云计算与大数据之间的关系-36氪企服点评

当今IT界主要有两大主流技术——大数据和云计算成为人们关注的焦点。基本的区别在于，大数据只涉及处理大量数据，而云计算则涉及基础设施。但由于大数据和云技术所提供的简化功能，这一技术被许多企业采用。举例来说，亚马逊的“EliteMapReduce”演示了如何使用CloudEliteMapReduce的功能来处理大数据。下面就让小编为大家介绍云计算与大数据之间的关系。

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云计算与大数据之间的关系

大量的结构化、半结构化或非结构化数据被大数据处理，以便存储和处理以进行数据分析。大数据的五个方面是通过5V来描述的。
数量—数据量。
种类—不同类型的资料。
速率—数据在系统中的流率。
价值—根据包含在其中的信息计算的值。
精确度—数据保密和可用性。

云计算为用户提供了按需付费的模式。云计算供应商提供了三种主要服务，其概况如下：

基本结构即服务(ILS)

服务提供商将在此处提供整个基础设施，以及与维护相关的任务。

平台即服务PAAS(Platform)

该服务中的Cloud提供者提供了对象存储、运行时间、队列、数据库等资源。然而，配置和实现相关任务的责任由使用者承担。

软件即服务(SAAS)

这是最方便的服务，它提供了所有必要的设置和基础设施，并且为平台和基础设施提供了IaaS。

云计算在大数据中的作用

云在大数据中扮演的角色可以根据服务类型对大数据和云计算的关系进行分类：

IaaS位于公共云中

IaaS是一个经济有效的解决方案，通过这种云服务，可以让人们获得无限制的存储和计算能力。对那些承担了所有硬件管理费用的云供应商来说，这是一个非常经济有效的解决方案。

私有云中的PAAS

PaaS厂商将大数据技术融入到他们的服务中。所以，他们不再需要处理管理单个软件和硬件元素的复杂性，而是需要解决TB级数据的处理。

混合云中的SAAS

现在，分析社会媒体数据已经成为企业进行商业分析的一个重要参数。本例中，SaaS厂商提供了很好的进行分析的平台。

大数据和云计算有何关系

所以，从上面的描述中，我们可以看到Cloud通过一个具有挑战性和灵活性的自助式服务应用程序来抽象挑战和复杂性，从而支持“软件即服务”模式。对来自终端用户的海量数据进行分布式处理，对大数据的需求是一致的。

云端大数据分析具有多种优势

改善分析

由于云计算技术的进步，大数据分析已经越来越成熟，并能产生更好的结果。所以企业倾向于在云中进行大数据分析。另外，云帮助从多种来源收集数据。

精简基础设施

由于数据量大、速度快，传统基础架构通常不能跟上数据类型的变化，因此大数据分析在基础架构中非常困难。因为云计算提供了灵活的基础设施，我们可以根据需求进行扩展，所以很容易管理工作负载。

减少成本

大数据和云技术通过减少所有权而为企业创造价值。按用户付费模式，云将CAPEX转换为OPEX。Apache则相反，它降低了大数据的许可成本，这一成本需要花数百万美元来构建和购买。云计算使得客户无需大量的大量数据资源就可以处理大数据。所以，大量的数据和云计算技术为降低企业成本和为企业带来价值。

安全性和隐私性

在处理企业数据时，数据安全和隐私是两个主要问题。另外，如果由于开放的环境和有限的用户控制安全性，应用程序被托管在Cloud平台上，这就成了主要问题。而像Hadoop这样的大数据解决方案，则是一种开放源代码应用，使用了大量第三方服务和基础设施。所以现在，系统集成商已经推出了灵活且可扩展的私有云解决方案。另外，它利用了分布式处理的可扩展性。
此外，云数据存储和处理的中心位置通常被称为云存储服务器。服务行业和客户将与之签订服务级别协议(SLA)，以取得彼此之间的信任。如有必要，提供商也可使用所需的高级安全措施。

大数据和云计算这两项技术本身就很有价值。而且，很多企业都想把这两种技术结合起来，以获得更多的商业利益。两者的目标都是在增加公司收益的同时降低投资成本。虽然Cloud管理着本地软件，但是大数据帮助了商业决策。以上就是小编为大家介绍的关于云计算与大数据之间的关系的全部内容，希望能够帮助大家。