線商業應用，軟體和數據可存儲在數據中心。
狹義雲計算指IT基礎設施的交付和使用模式，指通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需資源；
廣義雲計算指服務的交付和使用模式，指通過網路以按需、易擴展的方式獲得所需服務。這種服務可以是IT和軟體、互聯網相關，也可是其他服務，它意味著計算能力也可作為一種商品通過互聯網進行流通。對雲計算的定義有多種說法，「雲計算是通過網路提供可伸縮的廉價的分布式計算能力」。
1）大數據和雲計算的概念區別：大數據說的是一種移動互聯網和物聯網背景下的應用場景，各種應用產生的巨量數據，需要處理和分析，挖掘有價值的信息；雲計算說的是一種技術解決方案，就是利用這種技術可以解決計算、存儲、資料庫等一系列IT基礎設施的按需構建的需求，兩者並不是同一個層面的東西。
（2）大數據與雲計算的關系那麼上面說了大數據和雲計算的區別，兩者之間又有著非常緊密的聯系，大數據是雲計算非常重要的應用場景，而雲計算則為大數據的處理和數據挖掘都提供了最佳的技術解決方案。
大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要像MapRece一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作，大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘電網、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統，大數據指的海量的數據 一般日處理 PB級別以上，一般用於挖掘，分析，做一些智能商業板塊。

B. 對大數據進行雲計算處理的時候採用了什麼方法

雲計算和大數據的結合可以說是相輔相成，因為雲計算為大數據提供了可以彈性擴展相對便宜的存儲空間和計算資源，使得中小企業也可以像大型企業一樣通過雲計算來完成大數據分析。
大數據的對數據進行專業化處理的過程離不開雲計算的支持。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。
大數據分析常和雲計算聯繫到一起，因為實時的大型數據集分析需要框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。並且，大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。

C. 雲計算與大數據處理

最近很火的雲計算遇上了新潮的大數據，於是關於雲計算與大數據直接的關系大家是眾說紛紜，現在北京開運聯合對於雲計算和大數據關系做以下三點認識。

第三，大數據的信息隱私保護是雲計算大數據快速發展和運用的重要前提。沒有信息安全也就沒有雲服務的安全。產業及服務要健康、快速的發展就需要得到用戶的信賴，就需要科技界和產業界更加重視雲計算的安全問題，更加註意大數據挖掘中的隱私保護問題。從技術層面進行深度的研發，嚴防和打擊病毒和黑客的攻擊。同時加快立法的進度，維護良好的信息服務的環境。

D. 什麼叫大數據，與雲計算有何關系。

大數據：難以用常規的資料庫工具獲取、存儲、管理、分析的數據集合。

雲計算：是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式。

海量數據上傳到雲平台後，大數據就會對數據進行深入分析和挖掘。說到大數據，就不得不講雲計算。這些數據是怎麼計算，怎麼處理的，就和雲計算分不開家。雲計算是提取大數據的前提，強大的雲計算能力，對於降低數據提取過程中的成本不可或缺。雲計算技術就是一個容器，大數據正是存放在這個容器中的水，大數據是要依靠雲計算技術來進行存儲和計算的。

E. 什麼是大數據，雲計算

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。[1]
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》[2] 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）
雲計算[1] （cloud computing）是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。雲是網路、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用雲來表示電信網，後來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。因此，雲計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力，擁有這么強大的計算能力可以模擬核爆炸、預測氣候變化和市場發展趨勢。用戶通過電腦、筆記本、手機等方式接入數據中心，按自己的需求進行運算。

F. 大數據和雲計算的區別是什麼啊

一、大數據與雲計算的概念及特點

大數據：在維基網路中，大數據（big data）是用於數據集的一個術語，是指大小超出了常用軟體工具在運行時間內可以承受的收集，管理和處理數據能力的數據集。與傳統海量數據相比，它不僅在數據規模上呈幾何倍數的增長，還在於它集收集，分類，處理，分析於一體，能夠充分挖掘出一份數據的潛在價值。

