云计算和大数据能做什么,很多人都分不清楚,那么云计算与大数据的关系是什么呢?今天就给大家简单的分析一下。
云计算:云计算是通过互联网提供全球用户计算力、存储服务,为互联网信息处理提供硬件基础。云计算,简单说就是把你自己电脑里的或者公司服务器上的硬盘、CPU都放到网上,统一动态调用,现在比较有名的云计算服务商是亚马逊的AWS。
大数据:大数据运用日趋成熟的云计算技术从浩瀚的互联网信息海洋中获得有价值的信息进行信息归纳、检索、整合,为互联网信息处理提供软件基础。大数据,简单说,就是把所有的数据放到一起分析,找到关联,实现预测。这里的所有数据对应的是之前的抽样调研取得的部分数据。
云计算与大数据的关系:
云计算是基础,没有云计算,无法实现大数据存储与计算。大数据是应用,没有大数据,云计算就缺少了目标与价值。两者都需要人工智能的参与,人工智能是互联网信息系统有序化后的一种商业应用。这才是:云计算与大数据真正的出口!
而商业智能中的智能从何而来?方法之一就是通过大数据这个工具来对大量数据进行处理,从而得出一些关联性的结论,从这些关联性中来获得答案,因此,大数据是商业智能的一种工具。 而大数据要分析大量的数据,这对于系统的计算能力和处理能力要求是非常高的,传统的方式是需要一个超级计算机来进行处理,但这样就导致了计算能力空的时候闲着、忙的时候又不够的问题, 而云计算的d性扩展和水平扩展的模式很适合计算能力按需调用,因此,云计算为大数据提供了计算能力和资源等物质基础。
大数据实质是数据量到了一定程度,怎么获取、处理和分析的事情。其他问题比如数据中心怎么建设、是否采用数据大集中的形式可以说和大数据的实质关系不大。大数据使用的数据可以是集中的一处拿来的,更可能是分布在多地或者一地的多处的。
数据大集中是一种建设模式。意思主要是不搞分级分地区的部署,而把数据中心统一在一处。比如银行的中国南北两大数据中心、税务部门的大集中建设,这样数据库在物理上是位于一处汇总的(当然为了数据安全,可有异地备份),对银行和税务等部门来说,便于提取和统计,特别是便于总行总局之类的上级部门直接拿到各地业务数据。
所以我的感觉是,两者关系不大。主要看业务类型和上级要求吧。特别需要统一汇总和管理数据的,或者运维力量集中保障高可用高安全的,采用数据大集中适合。大数据,只有能获取和挖掘数据,随意怎么玩。当然,如果数据是集中存放的话,更方便大数据平台拿和用。
数据挖掘基于数据库理论,机器学习,人工智能,现代统计学的迅速发展的交叉学科,在很多领域中都有应用。涉及到很多的算法,源于机器学习的神经网络,决策树,也有基于统计学习理论的支持向量机,分类回归树,和关联分析的诸多算法。数据挖掘的定义是从海量数据中找到有意义的模式或知识。
大数据有三个重要的特征:数据量大,结构复杂,数据更新速度很快。由于Web技术的发展,web用户产生的数据自动保存、传感器也在不断收集数据,以及移动互联网的发展,数据自动收集、存储的速度在加快,全世界的数据量在不断膨胀,数据的存储和计算超出了单个计算机(小型机和大型机)的能力,这给数据挖掘技术的实施提出了挑战(一般而言,数据挖掘的实施基于一台小型机或大型机,也可以进行并行计算)。Google提出了分布式存储文件系统,发展出后来的云存储和云计算的概念。
大数据需要映射为小的单元进行计算,再对所有的结果进行整合,就是所谓的map-reduce算法框架。在单个计算机上进行的计算仍然需要采用一些数据挖掘技术,区别是原先的一些数据挖掘技术不一定能方便地嵌入到map-reduce框架中,有些算法需要调整。
此外,大数据处理能力的提升也对统计学提出了新的挑战。统计学理论往往建立在样本上,而在大数据时代,可能得到的是总体,而不再是总体的不放回抽样。
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