隨著云時代的到來,大數據也越來越受到關注。那么什么是大數據?大數據通常用于描述公司創建的大量非結構化和半結構化數據,當下載到關系數據庫進行分析時,這將花費大量時間和金錢。大數據分析通常與云計算相關聯,因為對大數據集的實時分析需要MapReduce之類的框架才能將工作分配給數十臺,數百臺甚至數千臺計算機。那么大數據與云計算應用之間的關系是什么?在回答這個問題之前,首先讓我來看看究竟什么是大數據。
什么是大數據?
大數據顧名思義,大數據分析從字面意義上可以解釋為:對規模巨大的數據進行分析。
大數據可以概括為4個V, 數據量大(Volume)、速度快(Velocit)、類型多(Variety)、價值(Value)。
大量的數據本身并非就是大數據:只有當這些數據能夠按照一定的格式保存,并能有效的被查詢、進行綜合分析后可以獲取某種新的相互關系,并從中得到更有用的信息時,這樣的‘大量數據’才能被稱之為大數據。
能夠使人易于理解的大數據實際上都是經由實驗得到的,猶如亂麻般的大量過程、結果數據。過去,雖然已經進行了測試,但得到的這些所謂的源數據卻不能被有效的利用起來。此時,非常簡單的大數據應用就能讓您節約時間、金錢和資源。
成熟的高通量和高內涵分析方法,都會融入互聯網技術加以使用。加上和研究機構、藥品生產企業以及小型實驗室之間越來越多的合作都使得數據量大幅增加。不斷增長的數據量不僅僅對實驗室的IT系統提出了挑戰,而且也給數據的處理分析,提供了更多的新可能性,以及與此有關的價值增值過程,這些都可以概括到大數據這一概念中去。
要把積累的大量數據到變成大數據還有很多工作要做。許多實驗室數據和信息都被存儲在本地的數據庫中,更多的是記錄在紙張報告、記錄表中,被分散在一個個文件夾中,這都使得它們不能用于大數據分析。
大數據作為時下最火熱的IT行業的詞匯,隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨,大數據分析也應運而生。
云計算與大數據應用關系是怎么樣的?
云計算更多的是引用底層的基礎設施—基礎云,使得云計算更接底層。
大數據一定是分布式框架,分布式一定是多臺機器去處理同一件事情,所以它的技術一定是有基礎設施的。云應用主要集中在云存儲和大家使用的云盤。云計算提供 了三層的服務:
第一層是IaaS網絡級服務;
第二層是PaaS平臺級服務;
第三層是SaaS軟件級服務。
一般來說,云要有底層的基礎設施,它與網絡是有一 定關系的,還與虛擬化及云存儲有關系,所云計算更偏向與IaaS層面。例如我們使用的云盤,它就是一個云存儲,大家使用它的時候,直接通過一個Web端訪 問存儲文件系統或分布式存儲文件系統。但是,如果要在云盤上做秩序的話,會發展到PaaS層或更高的一層。
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