云計算與大數據之間的關系

    當今IT界主要有兩大主流技術——大數據和云計算成為人們關注的焦點?；镜膮^別在于，大數據只涉及處理大量數據，而云計算則涉及基礎設施。但由于大數據和云技術所提供的簡化功能，這一技術被許多企業采用。舉例來說，亞馬遜的“EliteMapReduce”演示了如何使用CloudEliteMapReduce的功能來處理大數據。下面就讓小編為大家介紹云計算與大數據之間的關系。

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云計算與大數據之間的關系

云計算與大數據之間的關系

      大量的結構化、半結構化或非結構化數據被大數據處理，以便存儲和處理以進行數據分析。大數據的五個方面是通過5V來描述的。
數量—數據量。
種類—不同類型的資料。
速率—數據在系統中的流率。
價值—根據包含在其中的信息計算的值。
精確度—數據保密和可用性。

云計算為用戶提供了按需付費的模式。云計算供應商提供了三種主要服務，其概況如下：

基本結構即服務(ILS)

    服務提供商將在此處提供整個基礎設施，以及與維護相關的任務。

平臺即服務PAAS(Platform)

    該服務中的Cloud提供者提供了對象存儲、運行時間、隊列、數據庫等資源。然而，配置和實現相關任務的責任由使用者承擔。

軟件即服務(SAAS)

    這是最方便的服務，它提供了所有必要的設置和基礎設施，并且為平臺和基礎設施提供了IaaS。

云計算在大數據中的作用

云在大數據中扮演的角色可以根據服務類型對大數據和云計算的關系進行分類：

IaaS位于公共云中

    IaaS是一個經濟有效的解決方案，通過這種云服務，可以讓人們獲得無限制的存儲和計算能力。對那些承擔了所有硬件管理費用的云供應商來說，這是一個非常經濟有效的解決方案。

私有云中的PAAS

    PaaS廠商將大數據技術融入到他們的服務中。所以，他們不再需要處理管理單個軟件和硬件元素的復雜性，而是需要解決TB級數據的處理。

混合云中的SAAS

    現在，分析社會媒體數據已經成為企業進行商業分析的一個重要參數。本例中，SaaS廠商提供了很好的進行分析的平臺。

大數據和云計算有何關系

    所以，從上面的描述中，我們可以看到Cloud通過一個具有挑戰性和靈活性的自助式服務應用程序來抽象挑戰和復雜性，從而支持“軟件即服務”模式。對來自終端用戶的海量數據進行分布式處理，對大數據的需求是一致的。

云端大數據分析具有多種優勢

改善分析

    由于云計算技術的進步，大數據分析已經越來越成熟，并能產生更好的結果。所以企業傾向于在云中進行大數據分析。另外，云幫助從多種來源收集數據。

精簡基礎設施

    由于數據量大、速度快，傳統基礎架構通常不能跟上數據類型的變化，因此大數據分析在基礎架構中非常困難。因為云計算提供了靈活的基礎設施，我們可以根據需求進行擴展，所以很容易管理工作負載。

減少成本

    大數據和云技術通過減少所有權而為企業創造價值。按用戶付費模式，云將CAPEX轉換為OPEX。Apache則相反，它降低了大數據的許可成本，這一成本需要花數百萬美元來構建和購買。云計算使得客戶無需大量的大量數據資源就可以處理大數據。所以，大量的數據和云計算技術為降低企業成本和為企業帶來價值。

安全性和隱私性

    在處理企業數據時，數據安全和隱私是兩個主要問題。另外，如果由于開放的環境和有限的用戶控制安全性，應用程序被托管在Cloud平臺上，這就成了主要問題。而像Hadoop這樣的大數據解決方案，則是一種開放源代碼應用，使用了大量第三方服務和基礎設施。所以現在，系統集成商已經推出了靈活且可擴展的私有云解決方案。另外，它利用了分布式處理的可擴展性。
    此外，云數據存儲和處理的中心位置通常被稱為云存儲服務器。服務行業和客戶將與之簽訂服務級別協議(SLA)，以取得彼此之間的信任。如有必要，提供商也可使用所需的高級安全措施。

    大數據和云計算這兩項技術本身就很有價值。而且，很多企業都想把這兩種技術結合起來，以獲得更多的商業利益。兩者的目標都是在增加公司收益的同時降低投資成本。雖然Cloud管理著本地軟件，但是大數據幫助了商業決策。以上就是小編為大家介紹的關于云計算與大數據之間的關系的全部內容，希望能夠幫助大家。