大数据

不是

抽样数据，而是全部的数据；

所以大数据必须依赖云计算，不可能是局域网的；

物联网目标是把所有的物体都连接到互联网，并把物体虚拟化，数据上传，自然就是大数据了。

云计算是为了大并发、大数据下的解决实际运算问题；

大数据是为了解决海量数据分析问题；

物联网是解决设备与软件的融合问题；

可见，它们之间的关系是互相关联、互相作用的：

物联网是很多大数据的来源（设备数据），而大量设备数据的采集、控制、服务要依托云计算，设备数据的分析要依赖于大数据，而大数据的采集、分析同样依托云计算，物联网反过来能为云计算提供issa层的设备和服务控制，大数据分析又能为云计算所产生的运营数据提供分析、决策依据。

物联网与大数据的关系是：

大数据的发展源于物联网技术的应用，并用于支撑智慧城市的发展。物联网技术作为互联网应用的拓展，正处于大发展阶段。

物联网是智慧城市的基础，但智慧城市的范畴相比物联网而言更为广泛;智慧城市的衡量指标由大数据来体现，大数据促进智慧城市的发展;物联网是大数据产生的催化剂，大数据源于于物联网应用。

物联网是指通过 各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程。

采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。

物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。

大数据技术是一种新一代技术和构架，它以成本较低、以快速的采集、处理和分析技术，从各种超大规模的数据中提取价值。

大数据技术不断涌现和发展，让我们处理海量数据更加容易、更加便宜和迅速，成为利用数据的好助手，甚至可以改变许多行业的商业模式。

大数据(big data)是这样的数据集合：数据量增长速度极快，用常规的数据工具无法在一定的时间内进行采集、处理、存储和计算的数据集合。

云计算是一种基于因特网的超级计算模式，在远程的数据中心里，成千上万台电脑和服务器连接成一片电脑云。

因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。

云计算的就业前途，某种意义上也可以理解为云计算为我们提供的服务，存在一定的必然性，也就是说云计算对于社会、云计算使用者有哪些优势，也同时可以理解为，云计算的优势就是云计算的就业优势。

云计算、大数据、人工智能是相辅相成的，三者缺少了谁都不行。

云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识，这些知识只有通过消化，吸收、再造才能创造出更大的价值。

人工智能就好像为一个人吸收了人类大量的知识（数据），不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据，更是基于云计算平台完成深度学习进化。

扩展资料

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。

云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒钟）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。

日前，eNet硅谷动力发布2019云计算100强企业榜单，阿里云、腾讯云、华为云等悉数上榜且位居前列。其中，作为国内领先的以自主可控技术为基础的云计算综合服务商和云计算运营商的华胜天成(600410)也登上榜单，位列第19位。

据悉，华胜天成定位为“数字化转型赋能者”，业务方向涉及云计算、大数据、移动互联网、物联网等领域，在各个行业提供全面的解决方案和贯穿其IT建设整个生命周期的“一站式”服务。

2019年，华胜天成进入30时代，以“云成云胜”战略为核心，依托云计算、大数据、物联网等新一代信息技术，依托“云成”系列自主可控的云计算相关技术，逐步推进“云胜”系列行业云的落地实施，为客户提供云基础架构产品和行业应用服务，助力客户数字化转型。

此外，华胜天成还将云计算、大数据、物联网等信息技术整合应用于行业及产业的数字化升级中，打通行业资源以及生态的上下游，实现IT与产业深度结合，打造行业运营平台，从而 探索 产业运营模式以及数字聚集带来的新的商业模式，目前主要包括智慧零售云、跨境物流云、智慧 旅游 云、应急安全云、等“行业云”。

2019年上半年，公司行业云实现了较大业绩突破，且已形成具有公司特色的行业云竞争优势，异构混合云平台等云管平台在政府、金融、和电信多个行业加快落地，实现多行业客户拓展。

统计数据显示，2018年，我国云计算整体市场规模达9628亿元，增速为392%。其中，公有云市场规模达到437亿元，增长652%；私有云市场规模达525亿元，增速231%。预计云计算市场保持稳定增长，产业结构持续优化，产业链条更趋完整。

华胜天成表示，公司未来将持续助力企业和国家利用云计算加快数字化、网络化、智能化转型，推进互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合。

来源: 证券时报网

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如今，两种主流技术已成为IT领域关注的焦点-大数据和云计算。根本不同的是，大数据只涉及处理海量数据，而云计算则涉及基础架构。但是，大数据和云技术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“ Elastic Map Reduce”演示了如何利用Cloud Elastic Computes的功能进行大数据处理。

两者的结合为组织带来了有益的结果。更不用说，这两种技术都处于发展阶段，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完美结合吗？好吧，有数据点支持它。除此之外，还需要处理一些实时挑战。

大数据与云计算的关系

大数据和云计算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，但大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！

