雲計算和大資料之間有什麼關係？

雲計算是基於 Internet 的服務的增長、使用和交付，通常涉及通過 Internet 提供動態可擴充套件且通常虛擬化的資源。 雲是網路、網際網絡的隱喻。 過去，雲通常用於在圖表中表示電信網路，後來它們也用於表示網際網絡和底層基礎設施的抽象。

狹義的雲計算是指IT基礎設施的交付和使用模式，是指通過網路以按需且易於擴充套件的方式獲取所需的資源。 廣義的雲計算是指服務的交付和消費模式，是指通過網路以按需且易於擴充套件的方式獲取所需的服務。 此類服務可以是 IT 和軟體、網際網絡相關服務或其他服務。 這意味著計算能力也可以作為商品通過網際網絡流通。

大資料，或海量資料，是指所涉及的資料量如此之大，以至於無法在合理的時間內通過當前的主流軟體工具將其捕獲、管理、處理和組織成更積極的業務決策。 大資料的4V特徵：量、速度、多樣性和真實性。

從技術角度來看，大資料和雲計算之間的關係就像同一枚硬幣的正面和反面一樣密不可分。大資料不一定由一台計算機處理，必須採用分布式計算架構。 它的特點是挖掘海量資料，但必須依靠雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲儲存和虛擬化技術。

大資料管理，分布式檔案系統，如Hadoop和MapReduce，資料分割和訪問執行; 與此同時，以Hive+Hadoop為代表的SQL支援，以及利用雲計算構建下一代資料倉儲的大資料技術成為熱點話題。 從系統需求的角度來看，大資料的架構對系統提出了新的挑戰：

1.整合度更高。 標準機箱可最大限度地提高特定任務。

2、配置更合理，速度更快。 儲存、控制器、IO通道、記憶體、CPU、網路的均衡設計，針對資料倉儲接入進行了優化，比傳統同類平台高出乙個數量級以上。

3、整體能耗較低。 相同計算任務的能耗最低。

4、系統更加穩定可靠。 它可以消除各種單點故障，統一元件和裝置的質量和標準。

5.管理和維護成本低。 資料收集的一般管理是完全整合的。

6. 可規劃和可預測的系統擴充套件和公升級路線圖。

大世界馬鈴薯資料的本質是利用計算機集群來處理大量的資料，而大資料的技術重點是如何將資料分發到不同的計算機進行儲存和處理。

雲計算的本質是將算力作為小粒度的服務提供給使用者，按需使用和付費，這體現了：

可負擔性：無需購買整個伺服器。

速度：立即使用，無需長時間購買、安裝和部署。

自動化，無需人工完成資源的分配和部署，通過API即可自動建立雲主機等服務。

就大資料和雲計算的關係而言，兩者都側重於資源排程。

大資料處理可以基於雲計算平台; 大資料處理也可以作為雲計算服務，其本質是資料處理技術，使用的工具很多，價效比也比較簡單，比如tableau、finebi等。

一般來說，在談論雲計算時，在談論大資料人工智慧時，在談論資料改進時，在談論人工智慧時，在談論雲計算時。 三者相輔相成，密不可分。 雲計算和大資料之間有什麼關係？

1、雲計算是通過網際網絡為全球使用者提供算力和儲存服務，為網際網絡資訊處理提供硬體基礎。

2、大資料利用越來越成熟的雲計算技術，從浩瀚的網路資訊海洋中獲取有價值的資訊進行資訊彙總、搜尋和整合，為網路資訊處理提供軟體基礎。

3. 他們的關係：

雲計算是基礎，沒有雲計算，就無法實現大資料的儲存和計算。

大資料是一種應用，沒有大資料，雲計算就缺乏目的和價值。

4、兩者都需要人工智慧的參與，即網際網絡資訊系統有序的商業應用。 這才是雲計算和大資料的真正出口。

5. 商業智慧型中的智慧型從何而來？

一種方法是使用大資料作為處理大量資料的工具，得出相關結論，並從這些相關性中獲得答案，因此大資料是商業智慧型的工具。 大資料需要分析大量的資料，這就要求系統的算力和處理能力非常高，傳統的方式需要超級計算機處理，但計算能力閒置，忙的時候問題不足，雲計算的彈性擴充套件和水平擴充套件模式適合計算能力的需求。