雲計算：根據美國國家標准與技術研究院定義：雲計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網路訪問，進入可配置的計算資源共享池（資源包括網路，伺服器，存儲，應用軟體，服務），這些資源能夠被快速提供，只需投人很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。也就是說雲計算既是一種商業模式，也是一種計算模式。

二、大數據和雲計算的區別及聯系

雲計算是一種商業模式，也是一種計算模式。所以，雲計算是在大數據的基礎上進行的，大數據的目的主要是通過海量數據發現潛在價值，使人們更好的理解和把握信息，雲計算更傾向於提供服務，二者相互關聯。

1、大數據和雲計算的區別

1）目的不同：大數據是為了發掘信息價值，而雲計算主要是通過互聯網管理資源，提供相應的服務。

2）對象不同：大數據的對象是數據，雲計算的對象是互聯網資源以及應用等。

3）背景不同：大數據的出現在於用戶和社會各行各業所產生大的數據呈現幾何倍數的增長；雲計算的出現在於用戶服務需求的增長，以及企業處理業務的能力的提高。

4）價值不同：大數據的價值在於發掘數據的有效信息，雲計算則可以大量節約使用成本。

2、大數據和雲計算的聯系

大數據和雲計算的相同點在於它們都是數據存儲和處理服務，都需要佔用大量的存儲和計算資源，因而都要用到海量數據存儲技術、海量數據管理技術等/隨著數據量的遞增、數據處理復雜程度的增加，相應的性能和擴展瓶頸將會越來越大。在這種情況下，雲計算所具備的彈性伸縮和動態調配、資源的虛擬化，按需使用，以及綠色節能等基本要素正好契合了新型大數據處理技術的需求。在數據量爆發增長以及對數據處理要求越來越高的先當下，實現大數據和雲計算的結合，才能最大程度上發揮二者的優勢，滿足用戶的需求，帶來更高的商業價值。

三、如何理解大數據與雲計算的關系

簡單來說就是，大數據的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存儲，滿足這種要求的存儲離不開雲計算。高速產生的大數據只有通過雲計算的方式才能在可等待的時間內對其進行處理。同時，雲計算是提高對大數據的分析與理解能力的一個可行方案。大數據的價值也只有通過數據挖掘才能從低價值密度的數據中發現其潛在價值，而大數據挖掘技術的實現離不開雲計算技術。總之，雲計算是大數據處理的核心支撐技術，是大數據挖掘的主流方式。沒有互聯網，就沒有虛擬化技術為核心的雲計算技術，沒有雲計算就沒有大數據處理的支撐技術。

其實，雲計算是工業時代的電，大數據就是福特生產線，雲存儲就是鋼鐵工業。也就是說，沒有鋼鐵，就沒有電，就不會有大規模工業化生產。沒有雲計算，大數據不會出來，如果雲計算沒有解決雲存儲的問題，也不會出來。

四、大數據和雲計算的發展前景

1、提升網路質量。隨著互聯網以及移動互聯網的持續發展網路將會更加繁忙，用於監測網路狀態的信令數據也會快速增長。通過對海量運維信息以及信令數據的智能分析，能夠提高網路維護的實時性，預測網路流量峰值，預警異常流量。從而有效地防止網路擁塞和系統宕機，從而提高網路服務質量，提升用戶體驗。

2、提升客戶價值通過使用大數據分析、數據挖掘等工具和方法，企業能夠整合來自市場部門、銷售部門、服務部門的數據，從各種不同的角度全面了解自己的客戶，對客戶形象進行精準刻畫，以尋找目標客戶，制定有針對性的營銷計劃、產品組合或商業決策，提升客戶價值。

3、提升行業信息化水平。智慧城市的發展以及教育、醫療、交通、環境保護等關繫到國計民生的行業，都具有極大的信息化需求。

4、提高用戶體驗。高速的信息處理，更優質的服務，能夠更好地滿足用戶需要，使用戶能夠以最廉價的成本為生活帶來更好的便利，最大程度上提高了用戶的生活學習工作質量。

G. 什麼是雲計算什麼是大數據二者有何聯系

雲計算的關鍵詞在於「整合」，無論你是通過現在已經很成熟的傳統的虛擬機切分型技術，還是通過google後來所使用的海量節點聚合型技術，他都是通過將海量的伺服器資源通過網路進行整合，調度分配給用戶，從而解決用戶因為存儲計算資源不足所帶來的問題。

