如何正确看待大数据与云计算技术（区别及联系、发展前景）

　　随着计算机技术的发展，数据量日益增长，现有技术也很难满足业务的发展需求，在代码的层层迭代和优化之后，还是很难满足数据的增长需求，迫切需要一项新的技术来从事数据计算，因此就产生了云计算和大数据这些技术。跟随小编来详细的了解一下什么是大数据与云计算技术，他们之间有什么区别及联系，如何正确的看待他们。

　　一、大数据与云计算的概念及特点

　　大数据：在维基百科中，大数据（big data）是用于数据集的一个术语，是指大小超出了常用软件工具在运行时间内可以承受的收集，管理和处理数据能力的数据集。与传统海量数据相比，它不仅在数据规模上呈几何倍数的增长，还在于它集收集，分类，处理，分析于一体，能够充分挖掘出一份数据的潜在价值。

　　云计算：根据美国国家标准与技术研究院定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投人很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。也就是说云计算既是一种商业模式，也是一种计算模式。

　　

　　大数据的特点

　　1）容量大

　　目前人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB（1PB=210TB），而历史上全人类说过的所有的话的数据量大约是5EB（1EB=210PB）。随着大数据的发展，某些企业机构的数据量已接近EB级别。

　　2）种类多

　　在过去我们多使用便于存储的以文本为主的结构化数据，现如今非结构化数据越来越多，例如视频、图片、地理位置信息等，这些多类型的数据对数据的处理能力提出了更高要求。

　　3）价值密度低

　　大量的数据包含了巨大的潜在价值，但大数据的价值密度低，往往需要通过分析海量数据才能获得可靠的信息。

　　4）速度快

　　大数据集收集，分析，整理，计算数据于一体，所以对于数据的处理速度要求极高，这也是大数据区别于传统数据挖掘最显著的特点，对信息的处理速度往往对一项决策起着至关重要的作用。

　　

　　云计算的特点

　　1）大规模

　　一般来说，大型企业均有几十万甚至几百万台服务器进行云计算，云计算速度相当快。

　　2）虚拟化

　　终端用户在运用云计算时，并不需要实体提供资源，而是通过网络服务满足用户的需求。

　　3）高可靠性

　　与本地计算机相比，云计算实现了数据多副本容错，计算节点同构可呼唤等来降低数据出错额可能性，大大提高了云计算的可靠性。

　　4）通用性

　　云计算可以同时支持不同应用的运行。

　　5）高扩展性

　　应用和用户规模增长的需要使得云计算可以进行动态伸缩扩展其规模。

　　6）按需服务

　　云计算的服务是用户根据需求购买进行的，提高了云计算的利用率。

　　7）价格便宜

　　云计算通过自动化集中式管理使大量企业减少了管理成本，其较高的通用性和利用率也使普通用户可以充分享受云计算带来的便利。

　　8）潜在的危险性

　　云计算不仅包括计算服务，还包括存储服务。选择使用云计算，就要接受用户信息重要文件泄露等潜在危险。

　　

　　二、大数据和云计算的区别及联系

　　云计算是一种商业模式，也是一种计算模式。所以，云计算是在大数据的基础上进行的，大数据的目的主要是通过海量数据发现潜在价值，使人们更好的理解和把握信息，云计算更倾向于提供服务，二者相互关联。

