大數據與云計算：角色與關系

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您之前可能已經聽說過“大數據”和“云計算”這兩個術語。 如果您參與了云應用程序的開發，那么您甚至可能有使用它們的經驗。許多公共云服務都會使用并存的兩者執行大數據分析。

隨著軟件即服務（SaaS）變得越來越流行，保持最新的云基礎架構最佳實踐和可大量存儲的數據類型至關重要。我們將研究云計算和大數據之間的區別，它們之間的關系以及兩者為什么完美匹配，從而為我們帶來了許多新的創新技術。

大數據與云計算之間的區別

在討論兩者如何結合之前，重要的是要在“大數據”和“云計算”之間明確區分開。盡管它們在技術上是不同的術語，但由于它們彼此之間具有協同作用，因此經常在文學中一起出現。

• 大數據：這只是指各種程序輸出的非常大的數據集。 它可以引用多種類型的數據中的任何一種，并且數據集通常太大而無法在常規計算機上細讀或查詢。
• 云計算：這是指在“云”上處理任何事物，包括大數據分析。 “云”只是許多提供商中的一組高性能服務器。 他們通常可以比標準計算機更快地查看和查詢大型數據集。

本質上，“大數據”是指收集的大量數據，而“云計算”是指將數據遠程接收并對該數據執行任何指定操作的機制。

大數據與云計算的角色以及它們之間的關系

云計算提供商通常利用“軟件即服務”模型來使客戶輕松處理數據。通常，可以使用可以接受專門命令和參數的控制臺，但也可以從站點的用戶界面完成所有操作。通常包含在此軟件包中的某些產品包括數據庫管理系統，基于云的虛擬機和容器，身份管理系統，機器學習功能等。

反過來，大數據通常由大型的基于網絡的系統生成。它可以是標準格式或非標準格式。如果數據為非標準格式，則除了機器學習以外，還可以使用來自云計算提供商的人工智能來標準化數據。從那里，可以通過云計算平臺利用數據并以多種方式加以利用。例如，可以對其進行搜索，編輯和用于將來的見解。

這種云基礎架構允許實時處理大數據。它可能需要來自密集型系統的大量數據“爆炸”并實時進行解釋。大數據與云計算之間的另一個常見關系是，云的功能使大數據分析能夠在過去的一小部分時間內進行。

大數據與云計算：完美匹配

如您所見，將大數據和云計算結合在一起時，存在無限的可能性。如果僅是大數據，會擁有龐大的數據集，而這些數據集雖然具有巨大的潛在價值，但是由于需要花費時間，使用計算機進行分析將是不可能的或不切實際的。但是，云計算使我們能夠使用最先進的基礎架構，而只為所用的時間和能力付費。大數據也推動了云應用程序的開發。沒有大數據，基于云的應用程序將大大減少，因為它們沒有任何實際必要性。大數據也經常由基于云的應用程序收集。

簡而言之，云計算服務很大程度上是由于大數據而存在。同樣，我們收集大數據的唯一原因是因為我們擁有能夠在短短幾秒鐘之內將其接收和解密的服務。兩者是完美的匹配，因為沒有一個就不會存在。

結論

最后，需要注意的是，大數據和云計算在數字社會中都發揮著巨大作用。兩者聯系在一起，使有遠見卓識但資源有限的人有機會獲得業務成功。它們還允許已建立的企業利用他們收集的數據，但是以前無法進行分析。

云基礎架構的典型“軟件即服務”模型的更現代組件，例如人工智能，還使企業能夠根據他們收集的大數據獲得見解。通過精心計劃的系統，企業可以以象征性的費用利用所有這些優勢，而那些拒絕使用這些新技術的競爭對手則塵埃落定。

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