大數據正是因為數據的爆發式增長帶來的一個新的課題內容，如何存儲如今互聯網時代所產生的海量數據，如何有效的利用分析這些數據等等。

他倆之間的關系你可以這樣來理解，雲計算技術就是一個容器，大數據正是存放在這個容器中的水，大數據是要依靠雲計算技術來進行存儲和計算的。

(7)大數據以及雲計算方法擴展閱讀：

雲計算常與網格計算、效用計算、自主計算相混淆。

網格計算：分布式計算的一種，由一群鬆散耦合的計算機組成的一個超級虛擬計算機，常用來執行一些大型任務；

效用計算：IT資源的一種打包和計費方式，比如按照計算、存儲分別計量費用，像傳統的電力等公共設施一樣；

自主計算：具有自我管理功能的計算機系統。

事實上，許多雲計算部署依賴於計算機集群（但與網格的組成、體系結構、目的、工作方式大相徑庭），也吸收了自主計算和效用計算的特點。

被普遍接受的雲計算特點如下：

(1) 超大規模

「雲」具有相當的規模，Google雲計算已經擁有100多萬台伺服器， Amazon、IBM、微軟、Yahoo等的「雲」均擁有幾十萬台伺服器。企業私有雲一般擁有數百上千台伺服器。「雲」能賦予用戶前所未有的計算能力。

(2) 虛擬化

雲計算支持用戶在任意位置、使用各種終端獲取應用服務。所請求的資源來自「雲」，而不是固定的有形的實體。應用在「雲」中某處運行，但實際上用戶無需了解、也不用擔心應用運行的具體位置。只需要一台筆記本或者一個手機，就可以通過網路服務來實現我們需要的一切，甚至包括超級計算這樣的任務。

(3) 高可靠性

「雲」使用了數據多副本容錯、計算節點同構可互換等措施來保障服務的高可靠性，使用雲計算比使用本地計算機可靠。

(4) 通用性

雲計算不針對特定的應用，在「雲」的支撐下可以構造出千變萬化的應用，同一個「雲」可以同時支撐不同的應用運行。

(5) 高可擴展性

「雲」的規模可以動態伸縮，滿足應用和用戶規模增長的需要。

(6) 按需服務

「雲」是一個龐大的資源池，你按需購買；雲可以像自來水，電，煤氣那樣計費。

大數據特徵：

1 容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值和潛在的信息；

2 種類（Variety）：數據類型的多樣性；

3 速度（Velocity）：指獲得數據的速度；

4 可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。

5 真實性（Veracity）：數據的質量

6 復雜性（Complexity）：數據量巨大，來源多渠道

7 價值（value）：合理運用大數據，以低成本創造高價值

想要系統的認知大數據，必須要全面而細致的分解它，著手從三個層面來展開：

第一層面是理論，理論是認知的必經途徑，也是被廣泛認同和傳播的基線。在這里從大數據的特徵定義理解行業對大數據的整體描繪和定性；從對大數據價值的探討來深入解析大數據的珍貴所在；洞悉大數據的發展趨勢；從大數據隱私這個特別而重要的視角審視人和數據之間的長久博弈。

第二層面是技術，技術是大數據價值體現的手段和前進的基石。在這里分別從雲計算、分布式處理技術、存儲技術和感知技術的發展來說明大數據從採集、處理、存儲到形成結果的整個過程。

第三層面是實踐，實踐是大數據的最終價值體現。在這里分別從互聯網的大數據，政府的大數據，企業的大數據和個人的大數據四個方面來描繪大數據已經展現的美好景象及即將實現的藍圖。