　　1、大数据和云计算的区别

　　1）目的不同：大数据是为了发掘信息价值，而云计算主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。

　　2）对象不同：大数据的对象是数据，云计算的对象是互联网资源以及应用等。

　　3）背景不同：大数据的出现在于用户和社会各行各业所产生大的数据呈现几何倍数的增长；云计算的出现在于用户服务需求的增长，以及企业处理业务的能力的提高。

　　4）价值不同：大数据的价值在于发掘数据的有效信息，云计算则可以大量节约使用成本。

　　2、大数据和云计算的联系

　　大数据和云计算的相同点在于它们都是数据存储和处理服务，都需要占用大量的存储和计算资源，因而都要用到海量数据存储技术、海量数据管理技术等/随着数据量的递增、数据处理复杂程度的增加，相应的性能和扩展瓶颈将会越来越大。在这种情况下，云計算所具备的弹性伸缩和动态调配、资源的虚拟化，按需使用，以及绿色节能等基本要素正好契合了新型大数据处理技术的需求。在数据量爆发增长以及对数据处理要求越来越高的先当下，实现大数据和云计算的结合，才能最大程度上发挥二者的优势，满足用户的需求，带来更高的商业价值。

　　

　　三、如何理解大数据与云计算的关系

　　简单来说就是，大数据的超大容量自然需要容量大，速度快，安全的存储，满足这种要求的存储离不开云计算。高速产生的大数据只有通过云计算的方式才能在可等待的时间内对其进行处理。同时，云计算是提高对大数据的分析与理解能力的一个可行方案。大数据的价值也只有通过数据挖掘才能从低价值密度的数据中发现其潜在价值，而大数据挖掘技术的实现离不开云计算技术。总之，云计算是大数据处理的核心支撑技术，是大数据挖掘的主流方式。没有互联网，就没有虚拟化技术为核心的云计算技术，没有云计算就没有大数据处理的支撑技术。

　　其实，云计算是工业时代的电，大数据就是福特生产线，云存储就是钢铁工业。也就是说，没有钢铁，就没有电，就不会有大规模工业化生产。没有云计算，大数据不会出来，如果云计算没有解决云存储的问题，也不会出来。

　　如果简单来讲，我们可以通过一个图来进行标识：

　　

　　视博云科技将大数据与云计算更好的相结合在国内率先提出“视频云计算”概念，从2007年起依托母公司永新视博的丰富资源，凭借母公司充足的资金实力，丰富的客户资源共享，扎实强大的开发力量以及可信赖的技术保障能力，专注视频云计算方案与服务的专业领导厂商，涉足云计算在视频领域的应用，并致力于利用视频云流化的方式解决复杂的产业流程，提升用户体验，改善人们的生活。

　　其新产品1+云游戏、云VR、1+广场舞、OTT视频、游戏看吧等应用，均是利用其先进的全流化的云计算技术的理念应用在云端服务器上运行，将运行的显示输出、声音输出编码后经过网络实时传输给终端，终端进行实时解码后显示输出，未来还将拓展教育、养老、棋牌等应用丰富平台内容。

　　

　　1+云游戏

　　

　　1+广场舞

　　作为全球云游戏领导品牌、中国视频云计算领航企业，视博云的愿景是成为世界一流的云服务平台技术提供商和平台运营商，未来有屏的地方就有视博云的云服务，为人们创造更精彩的“云时代”生活。

　　四、大数据和云计算的发展前景

　　1、提升网络质量。随着互联网以及移动互联网的持续发展网络将会更加繁忙，用于监测网络状态的信令数据也会快速增长。通过对海量运维信息以及信令数据的智能分析，能够提高网络维护的实时性，预测网络流量峰值，预警异常流量。从而有效地防止网络拥塞和系统宕机，从而提高网络服务质量，提升用户体验。

　　2、提升客户价值通过使用大数据分析、数据挖掘等工具和方法，企业能够整合来自市场部门、销售部门、服务部门的数据，从各种不同的角度全面了解自己的客户，对客户形象进行精准刻画，以寻找目标客户，制定有针对性的营销计划、产品组合或商业决策，提升客户价值。

　　3、提升行业信息化水平。智慧城市的发展以及教育、医疗、交通、环境保护等关系到国计民生的行业，都具有极大的信息化需求。

　　4、提高用户体验。高速的信息处理，更优质的服务，能够更好地满足用户需要，使用户能够以最廉价的成本为生活带来更好的便利，最大程度上提高了用户的生活学习工作质量。