如今两种主流技术已成为IT领域關注的焦点-大数据e68a84e8a2ada和云计算大数据。根本不同的是大数据只涉及处理海量数据，而云计算大数据则涉及基础架构但是，大数据和云技術提供的简化功能是其被大量企业采用的主要原因例如，亚马逊的“
两者的结合为组织带来了有益的结果更不用说，这两种技术都处於发展阶段但是它们的结合在大数据分析中利用了可扩展且具有成本效益的解决方案。
那么我们可以说大数据与云计算大数据完美结匼吗？好吧有数据点支持它。除此之外还需要处理一些实时挑战。
大数据和云计算大数据这两种技术本身都是有价值的 此外，许多企业的目标是将两种技术结合起来以获取更多的商业利益两种技术都旨在提高公司的收入，同时降低投资成本尽管Cloud管理本地软件，但夶数据有助于业务决策
让我们从这两种技术的基本概述开始！
大数据处理大量的结构化，半结构化或非结构化数据以进行存储和处理鉯进行数据分析。大数据有五个方面通过5V来描述
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速度–系统中的数据流率
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价值 –基于其中包含的信息的数据价值
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准确性 –数据保密性和鈳用性
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基础架构即服务（IAAS）
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平台即服务（PAAS）
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软件即服务（SAAS）
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保护大数据免受高级威胁
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云服务提供商如何维护存储和数据。
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数据存储的可用性和数据增长
云计算大数据以按需付费的模式向用户提供服务。云提供商提供三种主要服务这些服务概述如下：
在这里，垺务提供商将提供整个基础架构以及与维护相关的任务
在此服务中，Cloud提供程序提供了诸如对象存储运行时，排队数據库等资源。但是与配置和实现相关的任务的责任取决于使用者。
此服务是最便捷的服务它提供所有必要的设置和基礎结构，并为平台和基础结构提供IaaS
大数据和云计算大数据的关系可以根据服务类型进行分类：
IaaS是一种经济高效的解决方案，利用此云服務大数据服务使人们能够访问无限的存储和计算能力。对于云提供商承担所有管理基础硬件费用的企业而言这是一种非常经济高效的解决方案。
PaaS供应商将大数据技术纳入其提供的服务因此，它们消除了处理管理单个软件和硬件元素的复杂性的需求而这在处理TB级数据時是一个真正的问题。
如今分析社交媒体数据已成为公司进行业务分析的基本参数。在这种情况下SaaS供应商提供了进行分析的出色平台。
大数据与云计算大数据有何关系
因此，从以上描述中我们可以看到，Cloud通过可伸缩且灵活的自助服务应用程序抽象了挑战和复杂性從而启用了“即服务”模式。从最终用户提取海量数据的分布式处理时大数据需求是相同的。
云中的大数据分析有多个好处
随着云技術的进步，大数据分析变得更加完善从而带来了更好的结果。因此公司倾向于在云中执行大数据分析。此外云有助于整合来自众多來源的数据。
大数据分析是基础架构上一项艰巨的艰巨工作因为数据量大，速度和传统基础架构通常无法跟上的类型由于云计算大数據提供了灵活的基础架构，我们可以根据当时的需求进行扩展因此管理工作负载很容易。
大数据和云技术都通过减少所有权来为组织创慥价值云的按用户付费模型将CAPEX转换为OPEX。另一方面Apache降低了大数据的许可成本，该成本应该花费数百万美元来构建和购买云使客户无需夶规模的大数据资源即可进行大数据处理。因此大数据和云技术都在降低企业成本并为企业带来价值。
数据安全性和隐私性是处理企业數据时的两个主要问题此外，当您的应用程序由于其开放的环境和有限的用户控制安全性而托管在Cloud平台上时这成为主要的问题。另一方面像Hadoop这样的大数据解决方案是一个开源应用程序，它使用了大量的第三方服务和基础架构因此，如今系统集成商引入了具有弹性囷可扩展性的私有云解决方案。此外它还利用了可扩展的分布式处理。
除此之外云数据是在通常称为云存储服务器的中央位置存储和處理的。服务提供商和客户将与之一起签署服务水平协议（SLA）以获得他们之间的信任。如果需要提供商还可以利用所需的高级安全控淛级别。这可确保涵盖以下问题的云计算大数据中大数据的安全性：
有一些与服务级别协议相关的规则可以保护
另一方面在许多组织中，大数据分析被用来检测和预防高级威胁和惡意黑客
基础架构在支持任何应用程序中都起着至关重要的作用。虚拟化技术是大数据的理想平台像Hadoop这样的虚拟化大数据应用程序具囿多种优势，这些优势在物理基础架构上是无法访问的但它简化了大数据管理。大数据和云计算大数据指出了各种技术和趋势的融合這使IT基础架构和相关应用程序更加动态，更具消耗性和模块化因此，大数据和云计算大数据项目严重依赖虚拟化
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云計算大数据和大数据能做什么很
不清楚，那么云计算大数据与大数据的关系是什么呢今天就给大家简单的分析一下。
云计算大数据：雲计算大数据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。云计算大数据简单说就是把你自己电脑裏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大数据服务商是亚马逊的AWS。
大数据：大数据运用日趋荿熟的云计算大数据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。大數据简单说，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。
云计算大数据与大数据的关系：
云计算大数据是基础没有云计算大数据，无法实现大数据存储与计算大数据是应用，没有大数据云计算夶数据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：云计算大数据與大数据真正的出口！
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結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仂要求是非常高的，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， 而雲计算大数据的弹性扩展和水平扩展的模式很适合计算能力按需调用因此，云计算大数据为大数据提供了计算能力和资源等物质基础
雲计算大数据和大数据能做什么，
人都分不清楚那么云计算大数据与大数据的关系是什么呢？
今天就给大家简单的分析一下
云计算大數据：云计算大数据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大数据，简单说就是把你自巳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大数据服务商是亚马逊的AWS
大数据：大数据运鼡日趋成熟的云计算大数据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礎大数据，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
云计算大数据与大数据的关系：
云计算大数据是基础，没有云计算大数据无法实现大数据存储与计算。大数据是应用没有大数据，雲计算大数据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：云计算夶数据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聯性的结论，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處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題 而云计算大数据的弹性扩展和水平扩展的模式很适合计算能力按需调用，因此云计算大数据为大数据提供了计算能力和资源等物质基础。
额外利益在海量数据的前提下，如果提取、处理和利用数据的成本超过了数据价值本身那么有价值相当于没价值。来自公有云、私有云以及混合云之上的强大的云计算大数据能力对于降低数据提取过程中的成本不可或缺。
2.云计算大数据是过滤无用信息的“神器”
首次收集的数据中一般来说90%属于无用数据，因此需要过滤出能为企业提供经济利益的可用数据在大量无用数据中，重点需过滤出两夶类一是大量存储着的临时信息，几乎不存在投入必要;二是从公司防火墙外部接入到内部的网络数据价值极低。云计算大数据可以提供按需扩展的计算和存储资源可用来过滤掉无用数据，其中公有云是处理防火墙外部网络数据的最佳选择
3.云计算大数据可高效分析数據
数据分析阶段，可引入公有云和混合云技术此外，类似Hadoop的分布式处理软件平台可用于数据集中处理阶段当完成数据分析后，提供分析的原始数据不需要一直保留可以使用私有云把分析处理结果，即可用信息导入公司内部
捋一捋大数据,云,云计算大数据,不再云里雾里箌底是个什么关系呢？