H. 雲計算和大數據的區別

一、雲計算與大數據側重點不同

大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。

雲計算是基於互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。

通過二者的定義我們可以了解到，雲計算注重資源分配，是硬體資源的虛擬化;而大數據是海量數據的高效處理。大數據與雲計算之間並非獨立概念，而是關系非比尋常，無論在資源的需求上還是在資源的再處理上，都需要二者共同運用。

二、雲計算與大數據相輔相成

首先，雲計算將計算資源作為服務支撐大數據的挖掘，而大數據的發展趨勢是對實時交互的海量數據查詢、分析提供了各自需要的價值信息;

其次，大數據挖掘處理需要雲計算作為平台，而大數據涵蓋的價值和規律則能夠使雲計算更好的與行業應用結合並發揮更大的作用;大數據的信息隱私保護是雲計算大數據快速發展和運用的重要前提，而雲計算與大數據相結合將可能成為人類認識事物的新的工具。

I. 大數據和雲計算是什麼

雲計算和大數據是一個硬幣的兩面大數據正在引發全球范圍內深刻的技術和商業變革如同雲計算的出現，大數據也不是一個突然而至的新概念。「雲計算和大數據是一個硬幣的兩面，雲計算是大數據的IT基礎，而大數據是雲計算的一個殺手級應用。」張亞勤說。雲計算是大數據成長的驅動力，而另一方面，由於數據越來越多、越來越復雜、越來越實時，這就更加需要雲計算去處理，所以二者之間是相輔相成的。
30年前，存儲1TB也就是約1000GB數據的成本大約是16億美元，如今存儲到雲上只需不 到100美元但存儲下來的數據，如果不以雲計算進行挖掘和分析，就只是僵死的數據，沒有太大價值。
目前，雲計算已經普及並成為IT行業主流技術，其實質是在計算量越來越大、數據越來越多、越來越動態、越來越實時的需求背景下被催生出來的一種基礎架構和商業模式。個人用戶將文檔、照片、視頻、游戲存檔記錄上傳至「雲」中永久保存，企業客戶根據自身需求，可以搭建自己的「私有雲」，或託管、或租用「公有雲」上的IT資源與服務，這些都已不是新鮮事。可以說，雲是一棵掛滿了大數據的蘋果樹。大數據的出現，正在引發全球范圍內深刻的技術與商業變革。在技術上，大數據使從數據當中提取信息的常規方式發生了變化。「在技術領域，以往更多是依靠模型的方法，現在我們可以借用規模龐大的數據，用基於統計的方法，有望使語音識別、機器翻譯這些技術領域在大數據時代取得新的進展。」張亞勤說。在搜索引擎和在線廣告中發揮重要作用的機器學習，被認為是大數據發揮真正價值的領域在海量的數據中統計分析出人的行為、習慣等方式，計算機可以更好地學習模擬人類智能。隨著包括語音、視覺、手勢和多點觸控等在內的自然用戶界面越來越普及，計算系統正在具備與人類相仿的感知能力，其看見、聽懂和理解人類用戶的能力不斷提高。這種計算系統不斷增強的感知能力，與大數據以及機器學習領域的進展相結合，已使得目前的計算系統開始能夠理解人類用戶的意圖和語境。「這使得計算機能夠真正幫助我們，甚至代表我們去工作」。在商業模式上，張亞勤認為，對商業競爭的參與者來說，大數據意味著激動人心的業務與服務創新機會。零售連鎖企業、電商業巨頭都已在大數據挖掘與營銷創新方面有著很多的成功案例，它們都是商業嗅覺極其敏銳、敢於投資未來的公司，也因此獲得了豐厚的回報。 IT產業鏈分工、主導權也因為大數據產生了巨大影響。以往，移動運營商和互聯網服務運營商等擁有著大量的用戶行為習慣的各種數據，在IT產業鏈中具有舉足輕重的地位。而在大數據時代，移動運營商如果不能挖掘出數據的價值，可能徹徹底底被管道化。運營商和更懂用戶需求的第三方開發者互利共贏的模式，已取得一定共識。