大数据与云计算

大数据处理大量的结构化，半结构化或非结构化数据，以进行存储和处理以进行数据分析。大数据有五个方面，通过5V来描述

数量–数据量

种类–不同类型的数据

速度–系统中的数据流率

价值 –基于其中包含的信息的数据价值

准确性 –数据保密性和可用性

云计算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：

基础架构即服务（IAAS）

在这里，服务提供商将提供整个基础架构以及与维护相关的任务。

平台即服务（PAAS）

在此服务中，Cloud提供程序提供了诸如对象存储，运行时，排队，数据库等资源。但是，与配置和实现相关的任务的责任取决于使用者。

软件即服务（SAAS）

此服务是最便捷的服务，它提供所有必要的设置和基础结构，并为平台和基础结构提供IaaS。

           大数据与云计算的关系模型云计算在大数据中的作用

大数据和云计算的关系可以根据服务类型进行分类：

IAAS在公共云中

IaaS是一种经济高效的解决方案，利用此云服务，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。

私有云中的PAAS

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级数据时是一个真正的问题。

混合云中的SAAS

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，从而启用了“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。

改进分析

随着云技术的进步，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来源的数据。

简化的基础架构

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。

降低成本

大数据和云技术都通过减少所有权来为组织创造价值。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。云使客户无需大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。

安全与隐私

数据安全性和隐私性是处理企业数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和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处理的。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制级别。这可确保涵盖以下问题的云计算中大数据的安全性：

保护大数据免受高级威胁。

云服务提供商如何维护存储和数据。

有一些与服务级别协议相关的规则可以保护

数据

容量

可扩展性

安全

隐私

数据存储的可用性和数据增长

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恶意黑客。

虚拟化

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有多种优势，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。大数据和云计算指出了各种技术和趋势的融合，这使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，大数据和云计算项目严重依赖虚拟化

一大数据支撑物联网，云计算供给大数据

由于这四者的关系比较复杂，所以只能逐个来给你做解释。

首先说物联网吧，其实简单通俗的去解释，就是物物联网，说白了就是任何事物都可以连接到互联网端来共享数据，如果非要去细究这个词的含义，我相信这个世界上没有人能给出你一个标准的定义，所以姑且先这么解释。

这种物联网的模式并不是很轻易就可以完成的，如果你了解互联网的发展史你会发现，完全依靠数据来运行的互联网其实早就有向物联网发展的趋势，说白了，人类不会满足于只拥有虚拟数据的互联网。

只有当物与物之间也构建起一个类似于互联网的网络的时候，才能真正实现物联网的构建蓝图。

而这种模式的支撑，靠的就是大数据计算，没有大数据，无法模拟物与物之间相连的规则，没有大数据，也无法去模拟物与物之间的关系和相对行为模式，这就是大数据支撑物联网的缘由。

而云计算则是供给大数据的主要来源，众所周知，近年来云计算非常火，与之而来的云盘、云播放等，都是通过云计算作为基础供给衍生出的产物，而大数据，现在也几乎由云计算来完成，具体算法我们不提（反正我不会也不太懂），只需要明白，大数据现在是由云计算来供给的就可以了。（云计算的概念不建议了解，非要查的话，至少有几百种解释，而且我估计也没几个人看得懂）

二大数据制造人工智能，云计算提供基础算法

人工智能这个概念，大概二十年多年前就已经提出了，当时最强大的人工智能还停留在简单的动作上面，其原理大概是通过模拟人类行为，进行算法测算，将这种算法写入程序中。

随着时代的发展，人工智能的算法越来越复杂，当云计算出现之后，顶尖大佬将这种算法的模式放在了云计算上面。

相较于传统算法，云计算更为多元化、快速化、有效化，简单来说就是更为强大。

而将大数据写入人工智能，则会让其可实现的行为或功能越来越多，最简单的呈现形式就是智能机器人，原来可能只会走路，现在可能都会变型或跑步了，这就是大数据制造出的人工智能相较于之前的进步吧，总之，人工智能的数据太过繁琐，如果不通过这样的方式很容易出现错误，人脑固然强大，但机械固化的大量运算还是没有系统计算来的可靠。

云计算 物联网 大数据

1、云计算

一般来讲云计算，云端即是网络资源，从云端来按需获取所需要的服务内容就是云计算。云计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源(硬件、、)。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。广义的云计算是指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和、互联网相关的，也可以是任意其他的服务。

2、物联网

简单理解：物物相连的互联网，即物联网。物联网在国际上又称为传感网，这是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。世界上的万事万物，小到手表、钥匙，大到汽车、楼房，只要嵌入一个微型感应芯片，把它变得智能化，这个物体就可以“自动开口说话”。再借助无线网络技术，人们就可以和物体“对话”，物体和物体之间也能“交流”，这就是物联网。随着信息技术的发展，物联网行业应用版图不断增长。如：智能交通、环境保护、工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源等。大的理想就是智慧地球，目前实际生活中存在并在建设的智慧城市都是物联网炒的概念。

3、大数据

大数据(big data)，就是指种类多、流量大、容量大、价值高、处理和分析速度快的真实数据汇聚的产物。大数据或称巨量资料或海量数据资源，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助经营决策更积极目的的资讯。

大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。

即：数量Volume、多样性Variety、速度Velocity、和真实性Veracity。

4、大数据，云计算，物联网和移动互联网的关系

物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。云计算是互联网的核心硬件层和核心层的集合，也是互联网中枢神经系统萌芽。大数据代表了互联网的信息层（数据海洋），是互联网智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统互联网，移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。云计算与物联网推动大数据发展。

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