简介：许多朋友询问有关云计算和大数据的硬件问题。首席执行官在本文中注明将为您提供详细的答案，以供所有人参考。我希望这对每个人都会有所帮助！让我们一起看看！
大数据是云计算的杀手应用
大数据与云计算之间的关系使某些人感到困惑。为了促进两者之间关系的讨论，它始于“计算”和“数据”的历史关系。由于云计算首先是云计算“计算”，大数据首先是所有“数据”，计算机用于“计算”和“数据”。
计算机被软件和硬件分开，以及软件定义的电子产品（可编程）。计算机设计中的重要问题是如何有效管理CPU，内存和I/O等硬件资源，以及如何使应用程序合理地使用这些应用程序资源。这两个主要任务首先嵌入到各种应用中。申请本身已完成。缺点是劳动，复杂和错误 - 很难升级和移植以及重复工作。
在1960年代，这些共同的功能开始与应用程序分开，并逐渐形成了一个通用软件包。这是操作系统。操作系统是硬件和应用程序之间的“中间件”，它允许应用程序软件和硬件独立分开和开发。它已发展为核心计算机系统软件，还达到了Microsoft的伟大。
UNIX作为祖先的普通现代操作系统包括Android，BSD，iOS，Linux，MacOSX，QNX等，以及原始的Microsoft Windows，Windows Phone和IBM.Go到手机，游戏控制器，电视机，电视机- 主流框，智能汽车和智能眼镜，以及与云计算密切相关的Web服务器。
在1970年代，计算机的快速开发增加了数字数据爆炸，“大规模”数据管理成为一个新的挑战。当通用操作系统的文件管理用于数据管理时，无论是可扩展性，效率和便利性，不适合“大规模”数据的管理需求，并且该应用程序软件被迫嵌入由本身设计的数据管理系统。相似，每个应用程序本身都完成了“大规模”数据管理。这些缺点是费力的，复杂的和错误的 - 容易升级和移植以及重复工作。
1.出现不同的背景
云计算的出现在于用户服务需求的增长和业务能力的提高。大数据的出现是，社会中用户和各个行业产生的大数据呈现了几何增长。
2.不同的目的
信息值是否实际上是通过大数据来判断的，而云计算更多是使用Internet管理资源并基于此提供相应的服务。
3.不同的值
在大数据中挖掘有效和有价值的信息。这是大数据的价值，云计算的价值可以帮助企业压缩其成本和储蓄效果。
4.不同的对象
大数据的对象与其名称相同，云计算的对象主要使用和各种互联网资源。
云计算和大数据的概述
云计算是基于Internet相关服务的增加，使用和交付模型，通常涉及动态简单扩展，并且通常通过Internet进行虚拟资源。Cloud是Internet和Internet的隐喻。通常被用来表达电信网络，后来被用来表示互联网和基础基础结构的抽象。NarrowCloud Compuce是指IT基础架构的交付和使用模式，它是指通过网络获得所需的资源网络通过网络；宽阔的云计算是指服务交付和使用模型，该模型是指为获得所需服务的Tomethods。该服务可以是IT，软件和Internet相关的，但其他服务也意味着计算能力也可以发电通过互联网作为商品。
大数据（大数据）或大量数据是指涉及的大量数据，以至于无法通过当前的主流软件工具实现，并且它已实现了合理的捕获，管理，处理和组织是时候帮助企业运行决策-Makingmore积极信息。大数据的4V功能：音量，速度，品种，真实性。
从技术的角度来看，大数据和云计算之间的关系与硬币的正面和背面一样不可分割。BIG数据必须使用一台计算机处理，并且必须采用分布式计算体系结构。通过发掘大量数据，但必须依靠云计算分布式处理，分布式数据库，云存储和虚拟化技术。
大数据管理，分布式文件系统，例如Hadoop，MapReduce数据分割和访问执行；同时，SQL支持由Hive+Hadoop支持的SQL接口，使用云计算来构建大数据技术上的下一个代理数据仓库，以成为辣妹。从系统需求的角度来看，大数据的架构都提出了新的。对系统的挑战：
1.更高的集成。标准底盘在最大程度上完成了特定任务。
2.配置更合理，更快。存储，控制器，I/O通道，内存，CPU，网络平衡设计，访问数据仓库的最佳设计，该设计比传统的类似平台高。
3.总体能源消耗较低。相同的计算任务，最低的能源消耗。
4.系统更稳定和可靠。它可以消除各种单点故障，并统一组件和设备的质量和标准。
5.低管理和维护成本。集成了数据收集的常规管理。
6.计划和可预见的系统扩展和升级路线图。
云计算与大数据之间的关系
简单地说：云计算是硬件资源的虚拟化，大数据是大量数据的有效处理。尽管从这种说明中并不完全适当，但它可以帮助那些不了解这两个名称的人快速理解差异。当然，如果您更生动地解释，云计算等同于我们的计算机和操作系统，并且在分配和使用后，大量硬件资源将虚拟化。
