從技術上來看,大數據和云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單臺的計算機進行處理,必須采用分布式架構。它的特色在于對海量數據進行分布式數據挖掘,但它必須依托云計算的分布式處理、分布式數據庫和云存儲、虛擬化技術。
云時代的來臨,大數據的關注度也越來越高,分析師團隊認為大數據通常用來形容一個公司創造的大量非結構化數據和半結構化數據。大數據分析常和云計算聯系到一起,因為實時的大型數據集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數十、數百或甚至數千的電腦分配工作。大數據需要特殊的技術以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用于大數據的技術,包括大規模的并行處理數據庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式數據可、云計算平臺、互聯網和可擴展的存儲系統。
整合是云計算的主要功能,無論你采取何種數據分析模型,還是運算方式,它都是通過將海量的服務器資源通過網絡進行整合,以整理出有效的數據信息,并將其分配給各個目標客戶,從而解決用戶因存儲資源不足所帶來的問題。大數據則是數據爆發式增長所帶來的一個全新的研究領域,對于大數據的研究,主要集中在如何對其進行存儲和有效的分析,大數據是依靠云計算技術來進行存儲和計算的。
云計算是大數據分析的前提
進入信息化時代之后,數據量在不斷的增長,大部分企業都能通過大數據獲得額外收益。在大數據分析的過程中,如果提取、處理和利用數據的成本超過了數據價值的本身,那大數據分析也就沒有了利用價值,功能越加強大的云計算能力,就越能降低數據提取過程中的成本。
云計算能夠過濾無用信息
對于大數據系統收集的所有數據來說,大部分數據都是沒有利用價值的,因此需要過濾出能為企業提供經濟效益的可用數據。云計算可以提供按需拓展的存儲資源,可以用來過濾掉無用的數據,是處理外部網絡數據的最佳選擇。
云計算助力企業虛擬化建設
企業引入云計算系統,可以用信息來指導決策,通過將服務軟件應用于云平臺,還可將數據轉化到企業現有系統中,幫助企業強化管理模式。上升到我國互聯網整體發展層面,云計算與企業相結合將使得大數據分析變得更加簡單,也成為推動企業虛擬化建設的重要手段,將使企業在全球市場更具競爭力。
云計算能夠過濾無用信息
對于大數據系統收集的所有數據來說,大部分數據都是沒有利用價值的,因此需要過濾出能為企業提供經濟效益的可用數據。云計算可以提供按需拓展的存儲資源,可以用來過濾掉無用的數據,是處理外部網絡數據的最佳選擇。
云計算助力企業虛擬化建設
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