可以说，大数据等同于大量数据的“数据库”。我们还可以看到，大数据领域中大数据字段的开发也可以看到，大数据的当前开发一直在传统数据库体验的方向发展。大数据的开发提供了足够的空间。
大数据的总体体系结构包括三层：数据存储，数据处理和数据分析。数据必须通过存储层存储，然后应根据数据要求和目标建立相应的数据模型和数据分析指标系统分析数据的价值。
中间的及时性是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功能完成的。这三个相互配合，这使大数据生成了最终值。
不要查看云计算的当前开发。未来趋势是：云计算用作计算资源的底部，支持大数据处理的上层，大数据的开发趋势是以实时的 - 时间交互式查询效率和分析能力进行交互。论文：“将鼠标移动以在奇妙的杆中操作PB级数据”，这真的很兴奋。
品牌模型：Redmibook Pro 15
系统：Windows 7
1.首先，云计算面对Internet资源和应用程序，以及大数据面对数据。
2.云计算是Internet的虚拟资源存储，大数据通常是一种信息资产。
3.云计算的出现在于用户服务需求的增长和业务能力的提高。大数据的出现是，用户和社会在各行各业中产生的大数据呈现出几何增长。
4.云计算集中于资源分配，这可以节省很多成本。这是硬件资源的虚拟化。大数据是发现数据的有效信息和大量数据的有效处理。
大数据和云计算的概念
大数据
是指无法在一定时间内使用常规软件工具捕获，管理和处理的数据集。有必要有一种新的处理模式来制定强大的决策，洞察力发现和过程优化功能。信息资产。
大数据领域的人才需求主要集中在大数据的工业链上，涉及数据收集，整理，存储，安全，分析，演示和应用。这些帖子主要集中在大数据平台研究和开发，大数据应用程序开发，大数据分析的职位（例如大数据操作和维护）上。
除了数据本身中的数据，收集和收集一定数量的数据外，更重要的是，数据处理，采矿，采矿，分析，可视化以及数据处理，采矿，分析，可视化和应用的过程数据的应用。大数据的主题基本上关注三个问题：一个是数据的来源，另一个是数据分析的方式，第三个是数据的商品化方式。
云计算
它基于Internet上相关服务的增加，使用和交付模型。它通常涉及提供动态的简单扩展，并经常通过Internet提供虚拟化资源。
云计算的应用目前正在从IAAS到PAAS和SaaS开发。在用户分销方面，它已逐渐从互联网公司过渡到传统公司。未来的市场空间仍然很大。
大数据和云计算之间的连接
大数据和云计算通常是链接的，因为实际 - 时间大尺度数据集分析需要分配给数十个甚至数千个服务器，例如MapReduce。大数据需要特殊技术才能有效地处理大量数据。可应用的大数据技术，包括大型并行处理数据库，数据挖掘功率网格，分布式文件系统，分布式数据库，计算平台，Internet和可扩展存储系统，大数据参考大量数据以进行日常处理PB级别。它通常用于挖掘，分析和做一些智能业务领域。
从理论的角度来看，两者是不同层面的事物。云计算研究计算问题。大数据研究是大量的数据处理问题，大量数据处理仍然是计算问题的研究范围。从角度来看，大数据是云计算的子域。
从技术的角度来看，大数据和云计算之间的关系与硬币的正面和背面一样不可分割。BIG数据不得使用一台计算机处理，并且必须采用分布式体系结构。大量数据的分布式数据挖掘。但是，它必须依靠云计算分布式处理，分布式数据库和云存储以及虚拟化技术。随着云时代的出现，大数据也吸引了越来越多的关注。
从应用程序的角度来看，大数据是云计算的应用程序案例之一，云计算是大数据的实现工具之一。总而言之，大数据是不同的，并且与云计算相连，但实际上，因为大数据是大数据使用数据处理来获得良好的效率和质量，经常使用云计算技术。因此，大数据和云计算通常同时出现在人们眼前的同时，这使人们感到困惑。
大数据侧重于数据分析，云计算偏向计算机软件和硬件体系结构以及应用程序。BIG数据方向需要一定的数学基础。如果数学不是很好，那么这项研究就更加困难。云计算需要强大的计算机技术功能。方向应需要良好的数学和编程基础。
大数据和云计算每个都有不同的注意点，但是就技术体系结构而言，它们基于分布式存储和分布式计算，因此两者之间的连接相对接近。
总而言之，无论云计算如何变化，都必须依靠数据中心来实现着陆。可以说，云计算是数据中心“叶”。云计算通过“光合作用”促进数据中心的开发，数据中心的增长为云计算的发展提供了坚实的基础。
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